導語：
●AI+醫療有想象力嗎？有！

●AI+醫療值得入局嗎？值得！

●AI+醫療有Big進展嗎？還沒！

《2024中國AI醫療產業研究報告》顯示，2023年中國AI醫療行業規模已達973億元，但無論從業者還是公眾，好像直接體感并不強烈。

面對史詩級的技術變革，我們不能抗拒，也不能過度樂觀，飯要一口口吃，項目要一個個來，路徑要一層層打通，產品和方案要一點點接受市場的檢驗。當下，仍然處于AI+醫療的早期階段。

整個變革過程什么最重要？一是頂尖的AI人才，二是務實的產業落地能力，前者客觀來看并不在醫療行業，后者也需要構建某種產業氛圍來熏陶。

作為行業龍頭的京東健康，有義務、有使命也有內驅力，來解決當下這兩個難題，推進AI醫療行業整體前進一公里。在這個視角下，京東健康第一屆「全球醫療AI創新大賽」，不僅組了敢于吃螃蟹的蟹宴，更推動了行業從0到1的融合演進。

良醫財經帶來獨家視角拆解。

??? 主筆/佳佳

?? 文章架構師/ 拓跋野

出品/ 良醫財經

01

AI+醫療的三個玩家流派

面臨通用難題

在《超越想象的 GPT 醫療》一書中，有一個特別引人注目的小故事：

一位醫學住院實習生克里斯騰·陳面對患者病情突然惡化的緊急情況，他通過與GPT-4進行實時對話，迅速獲取了必要的醫學知識和建議，并迅速采取救治措施，在GPT-4的協助下，克里斯騰不僅成功完成了對患者的救治，還得到了心理安慰，并為患者向保險公司申請了必要的授權。

這個小故事，讓我們看到了AI在緊急情況下的實際應用潛力和價值，“醫生-患者-機器”的三方模式為醫療行業帶來了巨大的想象力。

現實也正朝著這個方向邁進。目前，AI在醫療領域的應用已經覆蓋了多個方面，AI醫學影像、AI輔助診療、藥物研發、醫療機器人、醫療信息化、遠程醫療、個性化醫療......

