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記者 朱萍 武瑛港 實(shí)習(xí)生朱益孝 北京報(bào)道 “數(shù)字化浪潮趨勢(shì)不可逆轉(zhuǎn)，醫(yī)療和數(shù)字化的結(jié)合相比其他行業(yè)緩慢一些，仍需要不斷積累量變，最終實(shí)現(xiàn)質(zhì)變。但肯定的是，數(shù)字化將會(huì)帶來(lái)效率和體驗(yàn)的提升，并有效節(jié)約成本?！苯?，在2023健康中國(guó)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)袖論壇上，IBM大中華區(qū)醫(yī)療和生命科學(xué)行業(yè)總經(jīng)理李少春表示。

據(jù)易觀分析《中國(guó)智慧醫(yī)療行業(yè)洞察2022》數(shù)據(jù)，2022年智慧醫(yī)療市場(chǎng)規(guī)模超過(guò)3500億元，同比增長(zhǎng)32%。智慧醫(yī)療已經(jīng)深入到人們的日常生活，包括使用日常數(shù)據(jù)進(jìn)行健康管理、通過(guò)人工智能技術(shù)對(duì)疾病進(jìn)行預(yù)防預(yù)控，并將技術(shù)應(yīng)用到生物醫(yī)學(xué)中等。

但是在快速發(fā)展的同時(shí)，如何實(shí)現(xiàn)商業(yè)閉環(huán)似乎仍是重要問(wèn)題。“智慧醫(yī)療只有找到了場(chǎng)景和應(yīng)用，以及打通了閉環(huán)，才有可能真正創(chuàng)收并上岸，最終還要靠實(shí)實(shí)在在的收入來(lái)證明自己的價(jià)值。我們希望能夠把握智慧醫(yī)療的機(jī)遇，做難而正確的事情，做對(duì)社會(huì)有意義的事情?！本?lián)資本聯(lián)席首席投資官董事總經(jīng)理王俊峰表示。

【資料圖】

同心智醫(yī)創(chuàng)始人兼CEO劉偉奇進(jìn)一步指出，目前智慧醫(yī)療仍然不能脫離整體醫(yī)療的環(huán)境，創(chuàng)新技術(shù)和服務(wù)真正落地還有漫長(zhǎng)的道路要走。“對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，不管在技術(shù)還是商業(yè)模式的落地，我們都希望能夠領(lǐng)先半步，但不能跨太大。”

AI的發(fā)展比想象要快

“國(guó)際上最著名兩類大模型，一類是以微軟和OpenAI為代表的GPT系統(tǒng)，一類是谷歌的大模型系統(tǒng)，這兩類系統(tǒng)主導(dǎo)著目前大模型的發(fā)展趨勢(shì)，解決了計(jì)算機(jī)識(shí)別語(yǔ)言的難題?！?中國(guó)科學(xué)院院士、歐亞科學(xué)院院士陳潤(rùn)生在論壇中表示，微軟的BioGPT、谷歌的Med -PaLM已經(jīng)在生物領(lǐng)域取得了重要成果。如果GPT大模型是一個(gè)參與考試的醫(yī)師，那么它能夠在美國(guó)專業(yè)醫(yī)師考試中獲得85分，遠(yuǎn)高于獲準(zhǔn)的及格分?jǐn)?shù)，AI發(fā)展的速度比人們想象的還要快得多。

對(duì)于國(guó)內(nèi)的發(fā)展?fàn)顩r，3月16日百度正式發(fā)布“國(guó)產(chǎn)ChatGPT”產(chǎn)品文心一言，計(jì)劃將文心一言接入所有業(yè)務(wù)內(nèi)測(cè)。

百度大健康事業(yè)群創(chuàng)新業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人兼GBI總經(jīng)理吳婷婷介紹，百度的大模型在藥物研發(fā)領(lǐng)域已經(jīng)產(chǎn)生了很多成果。例如5月3日，百度作為中國(guó)科技企業(yè)第一次以第一完成作者身份在Nature正刊上發(fā)布成果，幫助賽諾菲在疫苗研發(fā)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)產(chǎn)出。

