「我不希望大家認為，僅通過建立一個生成式AI大模型，就能治愈所有的健康問題和疾病。」

??懂財帝出品 · 作者｜嘉逸

市場對醫療大模型的樂觀情緒，可以找到不少數據支撐。

MarketsandMarkets預測，到2025年，全球醫療大模型市場規模將達38億美元，到2030年將超過100億美元。

另據IDC，2023年中國醫療軟件系統解決方案市場規模為206億元，預計2028年將達358億元，對應復合增速為11.7%。

但現實中，醫療大模型廠商仍未找到可行的商業化路徑。

在國內，百度、阿里、騰訊等大廠爭著上公立醫院，暫時求個只提供技術服務的機會，收益歸醫院所有。

在海外，強如谷歌的Med-PaLM2，目前也僅是和多家醫院合作開展臨床試驗，共同探索AI醫療的可能性。

被互聯網醫療市場教育過一輪的企業，這次能否借助AI大模型，扳回一局？

01 | 誰被重塑了？

排隊幾個小時后，患者焦慮地傾述病情，醫生卻忙著埋頭寫病歷，雙方幾乎無交流，全程就診不過5分鐘，這是國內醫院常見的場景。

患者埋怨醫生不上心，醫生也有自己的苦衷。本著顛覆醫療進場的大模型廠商，要生成一份優質的電子病歷，也得經過長時間的摸索。

最初入場的玩家，以深耕醫療產業的公司為主。它們有的是數據，但缺乏技術，所以其大模型底座多數源自互聯網大廠的通用開源大模型。

早在2023年2月，互聯網醫療平臺微脈就依托百度文心一言，深化了全病程管理業務。3個月后，被稱為國內首款醫療大模型MedGPT發布，由醫療互聯網企業醫聯在ChatGPT的基礎上，加工而成。

這種辦法雖然能省去大量的時間和成本，但產品不夠精細，業務場景單一，容易出現“幻覺”，而醫療的容錯率近乎為零。

所以，即便此時市場上醫療大模型數量并不少，智云健康、潤達醫療、東軟、叮當健康等醫療公司，深圳市大數據研究院、上海人工智能實驗室等研究機構，都發布了各自的醫療大模型，但掀起的水花有限。

等到當年9月，百度和騰訊正式下場，發布了自研醫療大模型產品，才讓行業真正看到大模型在醫療的應用潛力。

以百度靈醫大模型為例，聚焦在智能健康管家、智能醫生助手、智能企業服務三大方向，具備生成結構化病歷、文獻解析、實時輔助醫生確診疾病等功能。

百度曾公開表示，靈醫大模型的測試結果為接近三甲醫院的主治醫生。今年4月，靈醫大模型通過網信辦備案，獲得官方認可。

無論是騰訊還是百度，他們都有自研通用大模型，都有自己的醫療互聯網平臺，既有技術，又有海量醫療數據，還能觸達線下醫療場景，各種優勢加持之下，能把產品磨合得更精細。

產品有了，廠商便迅速轉向醫院爭奪戰，推動規模化的商業落地。各區域的頂尖醫院，成了香餑餑。

據不完全統計，單是四川大學華西醫院，就跟科大訊飛、百度健康、商湯科技醫療均有合作。

一方面，華西醫院是國內排名前10的頂級醫院，影響力大，且醫療數據非常優質。另一方面，華西醫院對AI新技術的開放程度高，主動擁抱“AI+醫療健康”的風口。對于大模型而言，這無疑是推動規模化落地的極好練兵場。

醫院同時押注多家廠商，廠商也不會把“雞蛋都放在一個籃子里”。

除了華西醫院，百度健康還與武漢協和醫院、華中科技大學同濟醫學院附屬協和醫院、山東大學第二醫院等建立了合作關系。

7月的上海世界人工智能大會上，商湯醫療宣布，與包括瑞金、華西、新華、西京、中科大附屬第一醫院等頭部醫院啟動智慧醫院建設示范樣板，幫助醫院建立“中樞大腦”，實現對智慧醫院建設的底層賦能。

