作為人工智能的一個(gè)分支，醫(yī)療健康A(chǔ)I大模型能通過(guò)學(xué)習(xí)大量數(shù)據(jù)生成新的數(shù)據(jù)實(shí)例，在醫(yī)療領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景，如藥物研發(fā)、醫(yī)學(xué)影像、醫(yī)療文本分析等，不僅能提升醫(yī)療服務(wù)的質(zhì)量和可及性，還能夠推動(dòng)整個(gè)醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展，形成新的產(chǎn)業(yè)生態(tài)和生產(chǎn)力。

01 醫(yī)療健康A(chǔ)I大模型發(fā)展背景

自“人工智能”概念首次提出，歷經(jīng)邏輯推理、專家系統(tǒng)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，經(jīng)過(guò)數(shù)十年發(fā)展，從深度學(xué)習(xí)過(guò)渡到大模型時(shí)代，以Transformer為框架，融合多頭注意力機(jī)制的新算法，克服了傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)算法（CNN、RNN）的缺陷，為人工智能帶來(lái)里程碑式的進(jìn)步。

在國(guó)家層面，我國(guó)已經(jīng)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)用減輕阻力。2016年，國(guó)家衛(wèi)健委能力建設(shè)和繼續(xù)教育中心開始著手建立數(shù)據(jù)庫(kù)，根據(jù)臨床需求來(lái)反推中心需要進(jìn)行的工作。由此，中心制定了入庫(kù)收集的標(biāo)準(zhǔn)，收集數(shù)據(jù)，并將其應(yīng)用起來(lái)。目前，我國(guó)人工智能應(yīng)用公開數(shù)據(jù)集包括全息肝癌（50例包含完整影像的全息標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)）、高度近視眼（100例包含多年隨訪信息的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)）、卵巢腫瘤超聲（300例標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)）。

