阿里云優(yōu)惠券 先領(lǐng)券再下單

隨著AI產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)AI化成為業(yè)界共識(shí)，大模型的“新賽季”來(lái)了。

2024年是國(guó)產(chǎn)大模型全面商業(yè)化的元年，各地人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的政策密集出臺(tái)。同時(shí)，在2024世界人工智能大會(huì)（WAIC 2024）上，各大AI廠商紛紛表示要讓大模型落地應(yīng)用場(chǎng)景。

不過，對(duì)于大模型商業(yè)化的路線，科技巨頭和大模型初創(chuàng)公司之間存在一定差異化。

大廠走了一條“以價(jià)換量，‘云’端決勝”的道路。今年5月，字節(jié)、阿里、騰訊、百度等科技巨頭紛紛宣布旗下大模型將以骨折價(jià)開放給客戶。對(duì)此，業(yè)內(nèi)人士分析稱，大廠降價(jià)實(shí)質(zhì)是云廠商的新戰(zhàn)爭(zhēng)，以低價(jià)構(gòu)建AI+云服務(wù)生態(tài)，賦能千行百業(yè)。

相較之下，以百川智能為代表的大模型初創(chuàng)公司，拒絕跟進(jìn)價(jià)格戰(zhàn)，選擇“通過提供高質(zhì)量、高性能的AI解決方案來(lái)吸引和保持客戶”。

WAIC 2024上，百川智能帶來(lái)了AI助手百小應(yīng)、AI健康顧問以及全新的MaaS+AaaS行業(yè)解決方案。其中，AI健康顧問的首秀證明公司正在圍繞醫(yī)療應(yīng)用場(chǎng)景發(fā)力，探索醫(yī)療增強(qiáng)大模型的用戶價(jià)值和產(chǎn)業(yè)價(jià)值。

問題是，AI公司將大模型嵌入醫(yī)療業(yè)務(wù)和系統(tǒng)的過程中，面臨多少挑戰(zhàn)？AI醫(yī)療會(huì)是“超級(jí)應(yīng)用”誕生的沃土嗎？

瞄準(zhǔn)“大模型皇冠上的明珠”，改寫智慧醫(yī)療服務(wù)范式

找準(zhǔn)應(yīng)用場(chǎng)景，是大模型商業(yè)化的第一步。

好的應(yīng)用場(chǎng)景首先要有一定的數(shù)字化基礎(chǔ)，產(chǎn)生了大量可以“喂”給大模型的數(shù)據(jù)。同時(shí)，這一場(chǎng)景還要有豐富的業(yè)務(wù)場(chǎng)景和強(qiáng)烈的提效需求，才能支撐“超級(jí)應(yīng)用”誕生。

從2023年以來(lái)，零售、能源、金融、醫(yī)療等領(lǐng)域脫穎而出，成為國(guó)內(nèi)主流大模型商業(yè)化的主要方向。比如，騰訊云行業(yè)大模型覆蓋的行業(yè)中包含很多的車企和零售企業(yè)，騰訊集團(tuán)高級(jí)執(zhí)行副總裁、云與智慧產(chǎn)業(yè)事業(yè)群CEO湯道生稱“反饋非常積極”；阿里云推動(dòng)大模型在油氣、電力、交通、金融等行業(yè)落地應(yīng)用；華為發(fā)布了盤古礦山大模型，在能源領(lǐng)域商用。

而在這些熱門領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)AI化選擇中，百川智能創(chuàng)始人、CEO王小川強(qiáng)調(diào)了醫(yī)療領(lǐng)域，稱其是“大模型皇冠上的明珠”。

百川智能為什么會(huì)選中醫(yī)療行業(yè)，大模型+醫(yī)療前景如何？

對(duì)此，筆者認(rèn)為百川智能的戰(zhàn)略選擇背后，包含了醫(yī)療行業(yè)的數(shù)字化水平、應(yīng)用場(chǎng)景和百川智能對(duì)AI的價(jià)值認(rèn)知等因素。

首先，醫(yī)療行業(yè)有較為豐富的數(shù)據(jù)資產(chǎn)沉淀，而數(shù)據(jù)是大模型的養(yǎng)料。

國(guó)內(nèi)醫(yī)療行業(yè)經(jīng)歷了三次信息化發(fā)展浪潮，大數(shù)據(jù)、5G、人工智能、云等數(shù)字技術(shù)深入醫(yī)院側(cè)，互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用已經(jīng)覆蓋大部分城市及鄉(xiāng)鎮(zhèn)醫(yī)院。2023年2月，《關(guān)于進(jìn)一步深化改革促進(jìn)鄉(xiāng)村醫(yī)療衛(wèi)生體系健康發(fā)展的意見》聚焦數(shù)據(jù)互聯(lián)互通，進(jìn)一步加大了醫(yī)療信息化建設(shè)的“深度”。

圖源：動(dòng)脈網(wǎng)