經過一年多的探索，醫療大模型幾乎已貫穿院前、院中、院后全流程，從智慧導診、醫生推薦、預問診，到醫患對話、病歷自動生成，再到報告解讀、康復管理、檔案流轉等。

在廠商講述的故事中，大模型并非取代醫生，而是極大地減少醫生的重復性勞動，釋放了大量的外圍同質化工作。某種程度上，大模型重新分配了醫療資源。

盡管AI技術確實給醫療行業帶來新的氣象，但看病痛點并沒得到根除，大模型仍只是眾多輔助工具之一。

國外業界持類似的觀點。發表在《自然》雜志的研究結果顯示，谷歌的醫療大模型Med-PaLM回答的評分高達92.6%，與現實人類臨床醫生的水平（92.9%）相當。

盡管如此，谷歌高管還是潑了一盆冷水。

在6月舉辦的HLTH Europe 2024會議上，谷歌首席健康官Karen DeSalvo表示，“我不希望大家認為，僅通過建立一個生成式AI大模型，我們就能治愈所有的健康問題和疾病。”

02 | 博弈

到底誰需要醫療大模型？

百度健康總裁何明科公開表示，醫療是少見的“三位分離”的行業，決策者、付費者和使用者是三個完全不同的主體，分別是醫生醫院，保險、醫保，以及患者。

換言之，患者說好，醫院才會更愿意嘗試。廠商需在C端得到價值認可，從而獲得反向與B端進行商業博弈的機會。

AI不是特別新的技術，已改造過一輪互聯網醫療平臺了，讓看病效率有了極大的提升。比如，體驗報告解讀、智能問診、健康管理等場景，都被重塑過了，讓AI醫生助手更聰明。

然而，AI沒有阻止互聯網醫療平臺的隕落，C端并不肯買單，轉向B端后，也未能煥發新生。

究其原因，患者最關心的永遠都是醫生資質，而在患者眼里，“AI醫生”并不等于實質的醫生，他們不會把自己和家人的生命健康，交給充滿不確定性的產品。

因此，大模型廠商急于抱緊龍頭醫院的“大腿”，希望通過醫院背書，占領用戶心智。

此外，廠商目前主要用的是公開數據，缺乏產業級數據，大模型的能力始終存在天花板，更別談實現真正的商業化。

醫院手握病患數據，數量和質量都是互聯網巨頭難以匹敵的。但醫院顯然不會輕易把這些數據交出去，這要看廠商能為醫院帶來什么。

由于醫療資源的核心，也就是醫生，沒法復制，此前所有試圖緩解這個矛盾的努力，都放在設計更好的分流方式，即通過分級診療等策略，按照需求分層，區分輕重緩急，來降低醫療壓力。

從現有的場景來看，醫療大模型沒有跳出這條舊定規則。在限定場景把大模型的能力發揮到極致，其實才是廠商的課題。

例如，比拼把醫療風險降到無限低，這是醫院端、醫保端、患者端的共同需求。

百川智能也認為，0和1的差異，首要關鍵不是提升準確率，而是錯的那部分確保不會引發生命健康嚴重風險。“誰能把醫療風險的安全性做得更好，誰才有在牌局上的資格。”

醫療大模型或能在測試關能和醫生相媲美，到了臨床，情況也許大相徑庭。

今年7月末，在科學期刊Nature Medicine上，一篇名為“Evaluation and mitigation of the limitations of large language models in clinical decision-making”（《“評估和減輕大型語言模型在臨床決策中的局限性”》）的研究論文引發關注。

