Q：左醫(yī)科技其實(shí)在2016年就已經(jīng)成立了，作為一個技術(shù)出身的團(tuán)隊(duì)，這9年走下來最大的一個感受是什么？

A：我們的一個感受是，作為一個做技術(shù)的或者說做互聯(lián)網(wǎng)的，往醫(yī)療行業(yè)里面走，當(dāng)你想通過技術(shù)為這個行業(yè)做出些改變、做出些貢獻(xiàn)時，首先要遵循這個行業(yè)里面的規(guī)矩，或者說這個行業(yè)運(yùn)轉(zhuǎn)的邏輯以及整個質(zhì)控、安全等等這些特點(diǎn)。

我們也是一步步地在學(xué)習(xí)醫(yī)療方面的很多知識，特別是它的邏輯和嚴(yán)謹(jǐn)性，以及如何能夠按照政策指定的方向、更好往前推動。這是我個人比較大的體會。

Q：想必你們技術(shù)的先發(fā)優(yōu)勢應(yīng)該還是存在的。

A：在醫(yī)療行業(yè)里，左醫(yī)科技應(yīng)該是第一家把Transformer用在醫(yī)患對話上的公司——我們在2020年就發(fā)布了Transformer的產(chǎn)品，那時候大家還不叫大模型，我們就叫Transformer。整體來看醫(yī)療行業(yè)到了2022年年底才陸續(xù)出現(xiàn)了更多類似的產(chǎn)品。

除了技術(shù)積累和剛剛提到的行業(yè)know-how外，我們過去這些年沉淀下來的高質(zhì)量臨床數(shù)據(jù)也是我們的“護(hù)城河”。

坦率地說，醫(yī)療行業(yè)里高質(zhì)量的臨床數(shù)據(jù)很少，即使今天有一些大廠想要獲得高質(zhì)量的臨床數(shù)據(jù)也要一步步來——對于醫(yī)院來講，目前還沒有數(shù)據(jù)的買賣或交易；即便有了，也要有非常懂?dāng)?shù)據(jù)的人做各種清洗。此外，在做醫(yī)患交互、醫(yī)患對話機(jī)器人的時候，線下場景中醫(yī)生和患者溝通數(shù)據(jù)是極為稀缺的，醫(yī)患對話再到病歷的過程其實(shí)是一個單向有損的轉(zhuǎn)化過程，比較難基于病歷還原出當(dāng)時的對話過程。針對這一點(diǎn)，我們在2020年就開始往醫(yī)院部署一些產(chǎn)品，這個產(chǎn)品就是在診中聽專家和患者的溝通，并幫助他們把醫(yī)患的對話變成病歷?；谶@個高質(zhì)量的醫(yī)患對話，我們從中選擇部分對我們模型有意義的數(shù)據(jù)拿來做模型訓(xùn)練，這件事我對我們當(dāng)前的智能交互，或者未來的智能醫(yī)生都帶來了極大的幫助。

Q：還是回到商業(yè)化的問題。目前左醫(yī)B、C兩端的收入占比大概是怎樣的？

A：B端是我們當(dāng)前最主要的收入來源且處于打平狀態(tài)，某種程度上可以說是靠著B端收入養(yǎng)活我們整個公司。我們現(xiàn)在服務(wù)了全國200多家三甲醫(yī)院，其中超過40家為Top100醫(yī)院，這些醫(yī)院我們都是通過To B項(xiàng)目達(dá)成的合作，即通過賣軟件獲得收入。當(dāng)然，在這個過程中，我們也能夠積累我們想要的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

我們在C端的體量還很小，早期是通過會員訂閱收費(fèi)；隨著量變大以后，可能會有更多的商業(yè)模式，比如健康類商品的撮合交易等等。

Q：在國內(nèi)，醫(yī)院還是一種稀缺資源。

A：全國百強(qiáng)醫(yī)院就這100家。當(dāng)一個廠商能合作之后，第二個廠商基本很難通過相同業(yè)務(wù)再進(jìn)去了。

另外我想強(qiáng)調(diào)的一點(diǎn)是，我們合作的這些醫(yī)院都給我們提供了非常好的場景。就以4月7日我們與重慶醫(yī)科大學(xué)附屬兒童醫(yī)院發(fā)布的AI兒童家庭醫(yī)生為例，當(dāng)天下午發(fā)布之后，當(dāng)天使用人數(shù)直接到了大幾千人，這個量是非常了不起的，并且這些用戶都是非常真實(shí)的用戶，這遠(yuǎn)比在互聯(lián)網(wǎng)、在機(jī)場火車站投放廣告所獲得的用戶要精準(zhǔn)得多，而精準(zhǔn)的用戶對于模型的持續(xù)迭代提升非常有幫助。