從疾病診斷到治療方案的制定，從患者管理到醫療資源分配，AI技術的融入不僅提高了醫療服務的效率，也極大地提升了患者的就醫體驗。

放眼當下，AI+醫療在國內分化出3個流派：

●前沿技術流派。他們生長自實驗室，由頂尖科學家、院士、院校專家組成，行走在AI醫療行業最前沿，擁有頂尖學術成果，AI+分子、AI+醫藥等都屬于該流派；

●平臺企業流派。主要由互聯網大廠和科技公司組成，通過AI+醫療來實現產業鏈的整合和延伸，提供綜合解決方案，更看重消費使用場景和應用落地效率；

●毛細血管流派。這里的一切泛指一切醫療領域，可以是睡眠障礙，可以是腦科學，也可以是生物材料，包含醫療領域毛細血管級的細節，是一個充滿巨大想象力的賽道，無窮無盡。

這3個流派背后，代表的是整個AI+醫療的產業全景圖。然而不管哪個流派，都面臨著頂尖AI人才聚合和產業落地能力推進兩個通用難題。

需要有一個機制，來推動三個流派的融合，來加速兩個難題破冰。

02

第一屆全球醫療AI創新大賽

兩個底層使命

現實的痛點在于：AI人才不懂醫療，醫療人才不精AI，技術人才集結于硬核科技公司，而醫療人才聚集在實驗室。

現實的癢點在于：各家悶頭干各自的，大量重復開發、項目同質化嚴重、上下游缺乏深鏈、有效方法論和經驗不能互通、高質量項目不被看見等等。

經過古典互聯網十多年的熏陶演練，創業大賽是一個被多次驗證「笨而有效」的方法。

近日，由中國人工智能學會（簡稱：CAAI）主辦，京東健康聯合主辦的「全球醫療AI創新大賽」決賽在京舉行。

作為互聯網醫療行業首個醫療AI大賽，它有兩個底層使命：一是讓AI人才開始關注醫療行業，尤其是頂尖AI人才；二是打開AI+醫療的想象力，激發行業活力和流動性。

自今年6月啟動以來，大賽吸引了全球范圍內的高等院校、科研單位、企事業單位及個人的積極參與，共有1556名選手組成1284支團隊，累計提交作品次數一萬余次。

經過前期初賽、復賽以及代碼審查等環節的層層篩選，共有 20 支隊伍成功入圍決賽。在現場激烈的角逐以及行業領域專家的嚴格評審后，最終決出獲獎團隊。

決賽合影

有意思的是大賽的賽制，設計了兩個有趣的題眼：一個是“睡眠監測智能算法”，一個是“醫療大模型創新應用”，前者以具象場景需求，激發新算法的突破；后者則以大模型為底層，激發場景的落地。

好題目是一個大賽價值的一半，這正是基于京東健康在AI+醫療產業，多年深厚的業務積累和對行業需求的深刻洞察。

上千個項目無法一一展開，良醫通過兩個獲獎項目，以此管中窺豹，拆解其中的學術價值、行業價值和商業價值。

03

案例拆解①：AI騎士

一種全新的視覺監測智能算法方案

呼吸暫停和低通氣是常見的睡眠障礙。

據《柳葉刀呼吸醫學》2019年發布的報告，經過估算，全球有十幾億人患阻塞性睡眠呼吸暫停，在16個樣本國家中，我國的患病人數居首位，達1.76億，未經治療的重度阻塞性睡眠呼吸暫停患者病死率比普通人群高3.8倍。

當前，診斷這種綜合征需要患者在睡眠實驗室進行的詳細睡眠評估，前往醫院佩戴多導睡眠檢測設備入睡，盡管檢測結果準確，但對患者的身心易造成較大干擾，且不利于家庭普及。

因此，研究出一種舒適便捷的呼吸暫停和低通氣檢測替代技術顯得非常重要，針對這一醫學痛點，京東健康希望通過此次大賽，征集到更多技術替代方案，以改善患者體驗，提高睡眠障礙的診斷效率。

參賽團隊展示了優秀的睡眠呼吸暫停檢測算法模型，無論是精度還是效能，都體現出了各團隊技術創新的巨大潛力。這些模型不僅在準確識別呼吸暫停事件上表現出色，而且在實時監測和用戶友好性方面也取得了顯著進展。

其中，創業團隊AI騎士極具想象力，從一眾參賽隊伍中脫穎而出。

他們提出一種「基于視覺的睡眠檢測算法方法」，將可視化圖作為模型輸入，將不同通道可視化作為模型的輸入，同時選擇Mixnet 2d作為基礎模型，實際效果優于傳統模型。

最終復賽獲得第一的成績。

值得一提的是，部分優秀模型的體積已經能夠縮小到KB級別，這就使得它們可以輕松部署在各類穿戴設備上。可以說，參賽選手的演示成果綜合運用了深度學習、信號處理等多種技術手段，為改善睡眠健康管理和疾病預防提供了有力支持。

無論AI發展到何種程度，永遠要相信一線從業者的“人腦”，在解決問題方面更加無限的想象力。

04

案例拆解②：融乘數科

基于多模態大模型的電子病歷質控與生成平臺

自ChatGPT、Sora問世以來，大模型的火爆程度不必多說，當下各行各業在大模型場景落地和應用層面卷到了天際。

在本單元決賽中，參賽團隊帶來了極具創新意義的醫療健康與大模型結合的方案，其中包括基于多模態大模型的電子病歷質控與生成平臺、FEET-足監測系統和LLM Agent糖尿病長期管理模型、基于深度學習的皮膚癌識別系統等多項優秀成果。

其中，融乘數科是一家基于多模態大模型的電子病歷質控與生成平臺解決方案公司。

在互聯網診療環境下，一次完整的診療過程會產生大量的病例材料，包括不限于預約單、電子處方、檢查檢驗申請單、繳費記錄、醫學影像等，不僅數量眾多、類型多樣，而且錄入過程繁雜耗時。尤其，業界對病例高質量要求和質控審查要求嚴格，進一步犧牲了醫生與患者面對面交流的時間，降低了患者的就醫體驗。

