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隨著大模型產(chǎn)品越來越多，落地和商業(yè)化也成為各個公司關(guān)注的核心問題。而除了通用的大模型之外，垂直行業(yè)的大模型數(shù)量也逐漸增多。比如醫(yī)療這種專業(yè)化較高的行業(yè)，大模型的加入，是否能成為新的加速器呢？

說起近兩年最熱門的話題，那一定非大模型莫屬了。眾所周知，伴隨著ChatGPT的強勢出圈，全球范圍內(nèi)掀起了一波人工智能熱潮，國內(nèi)外的諸多企業(yè)都開足馬力，推出了自己的大模型產(chǎn)品。而AI大模型產(chǎn)品的不斷問世，也上演了一番“百模大戰(zhàn)”的盛況。

隨著越來越多AI大模型產(chǎn)品的相繼推出，AI大模型的落地應(yīng)用也逐漸提上了日程，成為了各行各業(yè)的重點關(guān)注方向。值得注意的是，除了通用大模型之外，針對細分行業(yè)的垂直大模型數(shù)量也日漸增多，醫(yī)療場景更是受到各方關(guān)注的重點領(lǐng)域。事實上，自2023年以來，已經(jīng)有諸多頭部企業(yè)都在加碼醫(yī)療大模型領(lǐng)域，而這也意味著大模型正在逐漸深入醫(yī)療行業(yè)。

一、大模型，醫(yī)療行業(yè)的新加速器？

近兩年，AI大模型的熱度居高不下，各行各業(yè)都在積極擁抱AI大模型，希望AI大模型能夠為行業(yè)帶來新的變化，醫(yī)療行業(yè)也不例外。AI大模型這股風(fēng)已然吹到了醫(yī)療行業(yè)，一系列與醫(yī)療相關(guān)的大模型產(chǎn)品和應(yīng)用正在相繼涌現(xiàn)出來。

比如，京東健康正式發(fā)布了面向醫(yī)療健康行業(yè)的大模型“京醫(yī)千詢”；百度正式發(fā)布國內(nèi)首個“產(chǎn)業(yè)級”醫(yī)療大模型“靈醫(yī)大模型”；醫(yī)聯(lián)正式發(fā)布了自主研發(fā)的醫(yī)療大語言模型MedGPT；衛(wèi)寧健康則是發(fā)布了醫(yī)療領(lǐng)域大模型“WiNGPT”。在各路玩家相繼布局醫(yī)療大模型背后，也自有其邏輯。

對企業(yè)來說，AI大模型的引入，有助于提升醫(yī)療效率，降低成本。AI大模型是深度學(xué)習(xí)模型，這也就意味著AI大模型具備很強的學(xué)習(xí)能力，能夠?qū)Ａ繑?shù)據(jù)進行分析和處理，并進行推理和預(yù)測。正因如此，醫(yī)療大模型能夠?qū)︶t(yī)療數(shù)據(jù)進行分析和整理，并根據(jù)醫(yī)療信息進行相應(yīng)的診斷，輔助醫(yī)生進行診斷，而這可以在一定程度上促進醫(yī)護工作者醫(yī)療效率的提高。比如，醫(yī)療大模型就能夠?qū)⑨t(yī)生口述轉(zhuǎn)化為帶有對話語言的結(jié)構(gòu)化筆記，極大地節(jié)省了醫(yī)生手寫病歷的時間，提升了工作效率。

對用戶來說，AI大模型產(chǎn)品的推出，有助于進一步提升患者的就診體驗，為其提供全方位醫(yī)療服務(wù)。不同于其他需求，用戶的就醫(yī)需求是長期存在的，但受各類因素影響，患者往往面臨著多種難題，比如候診時間長、找不到相應(yīng)科室等等，就醫(yī)過程中所遇到各種突發(fā)問題，也影響了患者的就醫(yī)體驗。而醫(yī)療大模型的出現(xiàn)，則有望解決患者在就醫(yī)過程中所遇到的痛點問題，為患者帶去更加高效、優(yōu)質(zhì)的就醫(yī)體驗。比如，在診前環(huán)節(jié)，醫(yī)療大模型就能夠根據(jù)患者的就醫(yī)需求，為其推薦相應(yīng)的科室，解決了患者不知道該掛哪個科室的問題。

除此之外，AI大模型的出現(xiàn)與應(yīng)用，也能夠在一定程度上助推醫(yī)療行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速。眾所周知，數(shù)字化轉(zhuǎn)型早已成為了各行業(yè)企業(yè)的重點發(fā)力方向之一，醫(yī)療行業(yè)也不例外。然而，不同于其他行業(yè)，醫(yī)療行業(yè)具備極大的特殊性和嚴肅性，再加上各地的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)情況不同、新舊系統(tǒng)共存，醫(yī)療行業(yè)存在著明顯的“信息孤島”現(xiàn)象，而這也是醫(yī)療行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型速度緩慢的重要原因所在。AI大模型在醫(yī)療領(lǐng)域擁有廣闊的應(yīng)用場景，隨著AI大模型和醫(yī)療結(jié)合程度的加深，或?qū)⒂兄谕苿俞t(yī)療行業(yè)朝著更加數(shù)字化、智能化的方向發(fā)展。

