Med-PaLM是超级巨头的典型,打造的通用大模型,会在医疗等多个领域尝鲜探路;MedGPT则是垂直赛道的玩家,以AI为工具,走向医疗服务终点。
采写/陈纪英比尔·盖茨可能是ChatGPT的“头号铁粉”。他对ChatGPT的“表白”,简直如同情话一般热烈,“这是我一生中见到的两项最具革命性的技术之一”。ChatGPT在医疗领域的落地,则是比尔·盖茨最为看好的赛道,他期待全球都束手无策的看病难、看病贵顽疾,借此缓解。比尔·盖茨的盖章点赞并非虚美。他有着足够的权威性——既是微软的创始人,洞悉人工智能的未来图景,也是顶尖的医疗专家——在离开微软后,他把大部分精力投身于医疗慈善事业。不止比尔·盖茨,创新工场创始人李开复、奇绩创坛创始人兼CEO陆奇,以及红杉中国等,都对类ChatGPT技术落地医疗(以下简称HealthGPT),有着高度期待。陆奇笃信,好的医护就是“超级模型”,医疗产业本身就是模型驱动,正是AI可以长袖善舞的领域。而在国外,ChatGPT和谷歌打造的“Med-PaLM”,也都陆续秀出了“医术”;在国内,互联网医院平台医联刚刚上线了AI医生——MedGPT。Med-PaLM和MedGPT恰恰代表了两类玩家——前者是超级巨头的典型,打造的通用大模型,会在医疗等多个领域尝鲜探路;后者是垂直赛道的玩家,以AI为工具,走向医疗服务终点。投资机构、头部大厂、创业公司的集体涌入之下,AI医生到底能不能替补上位,纾解医疗供给短缺的顽疾?从模型上线,到大规模应用落地,需要闯过哪些关卡?一
巨头独角兽同向不同路创投机构、巨头和独角兽的汹汹入场,是看中了AI医疗的广阔前景——HealthGPT站在了AI和大健康交汇的十字路口,两者都是10万亿量级的超级风口。根据《健康中国2030规划纲要》,2030年,中国大健康产业市场规模有望逼近16万亿元,成为中国经济的支柱产业之一,可以类比的是,2022年,被视为经济支柱的房地产行业,开发投资总额也不过13.29万亿元。另据Frost & Sullivan发布的《医疗智能行业白皮书》预测,2030年,中国医疗智能行业规模有望超过1.1万亿。
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二
“称重”大健康类ChatGPT价值对HealthGPT产品翘首以盼的,不止头不大厂和创投机构,还有医疗行业人士和卫生主管部门。中国工程院院士、国家基层糖尿病防治管理办公室主任贾伟平断言,人工智能在医疗技术研究、临床诊断、手术治疗、早期干预、慢病管理等方面,都能发挥作用。国家肿瘤临床医学研究中心主任郝希山则期待,未来人工智能、大数据处理等方面的专家,可以和临床医生坐在一起,共同为病人出具更加个性化、精准化的诊疗方案。全国政协委员、北京医院放射科主任陈敏则认为,人工智能可以缓解城乡医疗资源供给不平衡。医疗主管政府部门对于人工智能的态度也相当开明。中国政府发布的《“健康中国2030”规划纲要》,多次提及智能化,比如疫情信息智能监测预警、医保智能监控、智能健康电子产品等。在深受医疗短缺之困的中国市场,丰富医疗供给,是类MedGPT产品最为显形的价值。中国医疗服务的供给不足,主要体现在两个层面。一是绝对性短缺,荷兰数据公司Euro RSCG绘制的全球医生资源地图显示,中国医患比例1:950,平均每1000⼈,对应1个医⽣,与之类比的是,在古巴,医患比是1:170,美国则是1:390,短缺一目了然。其次,则是结构性供给不足,城乡、区域医疗资源分配不平衡。而HealthGPT的高效学习、优化,应用,可以推动优质医疗资源快速复用,一旦能力成熟,可以为病人初诊病情,或者辅助医生诊断,以此释放医疗供给。在贾伟平的设想中,新一代人工智能或可进化为个体化的健康管家,未来医生开处方,不一定需要开具体药品,可以根据患者状况,推介不同特质的人工智能或是智慧医疗产品,这种“数字治疗”产品不仅能够提供短期的诊疗方案,还能提供全周期的健康管理服务。对于慢性病患者的价值尤为凸显。根据统计,在中国,慢性病导致的疾病负担占总疾病负担的近70%,导致的死亡占总死亡人数的86.6%。
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三
过门石与护城河尽管在中国市场,类MedGPT产品的商业前景,已是抬眼可望的集体共识,但啃下这块“硬骨头”,也并非易事。与其他领域不同,医疗服务的独特性在于,其一医疗服务非常专业非常复杂。其二,医疗关涉生命健康,因此服务的容错率极低,安全性是不能逾越的底线,也不能容忍类似ChatGPT一样的信口开河的任性。一个典型的例证是,MedGPT提供的诊疗方案中,最后一条都会相当谨慎的建议——如有需要尽快到医院进行后续检查诊疗。正因如此,假如没有任何积累,从0到1贸然布局HealthGPT,难有胜算。要想在此有所作为,起码需要以下三重资源禀赋。其一,HealthGPT的升级打怪,要靠数据和算法一起喂养,因此,海量且专业的医疗数据,必不可少。但难度在于,通常来说,医疗数据较为敏感,外部公司难以拿到专业数据。而医联之所以能够首发MedGPT,也在于其数据优势。目前医联已经聚拢了超过150万注册医生,在线管理了数千万确诊慢性病患者,依赖于上述数据,MedGPT收集整理接近20亿条真实医患沟通对话、检验检测和病例信息进行深度训练学习,才能保障模型的推理质量、准确性与可靠性。谷歌Med-PaLM2表现不俗,也赖于海量数据的调用,其依托的PaLM大模型,拥有5400亿参数,是Google迄今为止研发的最大规模的模型。正是依赖于大量数据的浇灌,MedGPT才有所突破——过去,医疗行业人士普遍担心,类ChatGPT技术,无法像医生一样“望闻问切”。MedGPT则尝试解决这一难题,首次解决了AI医生无法与真实患者连续自由对话的难点,并在医疗问诊场景中支持多模态的输入和输出。
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END
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