作為人工智能的一個分支，醫(yī)療健康AI大模型能通過學習大量數(shù)據(jù)生成新的數(shù)據(jù)實例，在醫(yī)療領域有著廣泛的應用前景，如藥物研發(fā)、醫(yī)學影像、醫(yī)療文本分析等，不僅能提升醫(yī)療服務的質(zhì)量和可及性，還能夠推動整個醫(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AI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)、深度學習等技術，經(jīng)過數(shù)十年發(fā)展，從深度學習過渡到大模型時代，以Transformer為框架，融合多頭注意力機制的新算法，克服了傳統(tǒng)深度學習算法（CNN、RNN）的缺陷，為人工智能帶來里程碑式的進步。

在國家層面，我國已經(jīng)建立高質(zhì)量醫(yī)療數(shù)據(jù)庫，為AI大模型醫(yī)療健康場景落地應用減輕阻力。2016年，國家衛(wèi)健委能力建設和繼續(xù)教育中心開始著手建立數(shù)據(jù)庫，根據(jù)臨床需求來反推中心需要進行的工作。由此，中心制定了入庫收集的標準，收集數(shù)據(jù)，并將其應用起來。目前，我國人工智能應用公開數(shù)據(jù)集包括全息肝癌（50例包含完整影像的全息標準數(shù)據(jù)）、高度近視眼（100例包含多年隨訪信息的標準數(shù)據(jù)）、卵巢腫瘤超聲（300例標準數(shù)據(jù)）。

在學術角度，眾多高校啟動了關于中文醫(yī)療健康AI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)對于醫(yī)療健康AI產(chǎn)品研發(fā)的技術支持，大多圍繞問診對話、病歷結(jié)構(gòu)化等文字處理相關的功能。在醫(yī)療場景應用中，醫(yī)療健康AI大模型的問答準確性和全面性有優(yōu)勢，在線醫(yī)生咨詢中，ChatGPT的回答長度較長，質(zhì)量較高，且被評為富有同理心。02 醫(yī)療健康AI大模型應用場景醫(yī)療健康AI大模型為技術底座，可賦能醫(yī)療行業(yè)的多場景，如醫(yī)學診療、醫(yī)療科研、健康管理、區(qū)域醫(yī)療建設、制藥等等。在醫(yī)學影像方面，醫(yī)學影像和大模型結(jié)合提升了疾病診斷的準確性和效率，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、兼容性問題、復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、提高準確性和個性化治療，是藥物研發(fā)領域的重要趨勢和發(fā)展方向，基于醫(yī)療健康AI大模型，研究人員能夠更加高效、準確、個性化地訪問有關分子生物學、治療靶點發(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)人員提供更準確、快速、個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，具體應用場景包括臨床記錄自動化、醫(yī)療文獻分析、病例報告和研究摘要的生成、自動問答系統(tǒng)、醫(yī)療編碼和計費等。在學術科研方面，醫(yī)療AI大模型可幫助研究者生成初稿、編輯和完善文本、進行文獻綜述和數(shù)據(jù)分析、用于語言翻譯、輔助臨床決策以及醫(yī)學教育和培訓等，但在具體應用時，由于學術的嚴謹性，使用大模型存在諸多風險，如生成內(nèi)容的可信度、來源追溯、患者隱私數(shù)據(jù)的保護等等。北京是國內(nèi)大模型創(chuàng)新基礎最好、人才團隊最集中、研發(fā)能力最強、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、中關村管委會舉辦首期北京市人工智能策源地引領推介活動，發(fā)布了北京市首批人工智能行業(yè)大模型應用案例，其中，涵蓋兩個醫(yī)療相關模型：數(shù)字中醫(yī)大模型示范應用和基于山海大模型的門診病歷生成系統(tǒng)示范應用。03 國內(nèi)醫(yī)療健康AI大模型市場發(fā)展簡析隨著技術成熟度以及數(shù)據(jù)可用性增加，醫(yī)療健康AI大模型對醫(yī)療場景中的部分研發(fā)阻礙給出解決方案，加快醫(yī)療研發(fā)速度。同時，其生成式人工智能操作難度低，更能夠被醫(yī)療領域的專業(yè)人員接受并使用。在此背景下，預計2023-2027年為醫(yī)療健康AI大模型集中爆發(fā)階段。在產(chǎn)品應用落地時，將以醫(yī)療機構(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)應用為主。醫(yī)療機構(gòu)：加速醫(yī)療非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理，如電子病歷自動生成；通過與患者進行對話，更精準的進行分診和導診；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)預測等；臨床階段，支持臨床試驗設計、合規(guī)文檔管理；上市階段，加強患者溝通、為銷售預測提供技術支持等。零售藥店：根據(jù)患者的用藥需求，提供對話式的用藥咨詢服務；通過醫(yī)療健康AI大模型儲備的醫(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)提供技術支持，輔助其管理患者。當前，醫(yī)療科技企業(yè)與基礎大模型企業(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，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、知識產(chǎn)權和道德責任等挑戰(zhàn)。為克服這些障礙，企業(yè)需要加強數(shù)據(jù)保護、獲得必要的版權授權、確保模型的公正性和合規(guī)性，同時通過提高透明度和公眾教育來建立用戶信任，在技術創(chuàng)新和社會責任間尋找平衡點，確保醫(yī)療大模型能夠以負責任和可持續(xù)的方式推向市場。

