近日，在瑞士举行的AI for Good全球峰会上，一个令人振奋的消息传出：**在超过20000例真实病例的回顾性试验中，人工智能（AI）成功识别出一例被漏诊的癌症患者，最终得以顺利治疗。** 这则故事发生在中国，故事中的AI癌症早筛技术同样源自中国。这一事件再次引发了人们对AI在医疗健康领域应用的热议。
作为AI技术的重要手段，**大模型正逐渐走向千行百业，并赋能各行各业。** 过去一年，生成式AI的热潮席卷全球，百度、京东、科大讯飞等科技巨头纷纷布局，推出了各自的健康大模型，力图在智慧医疗领域分一杯羹。**健康大模型的应用场景有哪些？发展现状如何？患者距离真正意义上的“AI看病”还有多远？**
应用场景广阔，健康大模型迎热潮
《2023医疗健康AI大模型行业研究报告》数据显示，截至2023年10月，国内公开的大模型数量已达到238个，其中医疗大模型接近50个，覆盖了患者问诊、医生助手、药物研发、健康科普等多个领域。
宜善互联网医院院长王静表示，大模型已成为未来科技巨头们角逐的新赛场，而医疗则是大模型应用最广阔的领域之一。宜善互联网医院正在自主研发“智能保健医生”系列产品，并大量应用了医疗大模型，为医疗诊断、治疗、随访等多个环节提供智能支持和决策参考。这些产品的应用场景主要包括医疗问答（AI导诊）、智能医生助理等。
面对大模型的快速发展，众多医疗企业和科技巨头都争相布局健康大模型。例如，去年5月25日，互联网医疗平台医联发布了国内首款医疗领域的大语言模型MedGPT，旨在实现从疾病预防、诊断、治疗到康复的全流程智能化诊疗。此后，叮当HealthGPT、京医千询、星火医疗大模型、灵医大模型等医疗大模型也纷纷涌现。
“大模型在医疗中的应用十分广泛，涵盖了医疗的各个方面。例如，在门诊中，基于大模型的意图理解和专业价值对齐能力，可以实现更加人性化的问诊和辅助鉴诊。在智慧病房建设中，大模型可以通过文本、语音、视频的多模态实时输出，充当值班的数字医生助手，为患者解答疑问，安抚情绪。此外，生成式智能技术的应用，使得医疗宣教视频的制作更加便捷；同时，大模型强大的数据处理能力可以基于评估量表快速生成患者的多风险评估，建立患者的‘健康风险数字人’。”国家超级计算天津中心数据智能部部长康波介绍道。
王静认为，AI在医疗领域的应用潜力巨大，将为医疗健康行业带来革命性的推动，也是宜善在后续智能医生升级迭代中需要不断深入研究的课题。AI将有助于开创医疗行业发展的新格局，多模态、多病种、全病程的AI智能诊疗大模型在医学影像诊断、个性化治疗方案、疾病早期预测、药物研发等场景具有丰富的应用潜力，将打造智能诊疗的新范式。同时，医疗大模型还能提升导诊、分诊、科普教育、健康监测等患者服务智能化水平，改善患者的就医体验，满足人民群众多元化的健康服务需求。宜善在健康服务领域中对AI大模型的应用已经取得了新成果，例如宜善智能保健医，就能更直观地体现AI数字人在全面提升患者及用户健康和就医体验方面的重大作用。
京东健康技术产品部智能算法部负责人王国鑫也表示，健康大模型在提升医疗行业的供给水平、学术研究和教育质量等方面可以发挥重要作用。例如，大模型可以用于构建面向医生的产学研教智能工具，同时还可以实现面向用户的个性化健康助手。
视育互联网医院院长朱晋指出：“生成式AI凭借强大的学习和生成能力，突破了传统医疗模式的限制，在疾病预测、药物研发、药物管理、医学影像分析、机器人微创手术、虚拟医疗助理、辅助医疗决策、改善就医体验、健康咨询、赋能健康管理等方面，提供更加精准及个性化服务，在医疗健康领域展现了巨大的应用前景。”
探路前行，商业化落地遇难题
