醫(yī)聯(lián)長(zhǎng)期關(guān)注醫(yī)療與技術(shù)的深度融合，已打造了近140個(gè)疾病管理標(biāo)準(zhǔn)化流程，涉及腫瘤、心腦血管、糖尿病等常見(jiàn)病癥，覆蓋1000多個(gè)病種，形成了一整套全數(shù)字化全流程疾病管理體系。

在互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療時(shí)代，這些疾病管理體系可以為行業(yè)提供線(xiàn)上管理的有效依據(jù)，提升行業(yè)整體效率。而在AI賦能下的數(shù)字醫(yī)療行業(yè)來(lái)臨之時(shí)，這便成了AI醫(yī)療的重要依托。

至于在AI方面，這家公司很早就開(kāi)始關(guān)注并進(jìn)行謀劃：早在2017年醫(yī)聯(lián)就建立起醫(yī)療大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化能力；2018年就將NLP、CV等AI技術(shù)應(yīng)用落地，比如智能體液檢測(cè)、智能分診、口腔影像識(shí)別等場(chǎng)景。

2019年還推出針對(duì)單病種/分階段的AI診療模型，曾聯(lián)手多家醫(yī)院及機(jī)構(gòu)，創(chuàng)建亞洲首個(gè)多發(fā)性硬化癥領(lǐng)域的早篩AI模型，幫助患者提前1-3年提升多發(fā)性硬化癥的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)和防控能力。

這些前期在AI領(lǐng)域的摸索以及長(zhǎng)期的醫(yī)學(xué)與前沿技術(shù)的融合，成為醫(yī)聯(lián)能率先在行業(yè)內(nèi)推出醫(yī)療大模型并應(yīng)用的基礎(chǔ)，可以說(shuō)這一切絕非偶然。

讓我們?cè)偻羁匆徊?，為了保證醫(yī)療大模型的準(zhǔn)確性和一致性，醫(yī)聯(lián)從模型到實(shí)際應(yīng)用同樣做了不少工作。

包括模型算法的一致性校驗(yàn)機(jī)制、多維度診療評(píng)測(cè)機(jī)制，以及基于專(zhuān)家評(píng)議的真實(shí)世界醫(yī)生一致對(duì)標(biāo)機(jī)制。

比如，在為患者輸出正式答案前，會(huì)先經(jīng)過(guò)臨床醫(yī)學(xué)規(guī)則器的校驗(yàn)。還有招募真實(shí)醫(yī)生在電腦前判斷，然后將兩者結(jié)果交給專(zhuān)家委員會(huì)評(píng)議，以此來(lái)對(duì)標(biāo)真實(shí)醫(yī)生。

基于這樣的方法論，醫(yī)聯(lián)團(tuán)隊(duì)率先為專(zhuān)業(yè)大模型的打造在行業(yè)中打了個(gè)樣。

醫(yī)療AI2.0大幕拉開(kāi)

最后回到MedGPT公開(kāi)評(píng)測(cè)這件事情本身，也帶來(lái)了大模型發(fā)展進(jìn)程中的三點(diǎn)趨勢(shì)。

第一、醫(yī)療AI2.0大幕已經(jīng)拉開(kāi)，系統(tǒng)復(fù)雜性問(wèn)題將會(huì)得到解決。

以大模型為代表的AI2.0時(shí)代的到來(lái)——對(duì)話(huà)即入口，讓所有的應(yīng)用場(chǎng)景都得到了重新定義。被AI所輻射的千行百業(yè)也深處于變革之中。

以往AI 1.0，NLP、CV、多模態(tài)等單點(diǎn)技術(shù)蓬勃發(fā)展，醫(yī)療AI應(yīng)用場(chǎng)景豐富多樣，他們強(qiáng)規(guī)則、具有可控性。但場(chǎng)景、數(shù)據(jù)之間沒(méi)有打通，導(dǎo)致泛化能力不強(qiáng)，無(wú)法處理系統(tǒng)性、復(fù)雜性的問(wèn)題。

得益于Transformer，打破了模態(tài)、數(shù)據(jù)、任務(wù)場(chǎng)景之間的壁壘。醫(yī)療場(chǎng)景中，利用海量醫(yī)學(xué)文本與數(shù)據(jù)中，進(jìn)行高并發(fā)/長(zhǎng)距離學(xué)習(xí)整合，一些復(fù)雜性、系統(tǒng)性問(wèn)題可以得到解決。

如果繼續(xù)暢想，結(jié)合醫(yī)聯(lián)的云藥房、云檢驗(yàn)等云化能力，不僅是AI醫(yī)生本身疾病管理能力會(huì)得到提升，患者甚至可以擺脫地理限制，輕松完成所有疾病從預(yù)防、診斷、治療、康復(fù)的全流程管理路徑。