二、百度、騰訊“水到渠成”

在這波AI大模型浪潮中，跑在最前面的無疑是互聯(lián)網(wǎng)大廠，以百度、阿里、騰訊為代表的互聯(lián)網(wǎng)大廠都相繼推出了自家的AI大模型產(chǎn)品，比如，百度的“文心一言”大模型、阿里的“通義千問”大模型、騰訊的“混元”大模型。由于醫(yī)療行業(yè)被視為AI大模型落地的最佳領(lǐng)域之一，醫(yī)療行業(yè)也掀起了一波大模型熱潮，許多互聯(lián)網(wǎng)大廠也推出了自己的醫(yī)療大模型產(chǎn)品。比如，百度發(fā)布了“靈醫(yī)大模型”、騰訊則是推出了“騰訊醫(yī)療大模型”。而互聯(lián)網(wǎng)大廠之所以能夠率先推出面向醫(yī)療行業(yè)的大模型產(chǎn)品，與其長時間的積累不無關(guān)系。

一方面，百度、騰訊都已經(jīng)推出了自研的通用大模型產(chǎn)品，有研發(fā)大模型產(chǎn)品的經(jīng)驗，這些經(jīng)驗?zāi)軌驗槠鋵Ｓ玫尼t(yī)療大模型產(chǎn)品的推出提供借鑒和參考。長期以來，以百度、騰訊為代表的互聯(lián)網(wǎng)大廠都格外關(guān)注人工智能領(lǐng)域，并且在該領(lǐng)域持續(xù)深耕，積累了深厚的技術(shù)實力，而這些都為其推出AI大模型產(chǎn)品打下了堅實基礎(chǔ)，也助推了其垂直大模型產(chǎn)品的出現(xiàn)。

比如，百度、騰訊等互聯(lián)網(wǎng)大廠就在自研的通用大模型的基礎(chǔ)上，引入專業(yè)的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)，對大模型進行訓(xùn)練和微調(diào)，最終推出面向醫(yī)療行業(yè)的專用大模型產(chǎn)品。具體來看，騰訊的醫(yī)療大模型就是基于騰訊全鏈路自研混元大模型研發(fā)的；百度的“靈醫(yī)”大模型的技術(shù)底座同樣來自于此前的文心一言大模型。

另一方面，百度、騰訊等互聯(lián)網(wǎng)大廠在醫(yī)療健康領(lǐng)域有所布局，有行業(yè)數(shù)據(jù)的積累。一直以來，互聯(lián)網(wǎng)大廠都在積極拓展業(yè)務(wù)版圖，其中醫(yī)療健康領(lǐng)域就是其重點布局的領(lǐng)域之一。以百度為例，百度不僅推出了深耕醫(yī)療領(lǐng)域的AI醫(yī)療品牌“靈醫(yī)智惠”，還打造了能夠提供健康科普、在線問診等服務(wù)的一站式健康管理平臺“百度健康”。

正因如此，百度、騰訊等互聯(lián)網(wǎng)大廠積累下來了大量醫(yī)療數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)積累使其推出專業(yè)的醫(yī)療大模型產(chǎn)品成為可能。據(jù)了解，在模型訓(xùn)練過程中，百度大健康事業(yè)群（HCG）先后投入了自有積累的超1000萬優(yōu)質(zhì)醫(yī)療問答數(shù)據(jù)、超2000萬多語種醫(yī)學(xué)專業(yè)知識、超2億用戶每日醫(yī)療類搜索數(shù)據(jù)、超5億權(quán)威健康科普內(nèi)容。無獨有偶，騰訊的醫(yī)療大模型加入了超過285萬醫(yī)療實體、1250萬醫(yī)學(xué)關(guān)系、超98%醫(yī)學(xué)知識的知識圖譜和醫(yī)學(xué)文獻。

三、微脈、衛(wèi)寧健康“乘勢而起”

醫(yī)療大模型熱度正高，除了互聯(lián)網(wǎng)大廠頻頻布局之外，自然也少不了本行業(yè)玩家的參與，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療企業(yè)同樣是落子不斷。具體來看，全病程管理平臺微脈正式發(fā)布了其自主研發(fā)的健康管理領(lǐng)域大語言模型應(yīng)用——CareGPT；衛(wèi)寧健康則是正式推出了醫(yī)療領(lǐng)域大模型——WiNGPT。在互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療企業(yè)積極擁抱AI大模型背后，也并非毫無緣由。

一來，微脈、衛(wèi)寧健康擁有豐富的醫(yī)療行業(yè)經(jīng)驗，以及海量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，能為其訓(xùn)練醫(yī)療大模型奠定基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)對于AI大模型的重要性可想而知，AI大模型的能力之所以能夠不斷進化和提升，離不開數(shù)據(jù)的支撐。尤其是對行業(yè)大模型來說，行業(yè)數(shù)據(jù)更是格外重要。而無論是微脈，還是衛(wèi)寧健康，都長期深耕于醫(yī)療健康領(lǐng)域，有著專業(yè)的醫(yī)療知識庫。得益于此，微脈、衛(wèi)寧健康都積累下來了海量的、高質(zhì)量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)無疑是大模型產(chǎn)品的優(yōu)質(zhì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，能夠幫助二者訓(xùn)練出精準(zhǔn)度更高、可靠性更強的醫(yī)療大模型產(chǎn)品。

