專業(yè)、可定制、輕量化的專病/�？拼竽Ｐ突蛟S成為當(dāng)前醫(yī)療AI企業(yè)值得考慮的發(fā)展方向。

大模型在醫(yī)療行業(yè)的浪潮，似乎已從一年前的熱烈喧囂中逐漸歸于沉靜。

在醫(yī)療這片廣闊的領(lǐng)域中，隨著數(shù)據(jù)量的井噴式增長和需求的持續(xù)高漲，大模型的規(guī)�；瘧�(yīng)用似乎擁有了得天獨厚的條件。短短一年間，科技巨頭、醫(yī)療信息化企業(yè)和新興創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊紛紛涌入這片藍(lán)海，推出了數(shù)十款各具特色的垂直大模型。然而，令人遺憾的是，這些大模型中的絕大多數(shù)并未能廣泛觸及普通用戶，有的甚至在測試階段便悄然隱退。

在當(dāng)下，大模型的推理成本不斷降低，其應(yīng)用前景也愈發(fā)清晰。那么，醫(yī)療行業(yè)中的大模型究竟處于怎樣的落地狀態(tài)？它們又將如何演變，以適應(yīng)并滿足未來醫(yī)療領(lǐng)域的種種需求和挑戰(zhàn)？

近期，億歐大健康&昂東數(shù)智正在進(jìn)行關(guān)于大模型在醫(yī)療中應(yīng)用與商業(yè)化落地現(xiàn)狀的研究，將全面審視醫(yī)療大模型的發(fā)展現(xiàn)狀，深入剖析其落地實踐與商業(yè)模式，旨在為整個產(chǎn)業(yè)的穩(wěn)健前行提供有力的支撐和指引。

要解決實際場景的真問題

大模型在醫(yī)療行業(yè)中要實現(xiàn)廣泛應(yīng)用時，其訓(xùn)練數(shù)據(jù)集必須囊括海量的醫(yī)療科研文獻(xiàn)、電子病歷以及高精度的醫(yī)學(xué)圖像等多元化數(shù)據(jù)。參數(shù)量通常在百萬級到億級，龐大的參數(shù)規(guī)模能夠獲取更強(qiáng)的特征提取和學(xué)習(xí)能力。

大模型憑借以其強(qiáng)大的生成、推理和交互能力，能夠為醫(yī)療專業(yè)人員、患者及各方利益相關(guān)者帶來了諸多潛在的應(yīng)用價值，主要體現(xiàn)在以下三個方面：

一是輔助醫(yī)生和護(hù)士更有效地處理大量的患者數(shù)據(jù)，包括病歷、實驗室結(jié)果和影像報告等，從而提高診斷的準(zhǔn)確性和效率。具體包括臨床預(yù)警、CDSS、知識查詢、病歷生成、診后隨訪、疾病評估、麻醉評估、報告生成、科研探索等。例如騰訊健康混元通用大模型，針對醫(yī)療領(lǐng)域升級了多個AI產(chǎn)品，包括智能對話、病例結(jié)構(gòu)化與檢索、影像報告和輔助診斷等。

二是預(yù)測疾病風(fēng)險，為患者提供個性化的醫(yī)療服務(wù)，并在遠(yuǎn)程醫(yī)療、患者自我管理和健康教育等方面發(fā)揮作用，提升醫(yī)療服務(wù)可及性。包括分級診療、預(yù)問診、智能預(yù)檢、報告解讀、指標(biāo)解讀、檔案生成、用藥咨詢、健康咨詢等。如訊飛醫(yī)療基于星火認(rèn)知大模型研發(fā)的診后康復(fù)管理平臺，專注于康復(fù)指導(dǎo)和診后管理，提供個性化康復(fù)計劃，服務(wù)延伸至患者日常生活。

三是在醫(yī)院管理中，通過與醫(yī)療專業(yè)人員的協(xié)同工作，提高醫(yī)療服務(wù)效率、質(zhì)量和患者滿意度。包括病歷質(zhì)控、處方審核、運營分析、DRG助手、不良事件等。如東軟針對醫(yī)療領(lǐng)域推出的添翼大模型，融合醫(yī)療行業(yè)解決方案、產(chǎn)品與服務(wù)，添翼的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合能力可為醫(yī)院管理者提供對話式交互和數(shù)據(jù)洞察，簡化數(shù)據(jù)應(yīng)用，實現(xiàn)精細(xì)化醫(yī)院管理。