這其實(shí)也并不難想象，只需要知道有一個(gè)能看各個(gè)專(zhuān)科領(lǐng)域并且比肩三甲醫(yī)院醫(yī)生的AI醫(yī)生能夠24小時(shí)在你身邊為你出診，同時(shí)，檢驗(yàn)檢測(cè)服務(wù)在家附近1公里就能全部完成。

有去三甲醫(yī)院排隊(duì)掛號(hào)看病經(jīng)歷的同學(xué)應(yīng)該都懂——專(zhuān)家掛不上號(hào)、檢驗(yàn)檢查等一個(gè)月，這都是時(shí)有發(fā)生的事情。降本增效、解決行業(yè)問(wèn)題，走入醫(yī)療的下一個(gè)時(shí)代，就是靠MedGPT這類(lèi)專(zhuān)業(yè)模型做的。

第二、大模型的行業(yè)紅利并非在科技巨頭手中，而在有場(chǎng)景有數(shù)據(jù)的玩家手里。

相信大家都或多或少有所看到，目前醫(yī)療領(lǐng)域的專(zhuān)用大模型和產(chǎn)品正在不斷問(wèn)世，最具代表性的產(chǎn)品來(lái)自谷歌和微軟這兩個(gè)大廠。

谷歌Med-PaLM 2目前正在嘗試多模態(tài)能力，比如自己檢查X光片后給出診斷。在今年晚些時(shí)候?qū)?duì)一小部分谷歌云用戶(hù)開(kāi)放。

還有被微軟200億美元收購(gòu)的Nuance，借由微軟OpenAI合作之便，正在將GPT-4集成到臨床筆記軟件DAX中，以減輕臨床醫(yī)生的負(fù)擔(dān)。

前者的大模型還沒(méi)有到真正落地，后者無(wú)非是集成通用大模型的API，其行業(yè)的準(zhǔn)確性和一致性無(wú)法得到保障。

但MedGPT一亮相就驚艷全場(chǎng)，并拿下多個(gè)行業(yè)首次：

首次突破AI醫(yī)生多輪對(duì)話(huà)的難題；

首次實(shí)現(xiàn)從有效問(wèn)診到醫(yī)學(xué)檢查的跨越；

首次實(shí)現(xiàn)AI給出準(zhǔn)確診斷和治療方案；

首次AI具備全流程診斷能力……

這與垂直領(lǐng)域深耕、有場(chǎng)景有數(shù)據(jù)有關(guān)。

醫(yī)聯(lián)在醫(yī)療行業(yè)有9年深耕，積累了豐富的知識(shí)、數(shù)據(jù)和應(yīng)用，構(gòu)筑起了深厚的技術(shù)和用戶(hù)壁壘。

一旦實(shí)現(xiàn)大模型技術(shù)的應(yīng)用， 在現(xiàn)有的用戶(hù)場(chǎng)景基礎(chǔ)之下，將會(huì)迅速規(guī)?；涞?。這是其他想入局者無(wú)法擁有的先發(fā)優(yōu)勢(shì)。

上一次AI浪潮來(lái)襲時(shí)，最終也是場(chǎng)景玩家率先吃掉AI紅利。

現(xiàn)在同樣也依舊是場(chǎng)景玩家吃掉大模型紅利，只不過(guò)技術(shù)路徑已經(jīng)明晰，落地速度自然要比以往快得多。

第三，醫(yī)療AI落地提速，也側(cè)面印證了大模型的發(fā)展趨勢(shì)——

雪球效應(yīng)展現(xiàn)，從技術(shù)到應(yīng)用部署的飛輪會(huì)越轉(zhuǎn)越快。

ChatGPT最開(kāi)始只會(huì)一本正經(jīng)地胡說(shuō)八道，短短幾個(gè)月內(nèi)基于用戶(hù)反饋、插件開(kāi)發(fā)生態(tài)，真正被各行業(yè)的人加入到工作流中，并上線(xiàn)了端側(cè)應(yīng)用。

還有Midjourney、Stable Diffusion被人詬病無(wú)法畫(huà)手的問(wèn)題，也能在短短幾周內(nèi)解決；以及國(guó)內(nèi)大模型涌現(xiàn)、更新速度加快，文心一言一個(gè)月能迭代四次等等。

“大模型-應(yīng)用-數(shù)據(jù)”的加速閉環(huán)一旦打通，那么產(chǎn)業(yè)落地的速度將會(huì)比上一波浪潮更快。

而醫(yī)聯(lián)大模型MedGPT一個(gè)月就進(jìn)入到真實(shí)患者全流程測(cè)試階段。在此之后，根據(jù)數(shù)據(jù)飛輪迭代大模型，落地速度只會(huì)越來(lái)越快。

或許很快，醫(yī)療AI2.0就會(huì)惠及到每個(gè)人身邊。

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