加快發展新質生産力，是高品質發展的應有之義，是搶占新一輪全球科技革命和産業變革制高點、開辟發展新領域新賽道、培育發展新動能、增強競争新優勢的戰略選擇。在國家提出加快發展新質生産力的今天，生成式AI作為新興突破性技術得到了越來越多的關注，這項技術為也醫療醫藥行業帶來了革命性的變革。日前，安永釋出了《智啟新質生産力：生成式人工智能在醫療醫藥領域的潛在應用》報告，探讨了生成式AI與傳統AI的融合、在醫療領域的應用、賦能醫患與藥企場景的潛力，以及在政策監管下的挑戰與應對政策。
從“智器”到“智腦”：生成式AI實作多層能力遞進
生成式AI的崛起，帶來了前所未有的創造力和想象力。傳統AI展現出智慧工具的屬性（“智器”），它們專注于特定的任務，具備強大的資料處理和分析能力，讓許多業務流程得以自動化，提高了工作效率。
與傳統AI相比，生成式AI則在智慧大腦（“智腦”）方面展現出巨大的潛力。其在内容生成、智能互動、資料分析預測、決策支援等方面展現了變革性的力量。生成式AI在躍進過程中呈現了整體由結構化處理，向專業化支援，再到互動式生成的幾大能力遞進。
融合場景：深入影響“診療旅程”
醫療領域是生成式AI的重要應用領域之一，從疾病了解、疾病治療到愈後健康管理，生成式AI可以賦能患者從診療到愈後管理的完整鍊路。一方面，賦能醫院與醫生，助力醫生釋放出更多的工作效能，提升醫療品質，緩解醫療資源緊張的問題；另一方面，為患者帶來更加精準、便捷和個性化的醫療服務和健康支援。
- 在疾病了解方面，生成式AI能夠通過知識呈現或互動問答，為患者提供個性化的疾病教育内容，例如通過智能語音助手或虛拟助手，患者可以随時随地獲得疾病相關的資訊和解答。
- 在疾病診療方面，醫學影像領域是目前人工智能應用較為成熟的領域，生成式AI往往可以使用深度學習技術對醫學圖像進行分析，助力醫生更快、更準确地診斷疾病；
- 在愈後健康管理方面，生成式AI能夠提供及時進行提醒或預警，幫助制定個性化的健康管理計劃，提高患者的自我管理能力和依從性。
賦能企業：支援藥企前、中、背景營運
在藥企營運場景中，生成式AI正在改變傳統的藥物研發和生産模式，為藥企的前、中、背景營運提供支援。在前台各職能部門中，生成式AI賦能患者服務、營銷市場分析、企業戰略規劃等領域，為藥企提供更精準的業務規劃和營運優化。
在中背景，生成式AI的核心應用将包括藥物研發、生産和供應鍊優化，其将在加速新藥上市程序及降本增效方面發揮作用。同時，生成式AI還能助力生産自動化、品質控制和IT運維，提升生産效率并確定穩定運作。
挑戰、風險及對策
報告指出，在生成式AI的應用中，大語言模型成為推動企業創新的核心技術。與通用大模型相比，領域大模型的價值在于它能夠提供更精準的預測、更深入的分析和更有效的決策支援，進而在特定領域内實作自動化和智能化的業務操作。在大模型實施的過程中，安全性與合規性維護是關鍵的一步。報告強調，随着模型的持續運作，企業必須始終關注資料安全和隐私保護的問題。所有操作都必須遵守法律法規和相關标準。
目前地方政府已經出台了一系列政策法規，一方面為生成式AI發展創造環境，另一方面也對生成式AI展開了全面監管。資料、内容、使用者管理等方面的合規挑戰不斷更新。與此同時，大模型的訓練過程中也面臨各類與資料相關的挑戰。從資料收集到大模型的訓練、部署，如何進行全面的品質控制和風險管理，如何尋找有效的方法控制标注處理成本，如何通過可視化、解釋性算法等方法提升決策透明度和可釋性等，都是目前企業面臨的重要課題。如何尋找應對之策，報告建議，相關企業需及時跟進，掌握人工智能、資料治理、網絡安全等相關政策，并結合醫療醫藥領域的特性，提前預防、及時識别并規避風險。
内容來源 | 《智啟新質生産力：生成式人工智能在醫療醫藥領域的潛在應用》、大健康派
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