界面新聞?dòng)浾?| 李科文
界面新聞編輯 | 謝欣
自2023年起，僅僅在中國就涌現(xiàn)出了不少于百款醫(yī)療AI大模型，可謂百模興起。
技術(shù)突破、產(chǎn)品成熟，固然令人興奮，但從目前來看，醫(yī)療AI大模型所帶來的，更接近于效率提升，而非對醫(yī)療服務(wù)模式的完全顛覆。
“醫(yī)療AI大模型整體還處在爬坡階段?！庇嶏w醫(yī)療總裁陶曉東向界面新聞?dòng)浾弑硎尽Ｍ瑫r(shí)他也坦言，醫(yī)療AI大模型在商業(yè)化層面，大概率難以復(fù)刻過去10年互聯(lián)網(wǎng)的爆發(fā)式增長奇跡。
陶曉東表示，互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)化的核心在于，大幅降低了供需雙方的成本，從而催生出許多原本不存在的新需求，這些新需求又反過來激發(fā)出相應(yīng)的新供給。
以打車為例，在人人都可以成為司機(jī)的時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)打車降低了出行的成本和門檻，人們不只依賴公共交通工具。但如果回到50年前，當(dāng)時(shí)并沒有這么多司機(jī)，這樣的需求自然無法滿足，互聯(lián)網(wǎng)打車這種模式也就難以實(shí)現(xiàn)。
陶曉東認(rèn)為，醫(yī)療AI大模型真正的商業(yè)價(jià)值來自于其催生的具體應(yīng)用場景。這就好比回到銅器時(shí)代，最先掌握冶鐵技術(shù)的人，其價(jià)值并非出售鐵本身，而是出售用鐵制造的鋤頭和劍。因?yàn)檫@些工具有明確的應(yīng)用場景，能夠解決實(shí)際問題。
醫(yī)療AI大模型商業(yè)化落地應(yīng)用于醫(yī)療服務(wù)的各個(gè)環(huán)節(jié)、眾多場景。
按應(yīng)用對象劃分，主要可分為面向醫(yī)療機(jī)構(gòu)的B端場景和面向患者的C端場景
從面向醫(yī)院的B端場景來看，界面新聞?dòng)浾呤崂砉_資料總結(jié)，醫(yī)療AI大模型的臨床應(yīng)用大致可分為兩類：一類聚焦于輔助醫(yī)生診療的診斷類模型，另一類則用于提升管理效率的行政管理類模型。
前者主要圍繞醫(yī)生在問診、檢查、診斷過程中的核心任務(wù)，希望達(dá)到與高年資醫(yī)生相當(dāng)?shù)脑\斷準(zhǔn)確性，具體應(yīng)用涵蓋放射影像、超聲影像、病理影像診斷，以及疾病治療方案生成等。
后者則側(cè)重于院內(nèi)行政管理流程的優(yōu)化，主要應(yīng)用場景包括臨床決策支持系統(tǒng)、病歷書寫助手、醫(yī)生科研助手、患者預(yù)診助手、患者診前診后管理，以及病案質(zhì)控等。
在醫(yī)院端眾多應(yīng)用場景中，輔助診斷的商業(yè)化已跑在最前面。
陶曉東向界面新聞介紹，輔助診斷之所以最有希望率先實(shí)現(xiàn)商業(yè)化，一方面源于其聚焦的是常見病、多發(fā)病等診療路徑清晰、指南穩(wěn)定的病種。這類疾病的診斷規(guī)則明確，適合AI大模型從結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取規(guī)律，并通過算法復(fù)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化決策。
陶曉東坦言，過去很長一段時(shí)間，即便是在訊飛醫(yī)療內(nèi)部，對“輔助診斷是否可行”這一命題也曾存在懷疑。但隨著AI大模型技術(shù)的突破和社會(huì)接受度的提升，這一方向的技術(shù)天花板被明顯抬升，一些此前難以落地的場景如今開始變得可能。
“相比于替代醫(yī)生，醫(yī)療AI大模型的意義更在于把一個(gè)60分水平的醫(yī)生提升到80分”。陶曉東表示，選擇常見病、多發(fā)病作為切入點(diǎn)還有另一個(gè)現(xiàn)實(shí)考量。這類疾病的醫(yī)學(xué)認(rèn)知已經(jīng)相對成熟，指南更新節(jié)奏緩慢，診療流程在實(shí)際應(yīng)用中較為標(biāo)準(zhǔn)化，適合作為AI大模型商業(yè)化初期的落地場景。
陶曉東表示，以訊飛醫(yī)療為例，自2018年起便圍繞中國基層全科診療場景進(jìn)行布局，其輔助診斷系統(tǒng)最初服務(wù)于常見病與多發(fā)病。近幾年，公司不斷將技術(shù)能力延展至病歷質(zhì)控、病歷生成和?？戚o助診斷等更復(fù)雜場景，覆蓋范圍從基層延伸至二級、三級醫(yī)院。
但想要將醫(yī)療AI大模型落地到醫(yī)院一線，還面臨不小的技術(shù)門檻。
界面新聞?dòng)浾吡私獾?，AI一體機(jī)是當(dāng)前醫(yī)療AI大模型醫(yī)院端商業(yè)化落地的一種主流路徑嘗試。這類設(shè)備將算力和應(yīng)用能力打包集成，提供“開箱即用”的解決方案，試圖繞過對高性能服務(wù)器和網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的依賴，從而降低部署門檻、提升基層可及性。
