編者按：一個(gè)人工智能（AI）機(jī)器人，在短短8天內(nèi)獨(dú)立完成了668項(xiàng)實(shí)驗(yàn)，合成了668種化合物，并成功研發(fā)出一種全新的化學(xué)催化劑。這一壯舉令人贊嘆。
AI作為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的關(guān)鍵推動(dòng)力，正在深刻改變醫(yī)療健康領(lǐng)域，當(dāng)前AI和大數(shù)據(jù)模式正逐漸深入醫(yī)藥、臨床、新藥研發(fā)以及健康管理和干預(yù)等多個(gè)領(lǐng)域。
基于此，21世紀(jì)新健康研究院推出了“AI醫(yī)療浪潮”專(zhuān)題系列報(bào)道，旨在從企業(yè)發(fā)展動(dòng)態(tài)、監(jiān)管等角度，探討“AI+醫(yī)療”產(chǎn)業(yè)的推進(jìn)與落地挑戰(zhàn)，推動(dòng)數(shù)字化賦能下的中國(guó)創(chuàng)新藥企實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。
21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者 唐唯珂 廣州報(bào)道
DeepSeek的橫空出世繼續(xù)攪動(dòng)醫(yī)療AI的發(fā)展。
節(jié)后復(fù)工以來(lái)，醫(yī)渡科技、藥易購(gòu)、恒瑞醫(yī)藥、鷹瞳科技，華大基因，金域醫(yī)學(xué)等國(guó)內(nèi)一流醫(yī)療公司都表示正在引入DeepSeek，準(zhǔn)備將其應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘、智能供應(yīng)鏈、精準(zhǔn)醫(yī)療等多項(xiàng)領(lǐng)域。
2月10日，腦機(jī)接口概念股異動(dòng)，創(chuàng)新醫(yī)療直線(xiàn)拉升漲停，愛(ài)朋醫(yī)療、三博腦科、南京熊貓漲超5%，樂(lè)普醫(yī)療、誠(chéng)益通、中科信息等跟漲。
華南某行業(yè)內(nèi)科研人士向21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者表示，“我們可以直接利用DeepSeek強(qiáng)大的推理能力來(lái)完成我們?cè)瓉?lái)想做做不到，或者原來(lái)基座大模型也能做支持，但是做不到它這么專(zhuān)業(yè)的事情。我們接入DeepSeek的模型之后，從這幾天試用的情況來(lái)看，效果還是非常好的?！?span style="display:none">IQy即熱新聞——關(guān)注每天科技社會(huì)生活新變化gihot.com
憑借算法效率與低成本優(yōu)勢(shì)，DeepSeek正推動(dòng)大模型廠(chǎng)商進(jìn)入“競(jìng)合交織”的新階段。
在醫(yī)療應(yīng)用端垂類(lèi)賽道上，不少企業(yè)發(fā)現(xiàn)了這條長(zhǎng)坡厚雪的賽道中蘊(yùn)藏的巨大機(jī)遇，紛紛下場(chǎng)、積極布局。但優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)的獲取和標(biāo)準(zhǔn)化仍然是相關(guān)企業(yè)在做細(xì)分賽道時(shí)正在努力攻克的難題。
相關(guān)業(yè)內(nèi)人士告訴21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者：“對(duì)于醫(yī)療人工智能的具體應(yīng)用具有一定的獨(dú)特性，只有‘喂’了數(shù)據(jù)，再結(jié)合它算法的優(yōu)勢(shì)，才能得到一個(gè)個(gè)性化的答案?！埂o它的源數(shù)據(jù)質(zhì)量越高，那推理結(jié)果就越好?！埂脑磾?shù)據(jù)質(zhì)量差，那推理結(jié)果也就一般般，這是行業(yè)的特殊性，也就要求相關(guān)應(yīng)用企業(yè)需要不斷突破數(shù)據(jù)難題?！?span style="display:none">IQy即熱新聞——關(guān)注每天科技社會(huì)生活新變化gihot.com