此外，在藥物研發(fā)過程中，醫(yī)療大模型可預(yù)測藥物-蛋白質(zhì)相互作用和藥物毒性等信息，從而評估新藥的功效和安全性，有助于縮減研發(fā)周期，加速新藥發(fā)現(xiàn)。如清華系初創(chuàng)團(tuán)隊水木分子推出新一代對話式藥物研發(fā)助手Chat DD，涵蓋藥物立項、臨床前研究、臨床試驗各階段，有效提升藥物研發(fā)人員的工作效率。

可以說，大模型要真正體現(xiàn)其價值，關(guān)鍵在于能夠緊密貼合實際醫(yī)療場景，并解決實際場景中的具體問題。

而由于醫(yī)療領(lǐng)域的獨特性、專業(yè)性和復(fù)雜性，也要求大模型不僅要具備強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力，更要深入理解醫(yī)療的專業(yè)知識和場景需求。

據(jù)長期關(guān)注醫(yī)療行業(yè)的觀察人士分析，目前醫(yī)療行業(yè)中的大模型，多數(shù)基于通用大模型或特定專用大模型的架構(gòu)進(jìn)行構(gòu)建，并借助如臨床指南、PubMed等公開數(shù)據(jù)源，以及常見的搜索數(shù)據(jù)生成訓(xùn)練集，其中一些大模型也會增加一些醫(yī)學(xué)微調(diào)。

所以，在醫(yī)療行業(yè)，跳過領(lǐng)域（醫(yī)療）大模型，僅僅依賴通用大模型進(jìn)行醫(yī)學(xué)相關(guān)的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，是否能完全解決復(fù)雜場景的問題？醫(yī)療大模型是否可以直接套用通用大模型的模式，這一疑問可能還需要時間和未來大模型產(chǎn)品的實際表現(xiàn)來解答。

多家企業(yè)競相布局專病/專科大模型

隨著AI技術(shù)的發(fā)展，大模型目前已經(jīng)可以分析多模態(tài)信息，如文本、圖像、基因組數(shù)據(jù)等，多模態(tài)數(shù)據(jù)的整合可以增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的豐富性，基于多模態(tài)數(shù)據(jù)庫開發(fā)的各種垂直專病/�？拼竽Ｐ突�?qū)⒊蔀槲磥磲t(yī)療大模型的重要發(fā)展方向。

�？�/專病大模型是基于大模型框架，針對特定的疾病或?qū)？祁I(lǐng)域進(jìn)行深度定制，模型通過收集并整合患者病歷數(shù)據(jù)、科研數(shù)據(jù)等多元化信息，進(jìn)行精細(xì)化的模型訓(xùn)練，能夠提供更準(zhǔn)確、更高效的醫(yī)療與科研支持。

上海市第六人民醫(yī)院信息處處長俞磊曾表示，通過醫(yī)院高質(zhì)量的醫(yī)療數(shù)據(jù)對大模型進(jìn)行訓(xùn)練和微調(diào)，形成專病/�？拼竽Ｐ�，這將有助于提升醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量，優(yōu)化醫(yī)療流程，并加強(qiáng)科研創(chuàng)新。

俞磊還總結(jié)了醫(yī)院選擇大模型需要符合的幾個特性，即高度專業(yè)化、可定制優(yōu)化、可私有化部署、與業(yè)務(wù)系統(tǒng)深度融合。此外，成本也是影響醫(yī)院選擇大模型部署的重要因素。

由此看來，那些基于能夠處理多模態(tài)信息的大模型打造的專業(yè)化、易于實施的“小模型”更有可能在醫(yī)院環(huán)境中得到實際應(yīng)用。這些“小模型”專注于解決特定問題，運行時環(huán)境相對封閉，對計算資源的需求也更為低廉，因此更具備在醫(yī)院環(huán)境中落地的潛力。

目前，已有多家企業(yè)推出了專病/�？拼竽Ｐ图捌湎嚓P(guān)產(chǎn)品。

在今年的CMEF（中國國際醫(yī)療器械博覽會）上，聯(lián)影智能發(fā)布名為“uAI影智大模型”的垂直醫(yī)療領(lǐng)域大模型基座，其顯著特點在于能夠全面支持文本、影像以及混合模態(tài)產(chǎn)品的開發(fā)，目前已開發(fā)百余款A(yù)I應(yīng)用和模型。