據(jù)了解，微脈的CareGPT在訓(xùn)練階段就以循證醫(yī)學(xué)為基礎(chǔ)，使用了目前最新版本臨床醫(yī)學(xué)指南、疾病診療模型、專家共識等超10億的醫(yī)學(xué)文本數(shù)據(jù)，以及百萬條微脈個案管理數(shù)據(jù)，形成?？茖２」芾淼尼t(yī)療健康知識庫，并投入超過100位個案管理師參與RLHF監(jiān)督調(diào)試訓(xùn)練。另一組數(shù)據(jù)顯示，在2023年5月，WiNGPT訓(xùn)練的數(shù)據(jù)量已達到9720項藥品知識、7200余項疾病知識、2800余項檢查檢驗知識、1100余份指南文檔，總訓(xùn)練Token數(shù)達37億。

二來，微脈、衛(wèi)寧健康的業(yè)務(wù)與醫(yī)療大模型有著天然的契合度，更容易實現(xiàn)醫(yī)療大模型的落地與應(yīng)用，有望助推其業(yè)務(wù)的進一步發(fā)展。除了大模型產(chǎn)品的推出之外，后續(xù)的落地應(yīng)用同樣是相當(dāng)重要的一環(huán)。由于微脈、衛(wèi)寧健康本身就是互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療企業(yè)，其業(yè)務(wù)開展也都圍繞著醫(yī)療健康方面，醫(yī)療大模型與其業(yè)務(wù)有著很高的契合度，更容易實現(xiàn)落地。

比如，CareGPT就能對患者聊天內(nèi)容進行分析，可以幫助患者自主進行初步的身體狀況篩查，實現(xiàn)分診導(dǎo)診的智能化輔助，提升患者管理的效率。隨著醫(yī)療大模型產(chǎn)品能力的不斷進化，并且逐漸應(yīng)用到具體場景中，醫(yī)療大模型也能夠為互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療企業(yè)業(yè)務(wù)賦能，有望為其帶來新的業(yè)務(wù)增長點。

四、醫(yī)療大模型這條路還很遠

得益于人工智能技術(shù)的蓬勃發(fā)展，以及相關(guān)技術(shù)在醫(yī)療場景的逐漸應(yīng)用，AI醫(yī)療正在逐漸成為現(xiàn)實，醫(yī)療大模型的出現(xiàn)更是有望為醫(yī)療行業(yè)注入新的發(fā)展動力。當(dāng)前，AI大模型浪潮席卷而來，無論是互聯(lián)網(wǎng)大廠，還是互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療企業(yè)，都不愿意錯失這個機會，紛紛乘浪而上。只是，必須要說的是，醫(yī)療大模型雖蘊含著機遇，但同樣有著門檻。

一是，醫(yī)療大模型容錯率低，廠商們還需要不斷打磨產(chǎn)品。不同于其他行業(yè)，醫(yī)療行業(yè)有著很強的嚴肅性和專業(yè)性，可以說是不容有失，這也就意味著醫(yī)療大模型產(chǎn)品的容錯率極低，這就對廠商們提出了更高的要求。為了避免此類情況的發(fā)生，發(fā)力于此的廠商們必須保持審慎的態(tài)度，不斷打磨產(chǎn)品本身，以提升大模型產(chǎn)品的能力。

二是，醫(yī)療數(shù)據(jù)的隱私性高、數(shù)據(jù)處理難度大，醫(yī)療大模型的訓(xùn)練不易。眾所周知，由于醫(yī)療數(shù)據(jù)往往涉及患者本身，因此具備很高的私密性，但大模型能力的訓(xùn)練又需要大量數(shù)據(jù)為支撐，對研發(fā)醫(yī)療大模型的廠商來說，數(shù)據(jù)的獲得有著比較高的難度。不僅如此，由于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不一，醫(yī)療行業(yè)的數(shù)據(jù)處理同樣難度較高，需要醫(yī)療大模型廠商多下功夫。

就目前情況來看，醫(yī)療大模型產(chǎn)品的誕生或許能夠為醫(yī)療行業(yè)帶來發(fā)展新機遇，幫助企業(yè)降本增效、為患者帶來更加優(yōu)質(zhì)的就醫(yī)體驗，但由于醫(yī)療大模型尚處于剛剛開始發(fā)展的階段，難關(guān)同樣有很多，需要廠商們?nèi)タ缭?。總而言之，醫(yī)療大模型產(chǎn)品的推出并不意味著結(jié)束，反而是新的起點，無論是互聯(lián)網(wǎng)大廠，還是互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療企業(yè)，都不能掉以輕心，這場競賽仍持續(xù)進行中。