鷹瞳科技相關(guān)負(fù)責(zé)人也向21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者表示，只有向模型輸入（即‘喂’）高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，并結(jié)合其算法的優(yōu)勢(shì)，才能得到一個(gè)更加個(gè)性化的答案。輸入數(shù)據(jù)的源質(zhì)量越高，推理的結(jié)果也就越優(yōu)越。
DeepSeek V3、GPT-4o等都屬于基座模型。它們是經(jīng)過(guò)海量通用數(shù)據(jù)訓(xùn)練的大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型，具備廣泛的語(yǔ)言理解、生成和推理能力，通用性很強(qiáng)，可泛化到多種任務(wù)中。但在醫(yī)療、法律、金融等專(zhuān)業(yè)場(chǎng)景中，基座模型往往顯得缺乏垂直領(lǐng)域的深度，無(wú)法符合專(zhuān)業(yè)場(chǎng)景中的高精度、高合規(guī)性需求。
對(duì)解決這一問(wèn)題，細(xì)分應(yīng)用領(lǐng)域通常會(huì)基于基座模型進(jìn)行微調(diào)、優(yōu)化，或結(jié)合領(lǐng)域數(shù)據(jù)重新訓(xùn)練，二次開(kāi)發(fā)成符合要求的垂類(lèi)模型。如果說(shuō)基座模型提供“廣度”，那垂類(lèi)模型就是提供“深度”。
在實(shí)際的應(yīng)用場(chǎng)景中，二者屬于是分層協(xié)作而非對(duì)立的關(guān)系。基座模型是“地基”，提供通用能力和知識(shí)儲(chǔ)備；垂類(lèi)模型是“建筑”，在基座上針對(duì)場(chǎng)景需求精細(xì)化構(gòu)建。二者的結(jié)合既能避免重復(fù)訓(xùn)練、降低開(kāi)發(fā)成本，又能滿(mǎn)足專(zhuān)業(yè)化需求，是AI落地的核心路徑之一。
DeepSeek的驚艷亮相對(duì)于同樣做基座模型的廠(chǎng)商可以說(shuō)是造成了不小的沖擊，如做混元大模型的騰訊、做盤(pán)古大模型的華為等。
前阿里巴巴研究主管、現(xiàn)任以色列AI編碼初創(chuàng)公司Qodo聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO伊塔瑪·弗里德曼(Itamar Friedman)表示：“減少甚至跳過(guò)人類(lèi)反饋是一個(gè)重大突破。這意味著你幾乎可以完全在無(wú)人工干預(yù)的情況下訓(xùn)練模型?！边@能極大提升模型推理能力和效率。
金域醫(yī)學(xué)副總裁、數(shù)字化管理中心總經(jīng)理李映華告訴21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者，對(duì)同行的挑戰(zhàn)主要來(lái)自于DeepSeek的三個(gè)特點(diǎn)：“第一，DeepSeek做了大量底層算法的優(yōu)化，它可以不需要那么強(qiáng)的算力，也能做出一個(gè)性能很強(qiáng)的模型出來(lái)。這將打破原有大算力的技術(shù)壁壘，引領(lǐng)新的技術(shù)范式?！盌eepSeek的推理模型R1在基座模型V3的基礎(chǔ)上，大規(guī)模使用了全自動(dòng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)，取代了對(duì)過(guò)往需要大量人工反饋的監(jiān)督微調(diào)和RLHF的依賴(lài)程度大幅降低。
“第二，Deepseek公司專(zhuān)注提升基礎(chǔ)模型能力，不去追求短期商業(yè)利益最大化，并采取了較為徹底的開(kāi)源策略，可以預(yù)期將很快形成以DeepSeek基座模型為核心的新生態(tài)。有了DeepSeek為代表的強(qiáng)推理模型的賦能，可實(shí)現(xiàn)垂類(lèi)模型和行業(yè)智能體應(yīng)用能力的整體升級(jí)，加快千行百業(yè)跨入智能時(shí)代。第三，它是一個(gè)開(kāi)源開(kāi)得最徹底的，我的基座模型該怎么訓(xùn)的，應(yīng)用商怎么落地成的垂類(lèi)模型，做出一個(gè)更好的應(yīng)用仍需要各個(gè)原有大模型的廠(chǎng)商和垂類(lèi)應(yīng)用不停完善。這也意味著對(duì)原來(lái)傳統(tǒng)的那些做大模型基層模型的商業(yè)模式形成挑戰(zhàn)。”李映華說(shuō)。