在學(xué)術(shù)角度，眾多高校啟動(dòng)了關(guān)于中文醫(yī)療健康A(chǔ)I大模型的研發(fā)并在Github上發(fā)布源代碼，增加了商業(yè)企業(yè)對(duì)于醫(yī)療健康A(chǔ)I產(chǎn)品研發(fā)的技術(shù)支持，大多圍繞問(wèn)診對(duì)話、病歷結(jié)構(gòu)化等文字處理相關(guān)的功能。在醫(yī)療場(chǎng)景應(yīng)用中，醫(yī)療健康A(chǔ)I大模型的問(wèn)答準(zhǔn)確性和全面性有優(yōu)勢(shì)，在線醫(yī)生咨詢中，ChatGPT的回答長(zhǎng)度較長(zhǎng)，質(zhì)量較高，且被評(píng)為富有同理心。02 醫(yī)療健康A(chǔ)I大模型應(yīng)用場(chǎng)景醫(yī)療健康A(chǔ)I大模型為技術(shù)底座，可賦能醫(yī)療行業(yè)的多場(chǎng)景，如醫(yī)學(xué)診療、醫(yī)療科研、健康管理、區(qū)域醫(yī)療建設(shè)、制藥等等。在醫(yī)學(xué)影像方面，醫(yī)學(xué)影像和大模型結(jié)合提升了疾病診斷的準(zhǔn)確性和效率，為醫(yī)生提供了更全面的信息和更好的治療方案，但也存在數(shù)據(jù)獲取困難、兼容性問(wèn)題、復(fù)雜性和可解釋性不足等局限。在藥物研發(fā)方面，大模型和藥物研發(fā)的結(jié)合可以提高藥物研發(fā)效率、降低成本、提高準(zhǔn)確性和個(gè)性化治療，是藥物研發(fā)領(lǐng)域的重要趨勢(shì)和發(fā)展方向，基于醫(yī)療健康A(chǔ)I大模型，研究人員能夠更加高效、準(zhǔn)確、個(gè)性化地訪問(wèn)有關(guān)分子生物學(xué)、治療靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)和藥物開發(fā)的信息。在醫(yī)療文本處理方面，使用大型語(yǔ)言模型處理醫(yī)療文本可以為醫(yī)療專業(yè)人員提供更準(zhǔn)確、快速、個(gè)性化的診斷和治療建議，從而提高醫(yī)療效果和患者滿意度，具體應(yīng)用場(chǎng)景包括臨床記錄自動(dòng)化、醫(yī)療文獻(xiàn)分析、病例報(bào)告和研究摘要的生成、自動(dòng)問(wèn)答系統(tǒng)、醫(yī)療編碼和計(jì)費(fèi)等。在學(xué)術(shù)科研方面，醫(yī)療AI大模型可幫助研究者生成初稿、編輯和完善文本、進(jìn)行文獻(xiàn)綜述和數(shù)據(jù)分析、用于語(yǔ)言翻譯、輔助臨床決策以及醫(yī)學(xué)教育和培訓(xùn)等，但在具體應(yīng)用時(shí)，由于學(xué)術(shù)的嚴(yán)謹(jǐn)性，使用大模型存在諸多風(fēng)險(xiǎn)，如生成內(nèi)容的可信度、來(lái)源追溯、患者隱私數(shù)據(jù)的保護(hù)等等。北京是國(guó)內(nèi)大模型創(chuàng)新基礎(chǔ)最好、人才團(tuán)隊(duì)最集中、研發(fā)能力最強(qiáng)、產(chǎn)品迭代最活躍的地區(qū)，涌現(xiàn)出文心一言、ChatGLM等一批具有代表性的大模型產(chǎn)品。2023年6月27日，北京市科委、中關(guān)村管委會(huì)舉辦首期北京市人工智能策源地引領(lǐng)推介活動(dòng)，發(fā)布了北京市首批人工智能行業(yè)大模型應(yīng)用案例，其中，涵蓋兩個(gè)醫(yī)療相關(guān)模型：數(shù)字中醫(yī)大模型示范應(yīng)用和基于山海大模型的門診病歷生成系統(tǒng)示范應(yīng)用。03 國(guó)內(nèi)醫(yī)療健康A(chǔ)I大模型市場(chǎng)發(fā)展簡(jiǎn)析隨著技術(shù)成熟度以及數(shù)據(jù)可用性增加，醫(yī)療健康A(chǔ)I大模型對(duì)醫(yī)療場(chǎng)景中的部分研發(fā)阻礙給出解決方案，加快醫(yī)療研發(fā)速度。同時(shí)，其生成式人工智能操作難度低，更能夠被醫(yī)療領(lǐng)域的專業(yè)人員接受并使用。在此背景下，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。在產(chǎn)品應(yīng)用落地時(shí)，將以醫(yī)療機(jī)構(gòu)、醫(yī)藥企業(yè)、零售藥店以及互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療這四類企業(yè)應(yīng)用為主。醫(yī)療機(jī)構(gòu)：加速醫(yī)療非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理，如電子病歷自動(dòng)生成；通過(guò)與患者進(jìn)行對(duì)話，更精準(zhǔn)的進(jìn)行分診和導(dǎo)診；快速檢索能力加速了醫(yī)療工作人員的科研效率。醫(yī)藥企業(yè)：研發(fā)階段，加速藥物發(fā)現(xiàn)、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)等；臨床階段，支持臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)、合規(guī)文檔管理；上市階段，加強(qiáng)患者溝通、為銷售預(yù)測(cè)提供技術(shù)支持等。零售藥店：根據(jù)患者的用藥需求，提供對(duì)話式的用藥咨詢服務(wù)；通過(guò)醫(yī)療健康A(chǔ)I大模型儲(chǔ)備的醫(yī)療信息，為患者提供健康教育等信息。互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療：為擁有患者資源的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療企業(yè)提供技術(shù)支持，輔助其管理患者。當(dāng)前，醫(yī)療科技企業(yè)與基礎(chǔ)大模型企業(yè)合作數(shù)量較多，雙方借助各自在科技及醫(yī)療的優(yōu)勢(shì)，打造行業(yè)生態(tài)，AI大模型醫(yī)療健康生態(tài)正在逐步建立。然而，醫(yī)療大模型的商業(yè)化面臨數(shù)據(jù)隱私、知識(shí)產(chǎn)權(quán)和道德責(zé)任等挑戰(zhàn)。為克服這些障礙，企業(yè)需要加強(qiáng)數(shù)據(jù)保護(hù)、獲得必要的版權(quán)授權(quán)、確保模型的公正性和合規(guī)性，同時(shí)通過(guò)提高透明度和公眾教育來(lái)建立用戶信任，在技術(shù)創(chuàng)新和社會(huì)責(zé)任間尋找平衡點(diǎn)，確保醫(yī)療大模型能夠以負(fù)責(zé)任和可持續(xù)的方式推向市場(chǎng)。

