随着人工智能技术的飞速发展，大模型以其卓越的认知与生成能力，正深刻改变着各行各业。传统云端大模型对网络带宽、数据隐私和实时响应的严苛要求，在医疗等关键领域构成了显著挑战。在此背景下，边缘智能应运而生，它将计算能力从云端下沉至网络边缘的设备端，开启了智能计算的新范式。而作为边缘智能的核心驱动力之一，端侧大模型（On-Device Large Models）的研究与部署，正为医学研究与试验发展带来革命性的机遇。本文旨在综述这一交叉领域的最新进展。
一、 端侧大模型：定义、挑战与关键技术突破
端侧大模型指的是经过专门优化、能够在智能手机、嵌入式设备、医疗终端等资源受限的边缘设备上本地部署和运行的大型人工智能模型（如大型语言模型、视觉模型等）。其核心目标是实现 “离线智能” ，在保障性能的克服对云端的依赖。
主要挑战包括：
1. 算力与内存限制：边缘设备算力有限，内存宝贵，难以承载千亿参数级别的原始模型。
2. 能耗约束：医疗设备常需长时间续航，高能耗模型不适用。
3. 个性化与隐私安全：医疗数据敏感，云端传输风险高，需在本地完成数据处理与模型迭代。
关键技术进展为部署扫清了道路：
- 模型压缩与剪枝：通过知识蒸馏、权重剪枝、量化（如INT8、FP16）等技术，大幅降低模型尺寸和计算复杂度，同时尽可能保持精度。
- 高效架构设计：研发更轻量、高效的神经网络架构（如MobileViT、EfficientNet的变种），从源头适配边缘计算。
- 硬件协同优化：利用专用AI加速芯片（NPU）、GPU与算法-硬件协同设计，提升推理效率。
- 联邦学习与边缘训练：在保护数据隐私的前提下，通过分布式学习技术，利用各边缘节点的数据共同优化模型，实现模型的持续进化。
二、 在医学研究与试验发展中的创新应用
端侧大模型正从以下维度重塑医学研究与实践：
1. 实时诊断与辅助决策
搭载了轻量化视觉大模型的便携超声、内镜、皮肤病学检测设备，可在检查现场实时分析医学影像，识别病灶、标注异常，为医生提供即时参考。自然语言处理大模型则能辅助医生快速生成结构化病历、查阅本地化的医学文献摘要，提升诊疗效率与一致性。
2. 个性化治疗与健康管理
基于可穿戴设备（如智能手表、血糖仪）连续采集的生理数据，端侧模型能够进行本地化分析，实现个性化的用药提醒、康复指导、疾病风险预警。在临床试验中，可实时监测受试者依从性与生理反应，为动态调整治疗方案提供数据支持。
3. 隐私保护下的临床研究与数据挖掘
借助联邦学习框架，各医院或研究中心的端侧设备可以在数据不出本地的前提下，共同训练用于疾病预测、药物发现或流行病学研究的模型。这极大缓解了医学数据“孤岛”问题，加速多中心研究，同时严守隐私合规红线（如HIPAA、GDPR）。
4. 手术导航与机器人辅助
在手术室场景中，低延迟至关重要。集成于手术机器人或AR导航系统的端侧模型，能够实时处理术中影像，进行器官分割、器械跟踪与关键结构识别，为外科医生提供精准、实时的增强视觉反馈。
5. 药物研发与试验监控
在实验室环境中，端侧智能可以控制自动化实验设备，实时分析高通量筛选结果。在临床试验阶段，基于自然语言处理的模型能协助研究人员快速审核海量的病例报告表（CRF），识别潜在的不良事件或数据矛盾。
三、 当前局限与未来展望
尽管前景广阔，端侧大模型在医学领域的深入应用仍面临挑战：模型性能与轻量化之间的权衡尚未完美解决；跨设备、跨平台的标准化部署方案仍需完善；严格的医疗设备监管审批对集成AI的软硬件提出了更高要求。
该领域的研究将向以下几个方向深化：
- 更极致的模型效率：探索神经架构搜索（NAS）、动态推理等前沿技术，实现“小而精”的医学专用模型。
- 多模态融合：开发能同时处理文本、影像、波形信号和基因组数据的轻量化多模态大模型，提供更全面的临床洞察。
- 可信与可解释性：增强模型决策过程的透明度和可解释性，这对于赢得临床医生的信任和满足监管要求至关重要。
- 边缘-云协同智能：形成以边缘实时处理为主、云端异步优化与更新为辅的高效协同体系。
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边缘智能与端侧大模型的结合，正在将高水平的人工智能能力注入医学研究与试验发展的每一个毛细血管。它不仅是技术路径的革新，更是以患者和医生为中心、兼顾效率与隐私的范式转变。随着核心技术的持续突破与临床验证的不断深入，一个更加智能、敏捷、安全的医疗健康新时代已崭露头角。端侧智能必将成为提升医疗质量、普及优质医疗资源和加速生命科学创新的关键基础设施。
