健康大模型;健康大模型 智能手環

21世紀經濟報道記者朱萍 實習生雷椰 北京報道“2023年是醫療健康AI大模型元年，企業紛紛跑馬圈地，推動大模型應用落地。”這個是業界對2023年醫療健康AI大模型的界定。

醫療健康AI大模型在2023年迎來暴發。目前，入局醫療健康AI大模型的玩家仍在不斷增多，企業圖譜加速擴張。百度文心一言牽手有來醫生、莫廷醫療、啟灝醫療等多家醫療企業推動醫療產業升級；嘉會醫療攜手商湯科技，AI賦能打造國際化智慧醫院樣板。大模型的熱度從年初持續到年末，圍繞患者問診、醫院管理、醫學影像等多方面的AI大模型產品不斷在市場涌現。

據不完全統計，短短一年，國內現已發布醫療領域生成式AI大模型數量至少32個。2023年12月，醫渡科技發布國內首個面向醫療垂直領域多場景的專業大語言模型，與華為的合作也從大模型聯合創新深化到技術研發、市場拓展、行業共建等全方位的戰略生態合作。這實際也意味著，醫療健康AI大模型開始從通用進入到垂直領域。

對此，醫渡科技CEO、聯合創始人徐濟銘向21世紀經濟報道記者表示，與以往AI浪潮不同，此次大模型技術浪潮下，人們更快地形成了集體共識，即大模型只有從通用進入到垂直，迅速轉到產業落地，才能證明真正的價值。可以看到，包括醫療領域在內的行業垂直大模型的研發和應用成為了企業在大模型下半場的發力點。

不過，值得注意的是，醫療健康AI大模型的“模型大戰”剛剛開始，醫療大模型的落地與商業化之路多重壓力。AI大模型本身仍舊面臨算力效率低、醫學質量不佳、隱私風險等挑戰。“要想實現AI大模型在醫藥健康領域落地還要符合規范。”中國信通院云大所數字健康部副主任馮天宜表示，要促進發展和監管規范并行。在走向商業化的道路上，企業面臨著數據壁壘和缺乏支付方的重重困難，推動醫療健康AI大模型安全落地與商業變現仍需探索。

以智能化為重要特征的第四次工業革命對科技、經濟、社會等各領域產生了顛覆性變革。根據科技部新一代人工智能發展研究中心《中國人工智能大模型地圖研究報告》顯示，我國10億參數規模以上的大模型已發布79個。人工智能大規模預訓練模型( 以下簡稱“大模型”)是“大數據+大算力+強算法”結合的深度網絡模型，采用“預訓練+微調”的模式，是實現多種人工智能應用的通用載體。

從應用端看，醫療健康AI大模型的服務對象可以從制藥企業至醫生、患者等，可以覆蓋診療、醫療科研、健康管理等多個場景。中國醫院協會、信息專業會主任委員王才有向21世紀經濟報道記者指出，大模型在醫療領域進行的一系列融合，可以讓醫生避免犯錯誤，提升提高效率，讓患者疾病真正得到救治。

據21世紀經濟報道記者梳理，較早發布醫療AI大模型的商湯科技，在2023年4月率先發布提示工程自定義功能的醫療健康大模型大醫；隨后一個月，醫聯推出自主研發的基于Transformer架構的國內首款醫療大語言模型MedGPT。京東也在積累了超過億級真實醫患問診的醫患對話數據的基礎上，推出“京醫千詢”醫療大模型，為遠程醫療服務提供技術底座。

而2023年末公開國內首個面向醫療垂直領域多場景的專業大語言模型則是由在醫療大數據領域深耕近十年的醫渡科技發布，其“醫療智能大腦”YiduCore經授權處理分析了超過40多億份醫療記錄，沉淀了大量多維度可量化的知識圖譜。基于自研的數據生成技術，醫渡科技將這些知識圖譜應用于大模型訓練，構建了其大模型的專業核心優勢。醫渡科技大模型也作為YiduCore算法層的核心成員，在為大模型用戶賦能的同時也不斷反哺迭代YiduCore的算法，使得公司的核心技術壁壘越發堅實。

據了解，醫渡大模型有助于賦能科研及臨床轉化。縮短科研周期，提升效率提近100%。將科研產出論文周期從6到12個月加速至1到2個月；將大型醫院進行數據治理的時間從8到12個月來縮短到4到6個月。