04 醫(yī)療健康A(chǔ)I大模型平臺(tái)測(cè)試結(jié)果分析

自大模型受到廣泛關(guān)注以來(lái)，出現(xiàn)了較多關(guān)于醫(yī)療大模型的測(cè)試文章，但測(cè)試大多圍繞GPT在回答美國(guó)執(zhí)業(yè)醫(yī)師資格考試（USMLE）的結(jié)果進(jìn)行。在此背景下，億歐選取8個(gè)醫(yī)療大模型測(cè)試平臺(tái)（7個(gè)國(guó)內(nèi)平臺(tái)以及GPT4平臺(tái)），通過(guò)API接口測(cè)試/網(wǎng)頁(yè)對(duì)話界面輸入測(cè)試題目展開測(cè)試。

（1）醫(yī)療健康A(chǔ)I大模型在執(zhí)業(yè)醫(yī)師資格考試中表現(xiàn)優(yōu)異，甚至超過(guò)真實(shí)考生。七個(gè)平臺(tái)中，有六個(gè)平臺(tái)通過(guò)執(zhí)業(yè)醫(yī)師綜合筆試，準(zhǔn)確率超過(guò)60%，而公開數(shù)據(jù)顯示，執(zhí)業(yè)醫(yī)師綜合筆試通過(guò)率在20%-25%之間，由此可見，醫(yī)療大模型平臺(tái)可能具有比一般考生更高的專業(yè)水平或者更好的準(zhǔn)備情況。（2）在面對(duì)非標(biāo)準(zhǔn)化或模糊的臨床情況時(shí)，AI表現(xiàn)不及經(jīng)驗(yàn)豐富的醫(yī)生。醫(yī)療大模型在做不同國(guó)家執(zhí)業(yè)醫(yī)師考試題目時(shí)，準(zhǔn)確率差異較小。GPT4的準(zhǔn)確率為69%，國(guó)內(nèi)平臺(tái)平均值為66% ，GPT4的表現(xiàn)優(yōu)于大部分國(guó)內(nèi)醫(yī)療大模型平臺(tái)。對(duì)于中文執(zhí)業(yè)醫(yī)師考試需要分析的案例題目，醫(yī)療健康A(chǔ)I大模型產(chǎn)品回答的錯(cuò)誤率較高。因此，在面臨醫(yī)療實(shí)際行為時(shí)，醫(yī)療健康A(chǔ)I大模型仍然無(wú)法對(duì)復(fù)雜的醫(yī)療信息給出專業(yè)的判斷，其使用場(chǎng)景更適合用于院外場(chǎng)景，如患者在掛號(hào)前的問(wèn)診（具體需要掛哪一個(gè)科室）等。（3）穩(wěn)定性不足確實(shí)是醫(yī)療健康A(chǔ)I大模型在實(shí)際應(yīng)用中面臨的一個(gè)重要障礙。在得出結(jié)果后，將部分錯(cuò)誤題目在同一平臺(tái)上再次輸入，發(fā)現(xiàn)兩次返回的答案存在差異，包括第一次答案正確、第二次錯(cuò)誤或反之的情況。大模型平臺(tái)測(cè)試存在不穩(wěn)定性的原因可能是由于模型過(guò)載、數(shù)據(jù)問(wèn)題、網(wǎng)絡(luò)波動(dòng)、系統(tǒng)兼容性、動(dòng)態(tài)環(huán)境變化以及配置錯(cuò)誤等。（4）醫(yī)療健康A(chǔ)I大模型發(fā)展未來(lái)趨勢(shì)應(yīng)用場(chǎng)景拓展：從輔助診斷向治療規(guī)劃和患者監(jiān)護(hù)擴(kuò)展；在藥物發(fā)現(xiàn)和設(shè)計(jì)中的作用將進(jìn)一步增強(qiáng)；在公共衛(wèi)生領(lǐng)域預(yù)測(cè)突發(fā)性的疾病爆發(fā)；相關(guān)法案加速建立：相關(guān)部門建立標(biāo)準(zhǔn)化的評(píng)估流程，驗(yàn)證醫(yī)療健康A(chǔ)I應(yīng)用的安全性和有效性；制定專門法律法規(guī)，明確責(zé)任歸屬和使用規(guī)范、倫理審查等。加快人機(jī)交互協(xié)助：生成式AI增強(qiáng)醫(yī)療人員對(duì)AI工具的信任和依賴性；企業(yè)將開發(fā)更為直觀的用戶界面，提高AI系統(tǒng)交互的便捷性，確保決策過(guò)程既高效又人性化。

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