“在GPT技術(shù)蓬勃發(fā)展過(guò)程中，可以將很多場(chǎng)景嫁接到GBI數(shù)據(jù)庫(kù)，包括積累藥品靶點(diǎn)、準(zhǔn)入政策、公司交易、臨床科研人員數(shù)據(jù)等，從而貼近企業(yè)用戶的工作需求。GPT還能夠大量收集并匯總分析醫(yī)療領(lǐng)域的專家會(huì)議和醫(yī)療咨詢，比較產(chǎn)品競(jìng)品關(guān)系，解決醫(yī)療領(lǐng)域的法律問(wèn)題等，GPT和醫(yī)療的結(jié)合點(diǎn)非常多。” 吳婷婷指出。

目前AI正在快速地應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域，在李少春看來(lái)，智慧醫(yī)療的發(fā)展趨勢(shì)可以用四個(gè)“關(guān)鍵詞”概括。

第一是“體驗(yàn)”，遠(yuǎn)程診療、視頻監(jiān)視、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備以及高效的數(shù)據(jù)采集，讓新藥研發(fā)、患者問(wèn)診、藥物配送、醫(yī)生診療等環(huán)節(jié)的體驗(yàn)得到更好的提升。

第二是“高效發(fā)現(xiàn)”，例如AIGC技術(shù)在新藥研發(fā)和創(chuàng)新發(fā)現(xiàn)上帶來(lái)了巨大價(jià)值。國(guó)內(nèi)外共計(jì)有百余家AI制藥公司都在大規(guī)模采用新型方式，不斷加入大模型技術(shù)，產(chǎn)生有效且高效的結(jié)果，幫助新藥發(fā)現(xiàn)，AIGC技術(shù)能夠明顯降低藥物開(kāi)發(fā)成本，縮短開(kāi)發(fā)時(shí)間。

第三是“知識(shí)學(xué)習(xí)和獲取”，AI技術(shù)在知識(shí)學(xué)習(xí)和知識(shí)獲取上能夠更好地賦能臨床醫(yī)生、科學(xué)家和醫(yī)學(xué)學(xué)生等，使其更高效地獲取相應(yīng)知識(shí)，并加速醫(yī)藥研發(fā)、輔助診療，賦能學(xué)術(shù)等創(chuàng)新應(yīng)用。

最后回歸到“數(shù)據(jù)”。在大數(shù)據(jù)和新技術(shù)融合下，醫(yī)藥行業(yè)正在產(chǎn)生新的數(shù)字醫(yī)療范式，融合人工智能、醫(yī)療大數(shù)據(jù)、遠(yuǎn)程醫(yī)療、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈大數(shù)據(jù)等新技術(shù)，賦能診療全環(huán)節(jié)，助力患者全生命周期管理，改變患者行為，改變醫(yī)生和患者的交互方式，最終改變生態(tài)業(yè)態(tài)。

如何收費(fèi)、如何商業(yè)化？

“AI無(wú)所不能，但收費(fèi)萬(wàn)萬(wàn)不能，可以賦能，但無(wú)法收費(fèi)?！蓖蹩》逵靡痪湓捀爬四壳爸腔坩t(yī)療所面臨的挑戰(zhàn)。

雖然醫(yī)療AI產(chǎn)品廣受用戶歡迎，但存在明顯的商業(yè)化困境。相關(guān)分析顯示，如果智慧醫(yī)療產(chǎn)品營(yíng)收不能覆蓋研發(fā)和運(yùn)營(yíng)成本，持續(xù)依賴投資人輸血，可能最終無(wú)以為繼，目前很多醫(yī)療AI企業(yè)仍在探索變現(xiàn)方式，例如數(shù)坤科技CEO馬春娥曾建議將AI醫(yī)療納入醫(yī)院診療收費(fèi)項(xiàng)目名錄。

對(duì)此問(wèn)題，劉偉奇分析稱，從國(guó)家整體醫(yī)療體系角度來(lái)看，疫情防控調(diào)動(dòng)了大量社會(huì)資源，國(guó)家需要進(jìn)一步減輕醫(yī)療負(fù)擔(dān)和財(cái)政支出負(fù)擔(dān)，對(duì)于新增收費(fèi)項(xiàng)目，尤其是納入醫(yī)保的項(xiàng)目，相關(guān)部門會(huì)更加謹(jǐn)慎，如果新技術(shù)會(huì)加重患者的診療負(fù)擔(dān)，那么就可能會(huì)被暫時(shí)擱置收費(fèi)。