广阔的应用场景蕴藏着无限可能，那么，国内健康大模型的推广情况如何？何时能够实现商业化落地？患者距离“AI看病”还有多远？
“‘AI看病’已经逐渐应用于实际，目前在医学图像处理领域，例如眼底视网膜病变筛查、肺结节筛查等方面，已经有了大量的AI技术应用。”康波坦言：“现在医院使用的，大多是医学智能辅助诊断系统，也就是基于数据形成的单一目的模型。而利用大模型开展整个智慧医院建设的案例还不多，多数处于探索阶段。”
“我们开发了自助验光配镜、远程验光配镜以及互联网医院虚拟视光师和眼科医生，提供近视眼的咨询与防治，但这些技术都还不够成熟，仍在实践中不断完善。”某互联网医院院长向记者表示。
谈及当前现状，王国鑫介绍，目前市场上还没有真正落地的健康大模型产品，要实现商业化，行业还面临着诸多挑战。一方面，由于医疗天然的垂直性和专业性，模型训练难度较大；另一方面，医疗数据的非结构性也是大模型落地的一大难点。此外，目前健康大模型的标准还是空白，用怎样的标准评价健康大模型，还有待相关方面共同推进。
朱晋也坦言：“AI医疗大模型的落地应用还面临着许多挑战，例如AI技术还不够完美，应用伦理、数据孤岛、数据安全、隐私保护、审核机制、评价标准等问题还有待完善。”
“目前医疗AI可以扮演数据库、知识库的角色。当前AI医疗领域面临的困境之一，是技术发展同质化严重，数据、算法的优势尚未得到充分体现。中国AI医疗器械95%的研究或产出都集中在医学影像类，在医疗机器人、知识库、自然语言处理等领域的研发相对不足，关于决策规则的研究几乎空白。”针对行业发展，王静直言：“医疗AI主要依靠患者的问诊数据，缺少查体过程。一方面，躯体类疾病可能会影响患者的感觉，使其表述出来的感受与病情严重程度不相符；另一方面，不同疾病也有相似症状，仅仅依靠询问很难得到准确结果。我们坚定认为，AI不可以、也不可能取代医生，不应具有处方权。一旦涉及诊断、开处方，必须有真人医生参与其中。因此，从研发到进入临床，医疗大语言模型还有很长的一段路要走，但AI一定是未来医疗格局中不可或缺的一部分。患者距离真正实现AI看病，还需要等待相关部门建立新的监管框架，在法律标准下进行。”
多方协同，AI看病不是梦
一本正经地胡说八道、患者隐私泄露……在AI的发展过程中，准确性和安全性一直是行业痛点和重点。
针对这些问题，康波表示，目前学界和业界专家正在通过建立围栏技术等手段来避免此类情况的发生。展望未来，康波说道：“目前基于生成式智能的辅助诊断系统，由于融合了AI的复杂提取能力和严谨的专业知识，具备了可解释基础的生产力能力，也得到了国家的鼓励。其中，国家卫生健康委发布了《医疗机构临床决策支持系统应用管理规范（试行）》，强调人工智能与医学知识的结合，为智慧化医院建设提供助力。我们在这方面也在积极开展实践，预计今年内会有一些落地成效。”
“在未来，AI医疗大模型将全面融入医疗保健行业，成为推动全球健康产业发展的重要力量。新一代人工智能有可能改变医疗服务的提供方式，重构医疗行业。”朱晋表示。
记者注意到，近年来，在健康大模型的快速发展浪潮中，各方都在积极推动。例如，在规范方面，去年由中国信息通信研究院牵头，国家卫生健康委医疗服务指导管理中心、北京协和医院等20余家产学研用单位共同研究起草的《医疗健康行业大模型应用技术要求第1部分：医院侧医疗服务》、《医疗健康行业大模型应用技术要求第2部分：患者侧医疗服务》等2项技术要求正式发布，成为业界首个围绕医疗健康领域提出的大模型应用技术标准规范。同时，多地出台政策，支持医疗大模型的开发和落地应用。相信在多方协同下，将会有越来越多的健康大模型尽早落地，造福人民健康。
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