“ 改早做的规划，不能等。”
大语言模型（LLMs），如ChatGPT的出现，已在多个领域引发了广泛关注，其中包括医学教育。在大语言模型首次发布后的第一年内，就有145项研究聚焦于大语言模型在医学教育中的应用。这表明，科学界对这一领域的兴趣浓厚，相关文献的增长速度也非常快。大语言模型可以提供个性化学习计划，创建临床实践模拟场景，协助撰写学术文章等。这些应用有助于增强教学和学习过程。对于像挪度这样的医疗教育及教具生成企业有其应当予以重视。
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愿闻其详（上）
挪度医疗可以率先考虑利用大语言模型开发先进的教育工具，为学生提供个性化的学习体验和实时反馈，从而提高医学教育的整体质量。同时考虑将大语言模型融入基于模拟的学习中，可以创建更为真实和多样化的临床场景，帮助学生更好地为现实世界中的医学情境做准备。
因此挪度医疗应当投资于实证研究，探索大语言模型在医学教育中的有效性。这将有助于制定基于证据的策略，将人工智能有效地融入课程中。为了应对大语言模型带来的挑战，挪度医疗应制定明确的使用指南。这包括确保数据准确性、维护学术诚信，并防止错误信息的传播。
将ChatGPT和其他大语言模型整合进医学教育中，提供了提升教学与学习过程的巨大潜力。然而，必须通过严格的研究和制定清晰的指导方针，来应对相关的挑战。通过这样做，像挪度医疗这样的机构可以充分利用大语言模型的潜力，改善医学教育，并更好地为未来的医疗专业人员做好准备。
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愿闻其详（下）
如果挪度医疗选择自建LLM模型的话，具体SWOT分析如下：
优势（Strengths）：
定制化：可以根据医学模拟行业的具体需求量身定制模型，满足特定应用场景。
数据控制：对用于训练的数据拥有完全控制权，确保符合隐私和行业法规要求。
专有技术：开发独立的专有技术，有助于在市场上提供竞争优势，并且有可能进行商业化。
系统集成：能够无缝集成到现有系统和工作流中，根据特定用途进行定制。
劣势（Weaknesses）：
高成本：开发、维护和持续改进需要大量资金投入。
资源密集：需要组建一支由人工智能、机器学习和医学模拟专家组成的团队，这可能难以组建并维持。
时间消耗：开发周期长，在模型能够完全投入使用并发挥效果之前需要较长时间。
可扩展性问题：模型的扩展性可能面临挑战，特别是在处理大量数据和用户时，可能会产生较高的成本。
机会（Opportunities）：
创新：有机会在医学培训领域进行创新，提供独特的解决方案，满足特定的培训需求。
市场领导地位：能够在医学模拟模型这一细分市场中占据领导地位。
数据利用：利用专有数据来提高模型的准确性和有效性。
合作机会：可以与其他医疗和技术公司建立战略合作关系，增强产品和技术的影响力。
威胁（Threats）：
技术进步：人工智能技术的快速发展可能会使自建的模型迅速过时。
竞争：其他公司可能开发出更优的模型，或者与已经建立的LLM供应商合作。
法规变化：数据隐私和人工智能相关法规的变化可能会影响模型的开发和应用。
运营风险：在维护和更新模型时可能会出现技术问题和停机风险。
与Copilot ChatGPT合作
优势（Strengths）：
成熟的技术：可以利用经过验证的先进LLM技术，减少开发过程中的不确定性。
成本效益：相较于自建模型，初期投入较低。
快速部署：能够更快地将LLM技术整合到现有系统中，提高效率。
持续改进：能够享受LLM供应商提供的不断更新和改进，保持技术的领先性。
劣势（Weaknesses）：
定制化程度低：难以根据特定需求完全定制模型，可能不完全符合独特的行业要求。
数据隐私：可能存在数据隐私和符合行业法规要求的潜在问题。
依赖外部供应商：依赖外部技术供应商进行技术支持和服务更新。
集成挑战：在现有系统和工作流中进行集成时可能遇到困难。
机会（Opportunities）：
增强的功能：通过利用ChatGPT的先进能力，可以提高培训和模拟结果的质量。
专注核心竞争力：允许公司集中精力在其核心业务上，同时借助外部AI专业技术。
可扩展性：能够轻松扩展解决方案，以适应不断增长的用户群体和数据量。
协作创新：有机会与LLM供应商共同开发新功能和改进，推动技术的创新。
威胁（Threats）：
市场竞争：竞争对手可能也会与同一LLM供应商合作，降低市场竞争优势。
服务中断：可能会面临供应商服务中断或更改服务条款的风险。
数据安全：可能存在数据泄露或敏感信息滥用的风险。
法规合规：使用外部供应商时，确保遵守不断变化的隐私和人工智能法规可能面临挑战。
结论：对于医学模拟模型制造商来说，自建LLM模型和与Copilot ChatGPT合作都有各自的优势和挑战。自建模型提供了更高的定制化和控制权，但也需要更高的成本和资源投入。而与ChatGPT合作则能更快速地部署技术，并享受不断的技术更新，但在定制化和数据隐私方面可能面临一定的妥协。