據(jù)了解，選擇開(kāi)源的基座模型作為“地基”，企業(yè)未來(lái)優(yōu)化自己的垂直模型時(shí)，選擇的空間會(huì)更大。如果和閉源模型綁定，一旦這個(gè)閉源模型的進(jìn)步速度跟不上整個(gè)行業(yè)的速度，企業(yè)的垂類(lèi)模型發(fā)展也會(huì)受限。
盡管給友商造成了壓力，加劇了行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)，但這也不代表其他廠(chǎng)商失去了持續(xù)突破的空間。
許多企業(yè)的垂類(lèi)模型也是開(kāi)放式的架構(gòu)，面對(duì)市場(chǎng)上的眾多產(chǎn)品，這些垂類(lèi)模型可以根據(jù)自己的需求“博采眾家之長(zhǎng)”，把各方組合到一起，根據(jù)不同的場(chǎng)景去調(diào)用不同的模型。
李映華向21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者解釋?zhuān)耙葬t(yī)學(xué)檢驗(yàn)來(lái)為例，我們把域見(jiàn)醫(yī)言企業(yè)大模型和小域醫(yī)智能體接入DeepSeek推理大模型，進(jìn)一步優(yōu)化原有Agent智能體技術(shù)體系框架，構(gòu)成一體化程度更高、分析能力更強(qiáng)、任務(wù)分解更準(zhǔn)的智能體服務(wù)。拿醫(yī)學(xué)來(lái)舉例子，可能這個(gè)模型在這個(gè)呼吸端口里面做得好，那個(gè)模型是這個(gè)血液病的一個(gè)專(zhuān)家團(tuán)隊(duì)。我通過(guò)我的智能體的應(yīng)用，去分解哪些任務(wù)到底交給哪個(gè)模型做是最合適的?！?span style="display:none">IQy即熱新聞——關(guān)注每天科技社會(huì)生活新變化gihot.com
“同時(shí)，針對(duì)復(fù)雜多變的醫(yī)療、醫(yī)檢場(chǎng)景，很多問(wèn)題不是在單一模型就能解決的。不少先發(fā)廠(chǎng)商已經(jīng)在醫(yī)療領(lǐng)域積攢了很多專(zhuān)業(yè)知識(shí)、語(yǔ)料、數(shù)據(jù)、模型能力等，那意味著，哪怕他們客戶(hù)的基座模型是以DeepSeek為主，他們的能力依然可以被集成。對(duì)于我們來(lái)說(shuō)，無(wú)論是華為還是騰訊在醫(yī)檢行業(yè)的知識(shí)與能力，都可以有機(jī)集成到我們的垂類(lèi)模型里去，最終轉(zhuǎn)化為為終端用戶(hù)可感知的服務(wù)價(jià)值。我們是要在垂類(lèi)模型上去構(gòu)建一個(gè)智能體的應(yīng)用。它所依賴(lài)的很多東西不是在單一模型就能解決的。所以比如說(shuō)騰訊在哪方面做得強(qiáng)的，華為在哪方面做得強(qiáng)的，那對(duì)于我來(lái)說(shuō)，你都可以繼承到我的垂類(lèi)模型里面去。而有一些先發(fā)廠(chǎng)商已經(jīng)在醫(yī)療領(lǐng)域積攢了很多自己特有的知識(shí)、語(yǔ)料、數(shù)據(jù)、能力等，那哪怕它們客戶(hù)的基座模型是以DeepSeek為主，但還是需要它們已經(jīng)在專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域構(gòu)建的知識(shí)和能力?！崩钣橙A說(shuō)。
由于大模型逐漸在AI世界占據(jù)主導(dǎo)，作為“燃料”，數(shù)據(jù)已經(jīng)成了各方醫(yī)療AI競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵，甚至有人稱(chēng)其為醫(yī)療人工智能的“護(hù)城河”。