例如，訊飛醫(yī)療、數(shù)坤科技等企業(yè)均聯(lián)合華為推出了搭載AI大模型能力的一體機(jī)產(chǎn)品，希望借助算力優(yōu)化與產(chǎn)品集成，幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)快速部署并降低單位成本。
但從實(shí)際使用反饋來看，這類“開箱即用”的AI一體機(jī)，效果并沒有想象中好。業(yè)內(nèi)對此落地形態(tài)也有不同聲音。
據(jù)第一財(cái)經(jīng)，某醫(yī)療科技公司負(fù)責(zé)人表示，目前不少醫(yī)院采購的AI大模型一體機(jī)“用不起來”。他指出，病歷生成等應(yīng)用對信息化系統(tǒng)集成要求較高，并不是買一個(gè)一體機(jī)就能解決問題的。
據(jù)健聞咨詢，東部沿海某頭部三甲醫(yī)院的信息科主任也表示，他們在幾個(gè)月前就上了671B的滿血版DeepSeek，光H100顯卡就花了300萬元，但試用下來，效果相當(dāng)“拉跨”，“最大的問題就是錯(cuò)誤一堆，醫(yī)生不敢用，現(xiàn)在主要是用于寫一些行政文件?！?/p>
陶曉東則認(rèn)為，一體機(jī)作為當(dāng)前AI大模型推理能力的主要載體，依然具備現(xiàn)實(shí)意義。類似于消費(fèi)級電腦的使用習(xí)慣，不是每個(gè)人都愿意“自己攢機(jī)”，更多人還是傾向于購買整機(jī)產(chǎn)品。
“從某種程度上說，所有技術(shù)方案本質(zhì)上都是過渡性的，只不過過渡期長短不同?！碧諘詵|表示，在現(xiàn)階段，AI大模型尚處于持續(xù)迭代和優(yōu)化過程中，一體機(jī)的優(yōu)勢在于，它能讓對技術(shù)掌握不夠深入的醫(yī)院等終端用戶，快速落地并實(shí)實(shí)在在體驗(yàn)到AI能力帶來的提升。
除了面向醫(yī)院的B端場景，在醫(yī)療AI大模型商業(yè)化的落地路徑中，C端的個(gè)人健康管理市場潛力同樣快速拓展。
與B端強(qiáng)調(diào)協(xié)助醫(yī)生診療不同，C端更側(cè)重于覆蓋患者全生命周期——從疾病預(yù)防、健康監(jiān)測，到用藥提醒、慢病管理與康復(fù)指導(dǎo)。特別是在慢病管理和常見疾病科普等場景中，醫(yī)療AI大模型有望成為提升效率與體驗(yàn)的重要工具。
方舟健客創(chuàng)始人、董事長兼首席執(zhí)行官謝方敏曾向界面新聞表示，從多年實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)來看，80%的醫(yī)療咨詢存在重復(fù)提問，“一直回復(fù)同樣的問題”也變相占用了醫(yī)生大量時(shí)間。他認(rèn)為：“接入醫(yī)療AI大模型之后，AI醫(yī)生助理不僅可以更準(zhǔn)確識別語言歧義，并且可以按照醫(yī)生的問診邏輯進(jìn)一步追問，再將問題初篩匯總后交由醫(yī)生集中處理?！?/p>
謝方敏表示，接到用戶問詢時(shí)，AI醫(yī)生助手經(jīng)過醫(yī)生準(zhǔn)許，會(huì)針對患者提出的基礎(chǔ)性問題，進(jìn)行符合專業(yè)醫(yī)學(xué)的解答。尤其是老年慢病患者普遍會(huì)存在重復(fù)、多次提問的情況，這些老年慢病群體希望在就醫(yī)過程中獲得情緒價(jià)值的安撫。
在陶曉東看來，過去，醫(yī)療AI大模型更多是通過醫(yī)生這一中介角色服務(wù)患者，如今隨著技術(shù)能力的積累，AI有望直接介入患者端，參與診后全過程服務(wù)，提升個(gè)體的健康管理能力。
繞C端的軟硬件生態(tài)暢想正在構(gòu)建。
例如，在軟件端，訊飛醫(yī)療發(fā)布星火醫(yī)療大模型V2.5國際版。通過融合快思考及循證長思維鏈慢思考能力，星火醫(yī)療大模型V2.5國際版在全科診療能力基礎(chǔ)上，可實(shí)現(xiàn)深層次?？圃\斷推理。例如，在心血管內(nèi)科、兒科、呼吸內(nèi)科等?？婆R床診療場景中，大模型的綜合診療能力達(dá)三甲醫(yī)院主治醫(yī)師水平。
在硬件端，訊飛醫(yī)療推出的助聽器產(chǎn)品，將AI嵌入以增強(qiáng)用戶與AI大模型之間的感知與交互。
此外，醫(yī)生仍是連接B端與C端的生態(tài)中樞。陶曉東表示，一方面，通過賦能醫(yī)生提升供給能力，可以服務(wù)更多患者；另一方面，醫(yī)生與患者之間的互動(dòng)數(shù)據(jù)也將反哺產(chǎn)業(yè)鏈上游，為醫(yī)療器械與藥物研發(fā)提供真實(shí)的臨床反饋，從而推動(dòng)整個(gè)醫(yī)療體系的持續(xù)進(jìn)化。