我之前也問過一些大廠的團(tuán)隊(duì)，他們的醫(yī)患對話交互輪次平均可能就兩三輪，這么低的輪次其實(shí)是由于大量非真實(shí)用戶拉低的，很多人就抱著嘗試的態(tài)度試一下，試完之后就走了。而在我們的場景里，患者是真實(shí)去醫(yī)院就醫(yī)，這種有求于醫(yī)院場景下帶來的需求，平均交互輪次在10輪以上，這是非常不一樣的。

Q：智能醫(yī)生這個類別的產(chǎn)品并不罕見，如何讓用戶信任你們這個智能醫(yī)生？

A：我們和頭部醫(yī)院都保持著良好的合作關(guān)系。一方面，在和我們的機(jī)器人溝通完后，我們可以讓患者有機(jī)會掛到醫(yī)生乃至專家號；另一方面，在溝通完后，我們會在背后推薦一些這個醫(yī)院生產(chǎn)的獨(dú)有的患教內(nèi)容。此外，我們的場景多在公眾號、小程序，以及線下就診的醫(yī)院門診大廳，這些信任對患者來講都非常有幫助。

Q：你們C端產(chǎn)品和國內(nèi)的其他同行相比有何差異性？

A：別的廠商的邏輯大都是“讓機(jī)器服務(wù)人，人再去服務(wù)患者做在線問診”，而我們是反過來的，即“讓機(jī)器服務(wù)患者，人在旁邊做質(zhì)檢，做補(bǔ)充回答”。我們認(rèn)為只有在第二種情況下機(jī)器才能突破人的能力邊界，給患者提供更好的服務(wù)，也更有可能在未來做更多不一樣的事情。

從具體產(chǎn)品的角度來看，大致可以分為三代的產(chǎn)品。

第一代是提示詞。大模型扮演一個智能醫(yī)生，當(dāng)患者來的時候跟他溝通，這是最簡單的，過程也是不可控的，整個邏輯完全取決于大模型的底層能力。

第二代是Workflow、工作流。一個問診過程會被按照人的設(shè)計(jì)成很多工作流，我們上一代產(chǎn)品就是這么做的。這個的好處是機(jī)器可以按照人的邏輯完成問診。雖然它的效果能夠在一定程度上得到保證，但工作流是一環(huán)接一環(huán)的，如果每個環(huán)節(jié)都有一定的錯誤率，十個環(huán)節(jié)下來錯誤是累加的，最后的效果很多時候就達(dá)不到我們想要的，流程越長效果越差。目前市面上大多數(shù)的AI醫(yī)生都停留在第二代，靠Workflow搭建起來。

而我們的智能醫(yī)生產(chǎn)品實(shí)際上是基于端到端訓(xùn)練的智能醫(yī)生，我們是第一個做到的，就像Deep Research一樣，這是第三代產(chǎn)品，能夠集成思維鏈推理、工具和知識庫調(diào)用、智能診斷的整體過程。這個模型最大的好處之一就是以后的訓(xùn)練更加容易，可通過大量客觀世界的數(shù)據(jù)來讓模型更好提升，不需要人去定義各種工作流。

以上三種是三個代際的產(chǎn)品，三種不一樣的達(dá)成方式。

其實(shí)，我們在2024年12月20號前后內(nèi)測了一個類似于GPT-o1的模型，但我們沒有發(fā)布，因?yàn)镈eepSeek R1很快就發(fā)布出來了，人家真的很厲害。

在我們看來，未來卷大模型、卷基礎(chǔ)模型的意義不大了，我跟隨就好了，我的精力就應(yīng)該花在特殊場景上，圍繞特殊場景用更好的數(shù)據(jù)來達(dá)成我們的目標(biāo)。不管是DeepSeek還是GPT，他們不可能花太多的精力構(gòu)造一個就診真實(shí)場景的端到端訓(xùn)練，除非他們就要做醫(yī)療，否則不會做這個事情。而我們主打的就是端到端推理和場景的密切結(jié)合，這樣打造出來的智能醫(yī)生一定是其他廠商靠底層模型、靠人工配置做不出來的。

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