融乘數科基于大模型的強大內容理解能力，結合醫療知識數據的業務知識，提供專業化的病歷內容理解；為保證大模型生成內容的準確、安全、可控，不僅從模型、數據層面優化大模型，同時提供病歷質控內容控制模塊。

通過采用前置問題過濾模塊，排除規避不合規等敏感問題；通過后置質控引擎處理，對生成內容進行合規檢查和內容質量控制。

這樣一來，不僅將醫生從繁重的文書工作中解放出來，增加與患者面對面交流的機會，提高患者就醫體驗，還實現全病歷、全過程的AI輔助管理，加強病歷質控，提升病歷質量。

目前，融乘數科病歷質控與生成平臺已在多家醫院落地使用，這些大模型創新應用不僅展示了技術在醫療健康領域的廣闊應用前景，同時也為提升診療效率、優化患者體驗及加強疾病管理提供了嶄新的思路。

AI應用不是炫酷的PPT創意方案，而需要融于具體業務場景，真正成為工作流和生產力的一部分。

05

推進AI+醫療前進一公里

京東健康自身的「最佳實踐」和「最全應用場景」

AI+醫療仍處在早期階段，非常需要京東健康這樣的頭部企業，站在一定行業高度綢繆攢局，推進AI+醫療落地前進一公里。

組織行業第一屆醫療AI創新大賽，不僅僅是京東健康作為龍頭的使命，也源自其業務發展的需要。

因為京東健康本身，就是醫療AI的「最佳實踐」和「最全應用場景」。

在剛剛結束的2024年中國國際服務貿易交易會上，京東健康皮膚專科醫院作為唯一的互聯網醫療代表，榮獲“業態創新服務示范案例”，成為醫療AI的「最佳實踐」。

京東健康皮膚醫院將龐大的醫療健康知識關系，運用到智能輔診等環節，基于大模型AI輔診準確率超過95%。

以AI測膚和痤瘡管理工具為例，用戶只需上傳一張照片，5秒即可輸出膚質報告，精準定位皮膚問題，皮膚疾病的標準化診療路徑已嵌入到診前、診中、診后、康復的全流程中。

日前，面向中文醫療大語言模型的開放評測平臺MedBench更新評測榜單，“京醫千詢”以綜合得分92.4分的成績位居榜單第一。

該榜單包含醫學語言理解、醫學語言生成、醫學知識問答、復雜醫學推理、醫療安全與倫理等核心評測維度，幾乎涵蓋了醫療領域的關鍵問題。

無論To C、To D還是To H，京東健康打造的“京醫千詢”，已經成為健康行業的技術引擎，在大模型基礎上構建產品能力，形成面向用戶、醫生專家、醫療機構，以及企業伙伴的產品和解決方案，探索「最全應用場景」。

06

良醫財經的思考

另一層隱藏著的戰略謀局

這里還藏著京東健康的另一層謀局。

麥肯錫曾發布報告，預計2030年中國對熟練AI專業人員的需求將增至2022年的6倍，達到600萬，而人才缺口可能多達400萬，具體到醫療行業，這個缺口比例將會更大。

未來的AI商戰，本質將是頂尖人才的競爭，京東健康對S級人才的戰略儲備，已經有一定的前瞻性。

通過全球醫療AI創新大賽，不僅將1500多名AI選手聚集起來，還邀請了學術界、產業界大牛共同進行項目評審。

光看名單就大有來頭，CAAI副理事長、北京郵電大學副校長王文博，CAAI科普工委會主任、北京工業大學副校長喬俊飛，清華大學自動化系長聘教授、長江學者韓軍功，CAAI智能融合專委會副秘書長、清華大學訪問教授劉瑜，CAAI副秘書長、自然語言理解專委會副主任、北京理工大學副教授史樹敏，CAAI元宇宙技術專委會、智能光學成像專委會委員、清華大學自動化系副教授喬暉等業內資深專家……

通過大賽聚合項目和人才，讓人才自由流動交流，讓交流碰撞出火花，最終點燃AI+醫療想象力的星星之火。

三流的大賽搞勢能，二流的大賽選項目，一流的大賽篩牛人。