與此同時，神州醫(yī)療依托多模態(tài)大數(shù)據(jù)，自主研發(fā)文本、影像、病理、精準(zhǔn)4大模態(tài)基座模型支持的醫(yī)療領(lǐng)域多模態(tài)大模型。據(jù)了解，神州醫(yī)療已與南方醫(yī)科大學(xué)南方醫(yī)院共建國內(nèi)首個大模型輔助的全院多模態(tài)數(shù)據(jù)治理系統(tǒng)，支持重慶大學(xué)附屬腫瘤醫(yī)院建設(shè)大模型支撐的智能腫瘤學(xué)知識庫。

此外，清華計算機(jī)系創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊打造的健康管理服務(wù)平臺“醫(yī)者AI”，通過訓(xùn)練專病、專家等數(shù)據(jù)，打造肺結(jié)節(jié)、糖尿病、皮膚病、血液病、三高等各類專項大模型，為大眾提供個性化的健康管理服務(wù)。

嘗試推測此類專病/�？拼竽Ｐ驮卺t(yī)療領(lǐng)域的演化路徑，可以將其形象地描繪為一顆逐漸成長的大樹，一個個專病/�？拼竽Ｐ途拖袷谴髽渖现饾u成熟的果實，它們各具特色，蘊含了針對特定醫(yī)療問題的深厚知識，最終將形成一個枝繁葉茂的完整醫(yī)療診療生態(tài)。

在這樣的生態(tài)中，每一個大模型都將發(fā)揮其獨特的價值，為醫(yī)生提供更為精準(zhǔn)、高效的診斷與治療支持，為患者帶來更為個性化、精細(xì)化的醫(yī)療服務(wù)。這些大模型并不是獨立運行，在業(yè)務(wù)驅(qū)動之下，一個多樣化的、成體系醫(yī)療智能生態(tài)系統(tǒng)，或許正是大模型在醫(yī)療領(lǐng)域中應(yīng)用的未來。

商業(yè)落地是否遙不可及

如上文所述，尋找高頻的落地場景并非難事，然而，要發(fā)掘那些既高頻又具備潛在付費能力的場景，并實現(xiàn)投入與產(chǎn)出的均衡，這無疑是當(dāng)前所有AI企業(yè)面臨的最大考驗。

若以醫(yī)院為付費主體，可以參考過往AI產(chǎn)品在醫(yī)院中的落地歷程。以影像類AI產(chǎn)品為例，輔助診斷類產(chǎn)品對臨床證據(jù)的依賴性強(qiáng)，監(jiān)管嚴(yán)格。這些產(chǎn)品一般要與醫(yī)院進(jìn)行合作，經(jīng)過不斷打磨與調(diào)整，以及與器審中心在審評審批階段的數(shù)年磨合，方能獲得三類證書。然而，這僅僅是走向商業(yè)化的第一步。

據(jù)醫(yī)療行業(yè)資深人士分析，若企業(yè)選擇三級醫(yī)院作為目標(biāo)市場，影像AI企業(yè)在此路徑上需先獲得證書，再爭取各省市的物價審批，并尋求患者自費購買的可能性。經(jīng)過1至2年的運行后，這些產(chǎn)品才有可能被納入醫(yī)保支付體系。粗略計算，企業(yè)從取證到實現(xiàn)盈利，往往需要經(jīng)歷一個4至5年的漫長周期。

而大模型產(chǎn)品的商業(yè)化落地之路，無疑將面對更高的成本投入和更為嚴(yán)苛的審批條件，這使得其實現(xiàn)商業(yè)化的道路更加崎嶇。

不僅如此，目前大模型產(chǎn)品還面臨著準(zhǔn)確性的挑戰(zhàn)。為確保模型的準(zhǔn)確性，不僅要確保電子健康記錄、醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫和臨床試驗數(shù)據(jù)等關(guān)鍵數(shù)據(jù)來源的可靠性和合規(guī)性，還需投入大量精力去剔除其中的錯誤和冗余信息，從而確保數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性。

除了高質(zhì)量數(shù)據(jù)供給難題，大模型還面臨著AI固有的“黑箱”問題，以及倫理風(fēng)險和安全隱憂等挑戰(zhàn)。這些問題使得大模型在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用更加復(fù)雜和敏感，進(jìn)一步增加了其落地過程的難度。