該研究發現，即使是目前最先進的大模型，也無法為所有患者做出準確診斷，且表現明顯差于人類醫生，醫生的診斷正確率為 89%，而大模型的診斷正確率僅為73%。

在一個極端情況（膽囊炎診斷）下，大模型正確率僅為13%。

更令人驚訝的是，隨著對病例信息的了解增多，大模型的診斷準確度反而會降低，有時甚至會要求進行一些可能對患者有嚴重健康風險的檢查。

曾參與醫療大模型Med-PaLM 2訓練的谷歌高管Greg Corrado表示，“在醫療領域AI可以帶來好處的環節，它能創造10倍的價值”。

但當談到家人時，Corrado話鋒一轉，“我并不覺得這種技術現在已達到我愿意讓家人使用的程度”。

既然大模型技術沒先進到顛覆，醫院勢必會三思而行。何況，還有高昂的部署成本擺在眼前。進口的芯片（GPU）價格高，且貨源緊張。哪怕是國產GPU，硬件成本也至少得幾十萬。

03 | 大力出奇跡？

顯而易見的“bug”面前，投資人依然愿意下賭注。

進入2024年，AI在一級市場遇冷，醫療大模型卻時不時傳來融資動態。

近期，國內唯一一家專注醫療的頭部大模型公司百川智能，獲得了50億A輪融資，正在以200億元開展B輪融資。其自研的通用醫療增強大模型，已在多個權威評測中超越了GPT-4。

科大訊飛分拆訊飛醫療獲得證監會上市備案，定位為一家人工智能賦能的醫療解決方案提供商，再次赴港上市。旗下的智醫助理在2017年，就通過了國家執業醫師資格考試筆試，成為全國乃至全球首個通過國家臨床執業醫師資格考試綜合筆試評測的人工智能機器人。

近日，生物醫藥大模型公司“水木分子”完成近億元融資，成立僅一年，由清華大學智能產業院AIR于2023孵化，主要從事生物醫藥行業基礎大模型研究，并開發了對話式藥物研發助手工具ChatDD。

雖然殺手級場景尚未出現，但大模型廠商基本達成共識，醫療是商業化落地的明確方向，變化也正在發生。

8月20日，平安健康發布2024年中期業績公告，實現盈利超6000萬元，調整后凈利潤為近9000萬元。平安健康解釋，資源配置的持續優化，以及AI、信息化等技術投入推動公司運營效率不斷提高，是首次扭虧為盈的重要原因。

視野轉向國外，AI賦能跑出了相對明確的商業模式。

今年3月，美國一家名為Hippocractic AI的醫療大模型創業公司，拿到5300萬美元的A輪融資。成立不到3年，該公司累計融資三輪，總額近1.2億美元。

Hippocractic AI是一款基于大模型開發的語音護理助手，為患者提供低風險、非診斷性的服務，包括飲食建議、用藥提醒、解釋賬單等，旨在幫助降低再入院率。該產品面向C端用戶收費，每小時9美元。

中美醫療環境存在巨大差異，在C端吃過苦頭的互聯網平臺，主攻B端的同時，其實沒完全放棄C端市場。

7月30日，京東健康發布“康康”，即“京醫千詢”面向廣大用戶推出的一款智能醫療服務產品，打造用戶身邊的免費智能醫生朋友。

據京東健康介紹，“康康”連接大量線上線下醫療資源，無論是尋醫問藥還是健康科普，用戶都能得到解答。

C端免費，B端收費，可能是京東健康的思路。和“康康”一起亮相的，是京東健康面向醫生專家推出的“京醫千詢”專家服務智能體。

有業內人士提到，如果說去年市場的關注度還停留在大模型的能力上，那么到了今年，焦點已迅速轉成業務導向。

著名的IBM Watson Health之死，至少驗證了一個事實，人工智能+醫療，大力出不了奇跡。

IBM Watson Health是公認的人工智能醫療診斷先驅，與多家全球知名醫學研究機構展開合作，6年燒掉百億美元，落得個“有名無利”的結局。

雖然國內廠商也難逃“燒錢”找商機的命運，可喜的現象是，廠商變務實了。

說明：數據源于公開披露，不構成任何投資建議，投資有風險，入市需謹慎。

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