AI大模型在醫療服務、患者服務、運營管理等多個醫療健康領域具備較大的應用潛力。目前，AI在醫療應用主要體現在患者問診全流程和健康管理、醫生輔助診斷、中醫三方面。對此，王才有認為，通過將AI大模型在醫療領域進行系列融合，可以讓醫生避免犯錯誤，提升提高效率，讓患者疾病真正得到救治。

此前，醫渡科技CTO、首席人工智能科學家閆峻也向21世紀經濟報道記者介紹稱，醫渡科技健康大模型提供了完整的工具以及解決方案。與傳統大模型的問答機制不同，醫渡大模型能夠從臨床思維和視角，結合用戶的病史進行個性化咨詢、診療、建議。

“面向終端的用戶，我們希望能夠更明確帶來價值，而不僅僅是把所有的可能性進行信息羅列。”閆峻表示，對于醫院的工作者來說，可以在醫渡科技已訓練好的大模型基礎上，從預訓練、微調、提示詞等任何環節根據需求，訓練個人的“專屬模型”。

徐濟銘進一步分析指出，此次形成了與以往AI浪潮不同的認知，即認為大模型只有從通用進入到垂直，迅速轉到產業落地，才能證明真正的價值。“可以預計，未來行業垂直大模型的研發和應用將成為下半場的發力點。”

業內達成的共識是，人工智能成為代表性數字技術在加速演進中，是未來經濟增長的核心驅動力。2023年發布的《醫藥工業高質量發展行動計劃（2023—2025年）》《醫療裝備產業高質量發展行動計劃（2023—2025年）》指出，要著力提高醫藥工業和醫療裝備產業韌性和現代化水平，增強高端藥品、關鍵技術和原輔料等供給能力。

科技部前高新司副司長、一級巡視員梅建平也表示，人工智能在醫療領域的場景越來越豐富，科技部將智慧醫療作為典型應用領域進行重點突破。

而醫療AI大模型應用落地成為企業角逐的關鍵所在。但值得注意的是，所有企業都要面臨AI大模型如何安全落地的問題。

一位業內人士向21世紀經濟報道記者分析稱，從產品自身來看，不少大模型的算力效率低、運轉成本高；醫學質量不佳，安全性有待提高。醫療健康AI模型在醫療場景的表現上，在問答具有準確性、全面性，但在資料搜集的可用性較低。對于醫務工作者來說，更需要訓練個人化的“專屬模型”，運用自己的專業知識來構建屬于個體的應用場景。

不過，AI大模型應用于醫療也面臨著合規落地的考驗。信息安全、數據監管等問題接踵而至。國際方面，歐盟、英國、美國等陸續出臺政策。此前，歐洲議會、歐洲理事會和歐盟委員會三方就《人工智能法案》達成協議，該法案將成為全球首部人工智能領域的綜合性監管法規。

梅建平表示，醫療健康信息保密要求高，場景復雜，監管也更為嚴格。目前，我國現已頒布多項推動人工智能及應用規范發展的條例。2023年4月，國家互聯網信息辦公室發布《生成式人工智能服務管理辦法(征求意見稿)》，旨在促進生成式人工智能技術健康發展和規范應用。2023年8月15日，我國人工智能產業首個監管辦法——《生成式人工智能服務管理暫行辦法》（以下簡稱《辦法》）正式施行。《辦法》鼓勵采用安全可信的芯片、軟件、工具、算力和數據資源，并強調了相關從業者內容安全、隱私與個人信息保護、算法透明、和知識產權、競爭法等方面的合規責任等。

“要想實現AI大模型在醫藥健康領域落地還要符合規范。”中國信通院云大所數字健康部副主任馮天宜表示，要促進發展和監管規范并行，通過標準化體系促進大模型走向工業化；建設行業數據促進整個AI醫療大模型的提升。據了解，中國信通院作為起草組織成員之一，中國信通院將持續推動醫療行業大模型開展，包括產業促進、行業治理、數據建設，以及輔助驗證標準進一步出臺。與各大醫療機構專家、科技公司形成合力，持續推動國內醫療大模型行業不斷提升，促進高質量發展。

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