同時(shí)，根據(jù)億歐智庫(kù)報(bào)告，2016年，國(guó)家衛(wèi)健委能力建設(shè)和繼續(xù)教育中心著手建立數(shù)據(jù)庫(kù)，由于中心擁有非常優(yōu)質(zhì)的專家資源，保證了數(shù)據(jù)質(zhì)量。國(guó)家層面建立高質(zhì)量醫(yī)療數(shù)據(jù)庫(kù)，為AI大模型醫(yī)療健康場(chǎng)景落地應(yīng)用減輕了阻力。

圖源：億歐智庫(kù)

醫(yī)療行業(yè)數(shù)字化程度高成為大模型落地的有利條件，而縱觀整個(gè)醫(yī)療產(chǎn)業(yè)鏈，大模型應(yīng)用場(chǎng)景豐富也是該產(chǎn)業(yè)AI化的想象力所在。

據(jù)中金研究院報(bào)告，醫(yī)療健康領(lǐng)域是AI應(yīng)用最具潛力的行業(yè)之一。在生成式AI出現(xiàn)前，利用機(jī)器學(xué)習(xí)等AI技術(shù)進(jìn)行醫(yī)學(xué)影像圖片輔助識(shí)別已經(jīng)較為成熟。不過應(yīng)用領(lǐng)域之間智能化水平差異大，截至2023年11月底，國(guó)內(nèi)已有122款智能軟件獲準(zhǔn)入，其中絕大部分為AI輔助影像診斷軟件。

GenAI的興起，不僅加強(qiáng)了已有應(yīng)用場(chǎng)景，也拓展了許多新場(chǎng)景，如藥物研發(fā)、醫(yī)患溝通、醫(yī)療文本分析等。

醫(yī)療健康A(chǔ)I大模型應(yīng)用場(chǎng)景（圖源：億歐智庫(kù)）

在此基礎(chǔ)上，百川智能瞄準(zhǔn)兩塊需求：一是醫(yī)生資源緊張導(dǎo)致的全病程管理需求缺口，二是基于此的精準(zhǔn)醫(yī)療需求。

醫(yī)療資源緊張且配置不均衡是醫(yī)療行業(yè)發(fā)展眾所周知的挑戰(zhàn)。在WAIC2024上，百川智能展示了全新的AI醫(yī)療應(yīng)用“AI健康顧問”，它不僅擁有豐富的醫(yī)藥學(xué)知識(shí)，并且還具備醫(yī)生思維。比如，用戶問AI健康顧問“我肚子疼，該怎么辦？”AI健康顧問會(huì)更詳細(xì)地問診“是否有嘔吐、惡心、腹瀉等其他的癥狀？是否發(fā)燒？肚子疼的具體位置？”等問題，并根據(jù)具體情況給出治療建議。

從展示中不難看出，大模型在院內(nèi)做醫(yī)生助理，在院外做健康顧問的應(yīng)用價(jià)值，更進(jìn)一步地，隨著大模型迭代學(xué)習(xí)，為每個(gè)患者建模，有望走向“預(yù)防、診斷、干預(yù)”等環(huán)節(jié)的精準(zhǔn)醫(yī)療。

值得一提的是，“健康顧問”這一概念和應(yīng)用場(chǎng)景，也對(duì)應(yīng)了百川智能創(chuàng)建時(shí)，王小川提到的“智能時(shí)代會(huì)改寫互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的范式。‘連接’會(huì)被‘陪伴’取代，‘信息服務(wù)’會(huì)被‘知識(shí)服務(wù)’取代。”服務(wù)與陪伴，是醫(yī)療行業(yè)的稀缺品。

那么，百川智能能否以此打開大模型+醫(yī)療的廣闊產(chǎn)業(yè)應(yīng)用市場(chǎng)？

撞碎礁石，開啟大模型+醫(yī)療健康的“大航海時(shí)代”

盡管醫(yī)療行業(yè)面臨醫(yī)生供給不足，醫(yī)療資源配置不均衡，診療效率不高等諸多難題，加快形成新質(zhì)生產(chǎn)力的需求十分迫切，但是大模型+醫(yī)療的規(guī)模落地并非易事。

作為智力密度較高的行業(yè)，醫(yī)療對(duì)大模型實(shí)際應(yīng)用的各方面要求超過了大部分領(lǐng)域。比如，醫(yī)生在診療過程中要嚴(yán)守“循證”，而德勤在2024年全球醫(yī)療行業(yè)展望中提到，當(dāng)生成式人工智能遇到知識(shí)缺口時(shí)，它往往會(huì)用聽起來(lái)似是而非但可能不準(zhǔn)確的信息來(lái)填補(bǔ)這些缺口。這些結(jié)果通常被稱為人工智能幻覺或虛構(gòu)。

此外，醫(yī)療大模型在資料搜集方面可用性更低。據(jù)億歐智庫(kù)報(bào)告，在檢索臨床放射學(xué)的信息和參考文獻(xiàn)時(shí)，ChatGPT的回答準(zhǔn)確率為67%，但參考文獻(xiàn)的可用性較低。

圖源：億歐智庫(kù)