如果將支付方轉(zhuǎn)變?yōu)槠餍�、保險類等公司，通過與此類企業(yè)合作探索大模型的智能化應(yīng)用，可以將其拓展到更多領(lǐng)域，如醫(yī)療器械的智能化升級和醫(yī)療智能理賠等，這種合作為大模型產(chǎn)品提供更多元化的應(yīng)用場景和商業(yè)模式，有助于推動其商業(yè)化進(jìn)程。

去年9月，騰訊健康就與邁瑞醫(yī)療達(dá)成戰(zhàn)略合作，雙方將共同探索醫(yī)療大模型的智能化應(yīng)用，把AI+大模型拓展到應(yīng)用醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，如重癥、急診、麻醉科等科室。

此外，科研場景似乎是目前大模型最有可能實現(xiàn)規(guī)�；涞氐念I(lǐng)域。

如深睿醫(yī)療推出的基于AI大模型的智能多模態(tài)科研平臺，提出醫(yī)療圖像通用分割模型，能夠處理多模態(tài)醫(yī)療數(shù)據(jù)，實現(xiàn)器官、病灶的快速分割，可應(yīng)用于腫瘤、心血管、神經(jīng)系統(tǒng)、呼吸系統(tǒng)、消化系統(tǒng)、肌骨等多病種的智能精準(zhǔn)化研究。

醫(yī)渡科技、神州醫(yī)療等企業(yè)發(fā)布的大模型訓(xùn)推一體機(jī)， “開箱即用”的產(chǎn)品特性可以在企業(yè)內(nèi)進(jìn)行本地化部署，在配合醫(yī)院進(jìn)行相關(guān)課題或項目的研究時，大模型訓(xùn)推一體機(jī)能夠幫助醫(yī)生以低成本方式，快速執(zhí)行一些研究，提升醫(yī)學(xué)科研效率。

當(dāng)前，大模型是否應(yīng)該開源，也是業(yè)界熱議的話題。若有醫(yī)院或企業(yè)選擇將�？�/專病等大模型進(jìn)行開源，必將為具備研發(fā)實力的其他醫(yī)療機(jī)構(gòu)鋪設(shè)一條自主研發(fā)大模型產(chǎn)品的道路。醫(yī)院能夠利用自身的數(shù)據(jù)資源進(jìn)行模型訓(xùn)練，這幾乎意味著每個醫(yī)院都將擁有學(xué)科專家的智慧支持。

因此，對于企業(yè)而言，審時度勢、靈活應(yīng)變至關(guān)重要。在不同的階段和商業(yè)場景下，選擇最適合的進(jìn)化路線至關(guān)重要。值得一提的是，大模型在應(yīng)用過程中尚存一些使用門檻，這恰恰為相關(guān)服務(wù)的落地提供了契機(jī)，蘊含著潛在的產(chǎn)業(yè)機(jī)會。

結(jié)語

盡管大模型在醫(yī)療行業(yè)的運用與發(fā)展之路尚存技術(shù)、安全和倫理等多重挑戰(zhàn)，但其為臨床醫(yī)療、慢性病管理、藥物研發(fā)、醫(yī)學(xué)教育和行政管理等領(lǐng)域帶來的巨大潛力不容忽視。

將大模型深度融入醫(yī)療實踐的真實場景之中，是確保其效能最大化的關(guān)鍵。從開發(fā)、訓(xùn)練、測試到實際應(yīng)用，每一個環(huán)節(jié)都必須與醫(yī)療實踐的需求緊密相連，確保模型能在實際環(huán)境中發(fā)揮最佳效用。

在這樣的背景下，專業(yè)、可定制、輕量化的專病/�？拼竽Ｐ突蛟S成為當(dāng)前醫(yī)療AI企業(yè)值得考慮的發(fā)展方向。通過針對特定醫(yī)療場景構(gòu)建模型，能夠更精確地滿足醫(yī)療實踐的需求。同時，這種輕量化的模型設(shè)計也能有效降低企業(yè)的投入成本，增強(qiáng)商業(yè)模式的可持續(xù)性。

“AI時代，萬物皆可重塑。”企業(yè)正站在這一時代的門檻上，面對無限可能，積極探尋并把握產(chǎn)業(yè)中的每一個機(jī)遇，才能在未來立于不敗之地。