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医疗健康大模型探路

发表时间:2023-09-20 10:36

9月19日,国内首个“产业级“医疗大模型灵医大模型发布,这是又一个医疗健康领域的大模型。过去一段时间,医联、叮当健康、京东健康以及微脉等多家企业相继发布大模型,或在院外管理方面探索,或在医疗大语言方面探索,但由于医疗严肃性,这一垂直领域的大模型商业化之路可能也更复杂。

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应用场景有哪些

各家推出的大模型不尽相同。9月19日,百度发布国内首个“产业级”医疗大模型——灵医大模型,并面向大健康上下游产业开放灵医大模型测评、试用,推动医疗行业的数字化和智能化进程。

更早前,医联推出自主研发的基于Transformer架构的国内首款医疗大语言模型——MedGPT;叮当健康发布叮当HealthGPT,并首推基于此研发的应用型医药AI产品——叮当药师、营养师AI助手;京东健康推出了面向医疗健康行业的大模型“京医千询”;微脉发布国内首款健康管理领域大语言模型应用CareGPT。

在具体使用场景上,灵医大模型能够结合自由文本秒级生成结构化病历,根据医患对话精准分析生成主诉、现病史等内容。此外,灵医大模型是支持多篇中英文文献同时解析的大模型,基于文献解析内容实现智能问答。在辅助诊疗方面,灵医大模型可实现通过多轮对话了解病人病情,实时辅助医生确诊疾病,推荐治疗方案,提升就诊全流程的效率和体验,并成为患者的24小时“健康管家”,提供智能客服服务。灵医大模型还能为药企提供多项赋能,包括专业培训、医药信息支持等。

微脉的重点业务是与公立医院合作的全病程管理业务。微脉CareGPT产品负责人吴晓树给北京商报记者举了个具体例子,比如产科的孕妇,个管师会和她在整个孕期进行互动,期间,除了需要回答和推送围产保健相关的知识外,还需要回答一些与合作医院相关的特有问题,比如当前医疗资源的配备、院内的就诊流程、门诊科室的分布等。通用加个性的知识库的形成和积累,再配合大模型的能力,能让其更快速地响应用户需求,提供更好的服务体验。

叮当健康HealthGPT的使用场景依托旗下实体连锁智慧药房品牌——叮当智慧药房。叮当健康相关负责人对北京商报记者表示,在大模型HealthGPT的基础上,叮当健康通过模型微调和产品开发,目前已经上线了叮当药师助手,协助叮当药师完成用户购药过程中的寻医问药和咨询解答服务。现在的试运营过程中,执业药师在协同大模型一起服务客户,解答客户的问题。职业药师相当于拥有了一个知识扩容助手,帮助解锁更多药学知识,从而更好地服务用户。

商业化探索

对于企业而言,大模型进一步降本提效。微脉专业团队包括线上以及线下两部分,管理一个病人的整个周期,必须要考虑人员的响应成本。在吴晓树看来,大模型一方面助推人力成本的降低,另一方面可以实现同质化提升,每个人的水平能力不同,技术工具对新人的成长周期也会有帮助。

目前,微脉CareGPT尚未开放给C端,仅作为辅助工具给个案管理师使用。在问题被推送过来后,CareGPT生成的内容,由个案管理师把关后,再推送给患者,中间存在一个管理师的转换。在5月25日的产品发布会上,医联MedGPT项目负责人王磊也明确表示,直至得到国家政策允许,MedGPT都不会向公众开放,该产品现阶段仅用于学术研究。

在吴晓树看来,医疗健康类大模型的商用相较于其他领域的大模型会更困难一点,医疗的严肃性注定其对差错的容忍率会更低。在医疗领域,比如要做诊断,它一定要达到“执业”水平。另外,行业从业者如何看待、是否愿意为此承担医疗风险都是决定其发展的因素。除了模型本身的能力需要不断提升外,政策以及患者的接受程度都是其发展的重要因素。“在提升效率等能力上,医疗健康大模型肯定能带来价值,但仍有些东西需要突破。”

灵医大模型签约的第一个客户为固生堂。据百度大健康事业群AI产业部总经理刘军伟介绍,从目前的客户来看,有几个共性的需求,比如病历生成确实需要医生在医院书写大量的病历,另外是科研的场景,通过大模型可以快速抽取数据,对这些数据做专病库,做相关的探索。药企、药店方面则是营销的需求,灵医大模型帮助他们提升营销的效率等,目前上述几个场景以及案例,具有复制的可能性。

北京商报记者 姚倩


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