目前，AI助力医改和赋能医疗主要通过以下几个机制。一是作为资源放大器，AI可将优质医疗资源下沉基层，以弥补基层医疗能力不足（如AI辅助诊断、智能问诊分诊机器人）；二是作为效率优化器，AI可降低研发成本和运营成本（如干实验加速药物研发）；三是作为信息平权器，AI赋能患者端知识储备（如智能健康管家、健康预问诊）；四是作为安全规范器，AI赋能数据安全与隐私保护（如联邦学习技术、医保反欺诈系统）。 从技术角度看，AI的上述赋能机制主要依靠四大技术法宝。 一是以并联计算为根本的技术革命。以往，以英特尔公司为代表的技术路线是使用中央处理器（CPU）进行串联计算；而以英伟达公司为代表的技术突破是使用图形处理器（GPU）实现了并联计算，并具备神经网络处理能力。这引发了计算端变革，使后续技术革新成为现实。 二是以机器学习和大模型为特征的优化路径。机器学习和大模型的出现，使得整体计算能够快速实现，为医疗数智化创造了更多可能。 三是以视觉识别等新技术为方法的训练推理应用，使医学影像分析效率显著提升至原来的10倍甚至更多。AI赋能新药研发也得益于此。 四是以边缘计算和联邦学习为手段的安全机制。在医疗领域，隐私与数据安全至关重要。AI的出现，能够更好地保障数据安全。例如，边缘计算和联邦学习可使数据与模型训练相互隔离；再如，通用大模型的本地化部署和训练可在数据不出域的前提下保护隐私。