生成式AI照进医疗：大语言模型如何激发数字医疗活力

21世纪经济报道 赵娜 上海报道

横空出世的GPT在各个行业掀起变革。

今年4月，微软和Epic Systems宣布将把OpenAI的GPT-4人工智能语言模型引入医疗保健领域，以帮助医护人员回复患者信息和分析医疗记录。将生成式AI整合到日常工作流能够提高医护人员的生产力，让他们能专注于真正需要他们关注的临床职责中。

“GPT的问世如同个人电脑一样具有革命性意义，它将彻底改变我们的工作、学习、交流方式，甚至颠覆医疗保健行业。”比尔·盖茨称，AI已经在提升疾病检测和诊断方面发挥了重要作用，未来将助力更多研究突破，让那些无法获得医疗服务的人也能获得准确、可靠的医学建议。

在中国，平安健康董事会主席兼CEO方蔚豪在3月的财报会上透露，今年会继续通过ChatGPT的方式，帮助专科医生覆盖模板之外的疾病，它能在家庭医生和患者的健康管理、健康咨询对话中起到非常强的辅助作用。

有数据显示，仅今年3月以来，国内已有超过20家企业入局大模型赛道。5月31日，百度宣布设立规模10亿元的基金，重点投资孵化大模型领域的优质创业企业。

“一直以来人工智能的应用领域都很广泛。生成式AI出来后，AI领域将有更广泛的机会出现。”Fusion Fund创始合伙人张璐接受21世纪经济报道记者采访时表示，在包括很多人工智能巨头的CEO和CIO们看来，生成式AI为很多不同的行业带来新机会，其中受益最大的将是医疗。

GPT推动医疗创新落地

当ChatGPT频频出圈，生成式AI在垂直领域的落地渐成热点。

“ChatGPT的大语言模型中，可能有百亿量级的节点，这其实是在模拟人脑。人脑有200亿到300亿的神经元，ChatGPT是在模拟人脑的知识和思维能力。”高博医疗集团副总裁尚华说在今年4月北京举办的2023生命谷数字医疗创新论坛上提出，数字医疗的发展未来终极形态将是全真的数字人，“这是人们在虚拟世界的分身，可以展示人身体的各种状况，帮助低成本地诊断治疗、临床研究、手术。”

记者在近期采访中发现，尽管不同背景创业者和投资人看到的医疗未来并不相同，但对生成式AI能够给医疗行业带来的变化，“颠覆性”、“赋能”、“变革”成为常见的关键词。

“现在进入到这个领域的资金非常多。”张璐分析说，从大语言模型的角度分析，医疗领域的数据基础、数据质量和数据专业度都是最高的，这让投资人们尤其看重生成式AI在这一领域的应用。

“尽管ChatGPT还没有太多直接的应用，（短期）很难直接用来完整解决医疗问题，但它能为医疗AI带来的新场景、新机遇是确定的。”深透医疗（Subtle Medical）创始人兼CEO宫恩浩认为，生成式AI将为医疗领域带来更多创新应用，比如可以帮助提高患者就医体验和医生诊断效率。

举例而言，GPT的多模态AI能够实现基于文本、语音、图片、视频等多模态数据的综合处理应用。在聊天场景下，患者能够享受到更人性化的AI咨询服务；在非聊天场景下，多模态数据分析能为医生带来更高效的数据反馈。

深透医疗是一家成立于2017年的AI医学影像公司，核心业务为利用AI加速MRI、PET成像速度，并提升成像质量。这个过程本身就是利用生成式AI处理原始数据获取合成数据，再根据合成数据重构MRI、PET影像。

数字医疗企业拥抱生成式AI

ChatGPT作为一个交互式人工智能模型，能用简洁的语言概括出关于疾病核心信息，并根据追问和信息补充等进行进一步沟通，主要价值在于节约时间成本、提高问诊效率。

当把关注范围放大到GPT模型在医疗领域的应用，则能看到包括电子健康记录的解读与生成、预诊断和病情分析、患者关怀和健康教育、医学影像解读、健康管理和电子病历等场景。

以医疗影像AI为例。医学影像为医生提供丰富而有效的信息，是临床疾病评估的重要依据之一。其实际应用的难点在于，一方面，影像设备的图片质量会制约医生的判断，另一方面，受限于医生的时间和精力，大规模诊断难在临床中实现。

前述痛点传导到患者端，就是医生供不应求、医疗资源分配失衡和诊断结果存在差异等痛点。

再看市场规模。根据太平洋证券的报告，中国AI医学影像解决方案市场预期将进入爆发式增长期，从2020年的不到10亿元增加至2025年的442亿元，复合年增长率为135.9%。

宫恩浩告诉记者，不同于AI诊断的产品思路，AI影像公司通过高质量影像赋能医生。比如在深透医疗的解决方案中，借助AI技术提高成像速度和成像质量的过程，包括利用生成式AI处理原始数据获取合成数据，再根据合成数据重构MRI、PET影像。

进一步说，生成式AI的本质是通过深度学习模型从输入数据中学习，并生成新的数据。这意味着其在医学影像领域可以有三种典型应用，首先是基于原始数据生成合成数据，为影像设备成像带来影像增强效果；第二，通过模型训练实现为研发人员开拓某些数据缺失场景带来可能；第三，可以基于现有数据对未来进行预估，即对健康状况和疾病风险的预估。

行业期待更多AI模型出现

AI医疗是人工智能行业应用的重要领域，也是学术界、产业界和资本界都在持续关注的主题。

谈及未来，微软全球资深副总裁、微软研究院负责人彼得·李在《超越想象的GPT医疗》 中写道，“我们更有可能把ChatGPT或GPT-4视为颠覆性的单点。但在不久的将来，将会有更多的、更强大的AI模型问世。”

李和他的两位合著者都相信，尽管GPT-4在医学和医疗保健领域的作用可能受到限制，但后续的AI系统将逐渐接近并超越人类在医学方面的能力。最重要的是弄清楚在医学领域的方法如何与AI系统的演进相适应，以便最大程度地造福人类健康。

张璐的团队已经在人工智能和医疗结合的方向上投资了Huma.ai、Proscia、Rhino Health、深透医疗等项目。她告诉记者，很多科技背景和医疗背景的投资机构都在关注AI医疗方向。不同背景VC为被投企业带来的资源不同，因此她建议创业者接受多元化背景的投资机构。

张璐也相信，未来数年将有更多的新模型和技术快速涌现。许多当前看起来不实用的技术，经过未来几年的研究后变得更加实用并进入商业化阶段。

值得注意的是，中美两地VC、以及同一地区不同投资人的项目偏好各有不同。有国内VC机构的医疗投资人提示说，近年融资遇冷的大环境下，VC更青睐有应用场景并打通闭环的项目，“最好企业已有实实在在的收入证明自己。”

当然，不论资本市场细分赛道的阶段热度如何，创业者和投资人都相信生成式AI能为医疗行业带来的机会。

“这是一个让人兴奋的时代。”张璐说，生成式AI将推动很多行业的全产业数字化进程。医疗不仅拥有巨大的市场，还关乎民生与社会发展，必将持续迎来更多资金和人才涌入。

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