“大部分中國(guó)的醫(yī)療創(chuàng)新尤其新技術(shù)的引入，都是依靠國(guó)外藥械企業(yè)在發(fā)達(dá)國(guó)家完成研究設(shè)計(jì)新藥、產(chǎn)品臨床驗(yàn)證、改寫(xiě)臨床指南之后才逐步引入中國(guó)，即使如此也還需要漫長(zhǎng)的過(guò)程，而國(guó)內(nèi)初創(chuàng)公司推出的創(chuàng)新藥物和技術(shù)，進(jìn)入國(guó)家醫(yī)保體系也并非易事?！眲テ姹硎?。

在柏視醫(yī)療科技總裁兼聯(lián)席董事長(zhǎng)徐晨陽(yáng)看來(lái)，其實(shí)技術(shù)本身并不創(chuàng)造價(jià)值，技術(shù)需要在生活中產(chǎn)生有價(jià)值的產(chǎn)品和服務(wù)?！澳壳爸袊?guó)還沒(méi)有企業(yè)團(tuán)隊(duì)完整經(jīng)歷過(guò)從AI技術(shù)到產(chǎn)品再到商業(yè)落地以及規(guī)模化的過(guò)程，和擁有長(zhǎng)期醫(yī)療基礎(chǔ)的美國(guó)不一樣，中國(guó)急需擁有整體經(jīng)驗(yàn)的成長(zhǎng)期團(tuán)隊(duì)，否則投資和管理容易扭曲，很難實(shí)現(xiàn)落地。但中國(guó)的優(yōu)勢(shì)在于有很多患者和相關(guān)公司，數(shù)字領(lǐng)域的人才培養(yǎng)速度也很快。另外需要注意，最重要的是要有理性，這是走向全球并取得成功的關(guān)鍵?！?/p>

除了商業(yè)化問(wèn)題，其實(shí)AI等智慧醫(yī)療在技術(shù)方面也仍然面臨挑戰(zhàn)。

據(jù)劉偉奇分析，某個(gè)領(lǐng)域技術(shù)層次越淺，AI應(yīng)用就會(huì)越快，但是對(duì)于壁壘更高、專業(yè)知識(shí)要求更高，而且出錯(cuò)后果更嚴(yán)重的場(chǎng)景，AI的技術(shù)突破仍然需要較長(zhǎng)過(guò)程?！癆I很多時(shí)候不能給出背后的邏輯，知其然但不知其所以然，不符合循證醫(yī)學(xué)認(rèn)知事物的方法，很難被主流的專業(yè)界認(rèn)可?！?/p>

另?yè)?jù)上述論壇中專家介紹，目前GPT-4已經(jīng)有萬(wàn)億的參數(shù)，能做人腦遠(yuǎn)遠(yuǎn)不可能做到的事，然而大模型沒(méi)有幾十億資本和大量原始數(shù)據(jù)和資源就無(wú)從開(kāi)始；擁有800多億神經(jīng)元的人類大腦只用25瓦就可以進(jìn)行各種計(jì)劃，這同樣可以啟發(fā)大模型數(shù)據(jù)的研究和應(yīng)用。

另外美國(guó)藝術(shù)與科學(xué)院院士、美國(guó)國(guó)家工程院院士陳世卿認(rèn)為，將來(lái)人工智能的世界，應(yīng)當(dāng)把大型集中式的超算打碎成數(shù)萬(wàn)個(gè)小型的、每人都能接觸到的超算，進(jìn)行大數(shù)據(jù)搜集和應(yīng)用，就像大腦一樣分區(qū)，各司其職?！癆I不僅能協(xié)助人類完成大量工作，還能延伸腦的概念，把大腦的計(jì)算能力從瑣事中解放出來(lái)，更多地進(jìn)行創(chuàng)新性活動(dòng)，這樣才能夠把人工智能和GPT發(fā)揮到最好?！?/p>