04 醫(yī)療健康AI大模型平臺測試結(jié)果分析

自大模型受到廣泛關注以來，出現(xiàn)了較多關于醫(yī)療大模型的測試文章，但測試大多圍繞GPT在回答美國執(zhí)業(yè)醫(yī)師資格考試（USMLE）的結(jié)果進行。在此背景下，億歐選取8個醫(yī)療大模型測試平臺（7個國內(nèi)平臺以及GPT4平臺），通過API接口測試/網(wǎng)頁對話界面輸入測試題目展開測試。

（1）醫(yī)療健康AI大模型在執(zhí)業(yè)醫(yī)師資格考試中表現(xiàn)優(yōu)異，甚至超過真實考生。七個平臺中，有六個平臺通過執(zhí)業(yè)醫(yī)師綜合筆試，準確率超過60%，而公開數(shù)據(jù)顯示，執(zhí)業(yè)醫(yī)師綜合筆試通過率在20%-25%之間，由此可見，醫(yī)療大模型平臺可能具有比一般考生更高的專業(yè)水平或者更好的準備情況。（2）在面對非標準化或模糊的臨床情況時，AI表現(xiàn)不及經(jīng)驗豐富的醫(yī)生。醫(yī)療大模型在做不同國家執(zhí)業(yè)醫(yī)師考試題目時，準確率差異較小。GPT4的準確率為69%，國內(nèi)平臺平均值為66% ，GPT4的表現(xiàn)優(yōu)于大部分國內(nèi)醫(yī)療大模型平臺。對于中文執(zhí)業(yè)醫(yī)師考試需要分析的案例題目，醫(yī)療健康AI大模型產(chǎn)品回答的錯誤率較高。因此，在面臨醫(yī)療實際行為時，醫(yī)療健康AI大模型仍然無法對復雜的醫(yī)療信息給出專業(yè)的判斷，其使用場景更適合用于院外場景，如患者在掛號前的問診（具體需要掛哪一個科室）等。（3）穩(wěn)定性不足確實是醫(yī)療健康AI大模型在實際應用中面臨的一個重要障礙。在得出結(jié)果后，將部分錯誤題目在同一平臺上再次輸入，發(fā)現(xiàn)兩次返回的答案存在差異，包括第一次答案正確、第二次錯誤或反之的情況。大模型平臺測試存在不穩(wěn)定性的原因可能是由于模型過載、數(shù)據(jù)問題、網(wǎng)絡波動、系統(tǒng)兼容性、動態(tài)環(huán)境變化以及配置錯誤等。（4）醫(yī)療健康AI大模型發(fā)展未來趨勢應用場景拓展：從輔助診斷向治療規(guī)劃和患者監(jiān)護擴展；在藥物發(fā)現(xiàn)和設計中的作用將進一步增強；在公共衛(wèi)生領域預測突發(fā)性的疾病爆發(fā)；相關法案加速建立：相關部門建立標準化的評估流程，驗證醫(yī)療健康AI應用的安全性和有效性；制定專門法律法規(guī)，明確責任歸屬和使用規(guī)范、倫理審查等。加快人機交互協(xié)助：生成式AI增強醫(yī)療人員對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，確保決策過程既高效又人性化。

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