行業(yè)內(nèi)人士告訴21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者：“醫(yī)療數(shù)據(jù)是各類(lèi)數(shù)據(jù)中最難獲取的，但它又是醫(yī)療AI發(fā)展的核心資源。”受現(xiàn)有管理體制機(jī)制影響，不同監(jiān)管部門(mén)之間的共享渠道也不暢通，大量有價(jià)值的健康數(shù)據(jù)無(wú)法有效利用。同時(shí)，國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化程度較低，不同醫(yī)療機(jī)構(gòu)之間的數(shù)據(jù)格式和結(jié)構(gòu)各異，需要醫(yī)生群體不斷在前期做相應(yīng)的前置投入診斷訓(xùn)練。
這些因素導(dǎo)致醫(yī)療AI項(xiàng)目往往需要大量資金投入，且短期內(nèi)難以看到明顯的經(jīng)濟(jì)效益。許多企業(yè)和投資人在嘗試進(jìn)入這一領(lǐng)域后，因無(wú)法承受高昂的成本和漫長(zhǎng)的回報(bào)周期而選擇退出。“這也是過(guò)往大家說(shuō)醫(yī)療AI燒錢(qián)又沒(méi)用的原因，很多投資人都沒(méi)有耐心去培育。”行業(yè)內(nèi)人士說(shuō)。
盡管面臨諸多困難，但醫(yī)療AI在應(yīng)用端廣闊的想象空間，依然吸引著國(guó)內(nèi)外企業(yè)去積極競(jìng)爭(zhēng)醫(yī)療數(shù)據(jù)資源。谷歌曾試圖以高價(jià)收購(gòu)Cerner公司存儲(chǔ)的2.5億份健康記錄，但最終被亞馬遜截獲。對(duì)于谷歌而言，推動(dòng)這項(xiàng)交易遠(yuǎn)不止為了盈利，它更希望借此進(jìn)一步收集、分析和匯總數(shù)百萬(wàn)美國(guó)人的健康數(shù)據(jù)。
據(jù)悉，谷歌多次被曝在患者與醫(yī)生不知情的情況下訪(fǎng)問(wèn)可識(shí)別個(gè)人身份的健康數(shù)據(jù)。谷歌等科技巨頭為了收集醫(yī)療數(shù)據(jù)的各種行為，也引發(fā)了各界對(duì)個(gè)人隱私的擔(dān)憂(yōu)。
華為、騰訊、阿里等國(guó)內(nèi)巨頭也在積極通過(guò)多種途徑獲取醫(yī)療數(shù)據(jù)。如騰訊通過(guò)廣泛與華銀健康、東華軟件、微醫(yī)等企業(yè)和機(jī)構(gòu)合作，基于其數(shù)據(jù)資源，推動(dòng)行業(yè)大模型落地，開(kāi)發(fā)相關(guān)醫(yī)療AI產(chǎn)品。
值得注意的是，我國(guó)擁有龐大的醫(yī)療數(shù)據(jù)資源。國(guó)家衛(wèi)健委發(fā)布的衛(wèi)生年鑒顯示，2023年，全國(guó)衛(wèi)生機(jī)構(gòu)總診療人次達(dá)到96億人，由此產(chǎn)生的醫(yī)療數(shù)據(jù)預(yù)計(jì)早已超過(guò)百億條。業(yè)界認(rèn)為，如此龐大的數(shù)據(jù)儲(chǔ)備規(guī)模，已經(jīng)堪稱(chēng)是國(guó)家重要的基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源了。這也意味著，國(guó)內(nèi)的醫(yī)療AI企業(yè)有著充足的、可供“喂養(yǎng)”大模型的數(shù)據(jù)“養(yǎng)料”。
憑借著豐厚的數(shù)據(jù)資源和高效的模型訓(xùn)練，我國(guó)企業(yè)在醫(yī)療AI的領(lǐng)域也具備和國(guó)際巨頭同臺(tái)競(jìng)技的能力。
醫(yī)療AI可以說(shuō)是一條“長(zhǎng)坡厚雪”的賽道，雖然路途遙遠(yuǎn)且充滿(mǎn)挑戰(zhàn)，但一旦未來(lái)突破瓶頸，應(yīng)用端成功落地和推廣后，相關(guān)企業(yè)很可能取得巨大回報(bào)，全球醫(yī)療健康水平更是有望邁上新臺(tái)階。想要實(shí)現(xiàn)這些美好的愿望，數(shù)據(jù)的不斷深化采集和處理是重中之重。
（實(shí)習(xí)生孫偉對(duì)本文亦有貢獻(xiàn)）
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