針對(duì)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療規(guī)模應(yīng)用AI可能產(chǎn)生的種種隱患，去年9月，北京市衛(wèi)健委牽頭制定的《北京市互聯(lián)網(wǎng)診療監(jiān)管實(shí)施辦法（試行）》便為大模型的合理使用范疇掛上了警戒線，禁止AI在沒有醫(yī)生監(jiān)督的前提下進(jìn)行診療，或是自動(dòng)生成處方。

無(wú)疑，AI大模型+醫(yī)療的應(yīng)用價(jià)值巨大，但是其在醫(yī)療行業(yè)落地過程中需要打通不少堵點(diǎn)。對(duì)此，德勤表示，盡管人工智能在醫(yī)療保健領(lǐng)域具有變革潛力，但采用可能取決于提供商、從業(yè)者和消費(fèi)者的信任和接受。

而促進(jìn)市場(chǎng)參與者之間的互信，既需要相關(guān)部門制定專門的法律法規(guī)，明確醫(yī)療健康A(chǔ)I的責(zé)任歸屬和使用規(guī)范，也要求大模型廠商不斷改善生成式人工智能的知識(shí)庫(kù)并負(fù)責(zé)任、安全地部署應(yīng)用，撞碎大模型+醫(yī)療航線上的“礁石”。

為此，百川智能制定了長(zhǎng)期戰(zhàn)略并對(duì)AI醫(yī)療進(jìn)行了等級(jí)劃分，用類似自動(dòng)駕駛的分級(jí)，從L0到L5。

王小川指出，目前醫(yī)療行業(yè)在大模型的加持下有機(jī)會(huì)做到L3級(jí)別。這意味著AI可以在特定條件下自動(dòng)推薦治療方案，但在關(guān)鍵決策時(shí)需要醫(yī)生確認(rèn)。而上文中，百川智能內(nèi)測(cè)的AI健康顧問也證明了這一點(diǎn)。

這展示出國(guó)產(chǎn)大模型在部分專業(yè)領(lǐng)域硬核實(shí)力越來(lái)越強(qiáng)，正在進(jìn)入“價(jià)值創(chuàng)造階段”。根據(jù)百川智能公開的信息，百川智能通用醫(yī)療增強(qiáng)大模型不僅在 USMLE（美國(guó)醫(yī)考）的評(píng)測(cè)中超越了GPT-4，并且在由醫(yī)生（協(xié)和、北醫(yī)等頭部三甲高年資主任、主治醫(yī)師）和心理學(xué)專家作為評(píng)測(cè)主體，對(duì)模型進(jìn)行多角度評(píng)測(cè)的真實(shí)人工評(píng)測(cè)中，同樣超越了GPT-4。

以自動(dòng)駕駛的商業(yè)化進(jìn)程類比，隨著技術(shù)拾級(jí)而上，自動(dòng)駕駛等來(lái)了Robotaxi的爆發(fā)時(shí)刻?？梢灶A(yù)見，隨著國(guó)內(nèi)AI產(chǎn)業(yè)的大模型不斷迭代，產(chǎn)品落地與應(yīng)用加速也是大勢(shì)所趨。根據(jù)IDC預(yù)測(cè)，全球AI市場(chǎng)規(guī)模將在2025年達(dá)到3060億美元，年復(fù)合增長(zhǎng)率超過17%。這意味著AI行業(yè)的增速將超過整體經(jīng)濟(jì)增速。

展望AI+醫(yī)療的發(fā)展趨勢(shì)，王小川表示，當(dāng)大模型技術(shù)達(dá)到AGI水平時(shí)，將有望實(shí)現(xiàn)L4級(jí)別的醫(yī)療應(yīng)用。而到了L5級(jí)別，AI將超越醫(yī)生的水平，在健康管理全過程中發(fā)揮更大的作用。

百川智能正一邊打造“超級(jí)模型”，一邊朝著醫(yī)療領(lǐng)域AGI水平進(jìn)發(fā)，推動(dòng)AI大模型成為醫(yī)療產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的新質(zhì)生產(chǎn)力。

結(jié)語(yǔ)

醫(yī)療行業(yè)因數(shù)據(jù)資產(chǎn)豐富、應(yīng)用場(chǎng)景多元以及醫(yī)生供給相對(duì)緊張等因素，成為AI應(yīng)用最具潛力的行業(yè)之一。

以百川智能為代表的大模型廠商瞄準(zhǔn)AI醫(yī)療應(yīng)用，有望推動(dòng)醫(yī)療產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)力深層次變革，從而收獲廣闊的成長(zhǎng)空間。據(jù)億歐智庫(kù)《2023醫(yī)療健康A(chǔ)I大模型行業(yè)研究報(bào)告》，隨著技術(shù)成熟度以及數(shù)據(jù)可用性增加，預(yù)計(jì)2023—2027年為醫(yī)療健康A(chǔ)I大模型集中爆發(fā)階段。從發(fā)展節(jié)點(diǎn)來(lái)看，當(dāng)下正是市場(chǎng)起步提速階段。

圖源：億歐智庫(kù)

AI大模型+醫(yī)療的“大航海時(shí)代”已經(jīng)到來(lái)。

來(lái)源：松果財(cái)經(jīng)

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