大模型之下，生成式AI何以颠覆医疗？

本篇文章的部分核心观点、图表及数据，出自动脉网于2024年10月22日发布的报告《生成式AI爆发：医疗人工智能走到新的十字路口》，如需获得原文，请前往文末下载。

医疗人工智能领域正经历着一场由大模型技术引领的变革。随着深度学习技术的不断进步，特别是大模型和生成式AI的快速发展，医疗行业的数据处理、诊断、治疗和研究等多个环节正在被重新定义。这些技术通过处理海量的医疗数据，提供更为精准的诊断支持，优化治疗方案，并加速新药研发，为医疗行业带来前所未有的价值。

关键词：大模型、生成式AI、医疗变革、数据驱动、精准医疗

一、数据驱动的医疗新纪元

在医疗领域，数据的重要性不言而喻。传统的医疗数据处理依赖于专业人员的经验和技能，而大模型和生成式AI的出现，使得从海量数据中提取有价值信息成为可能。这些技术能够处理和分析包括医学影像、电子健康记录、基因组数据在内的多种数据类型，为医疗决策提供更为精准的支持。

例如，深睿医疗推出的多模态AI引擎，能够处理X射线、CT、MRI等多种医疗影像数据，实现从器官到病灶的亚秒级分割，为临床诊断提供强有力的辅助。这种技术的应用，不仅提高了诊断的效率，还减少了误诊率，为患者提供了更准确的治疗方案。据蛋壳研究院统计，超过160个影像AI产品已获得医疗器械三类证，标志着影像AI技术的成熟和广泛应用。

大模型在新药研发中的应用也显示出巨大潜力。通过分析大量的化合物数据和生物标记物，AI能够预测新药的疗效和副作用，加速药物从实验室到市场的流程。埃格林医药利用AI技术优化临床试验设计，通过精准定义疾病模型，减少了临床试验中的不确定性，并使新药更具个性化特征。

二、精准医疗的个性化治疗方案

精准医疗是现代医学的重要发展方向，而大模型和生成式AI技术是实现这一目标的关键工具。这些技术能够根据患者的具体病情和生理特征，提供个性化的治疗方案，从而提高治疗效果，减少不必要的副作用。

在放疗领域，柏视医疗推出的PVmed Zeus肿瘤治疗AI基础模型，通过分析肿瘤的异质性，为每位患者提供个性化的放疗方案。这种模型的应用，使得放疗更加精准，能够最大限度地减少对周围健康组织的伤害，同时提高治疗效果。据柏视医疗的数据，其AI技术已成功辅助超过50万例肿瘤患者完成放疗治疗。

在外科手术领域，微创手术人工智能技术平台的出现，为外科医生提供了智能化的辅助决策支持。柏视医疗的微创手术AI平台，通过智能视觉技术，为医生提供手术过程中的实时辅助，提高了手术的精准度和安全性。这种技术的应用，不仅提升了顶级医疗机构的服务质量，也为非顶级医院提供了技术支持，使得更多的患者能够享受到高质量的医疗服务。

三、医疗大模型的商业化之路

尽管大模型和生成式AI技术在医疗领域的应用前景广阔，但其商业化之路仍面临诸多挑战。首先，基础设施的建设是推广这些技术的关键。目前，大多数医院的计算资源和网络设施尚不足以支持大模型的部署和运行。此外，数据整合问题也是制约大模型应用的一个重要因素。医院的信息化系统复杂，涉及众多系统和厂商，整合患者全生命周期数据面临巨大挑战。

为了推动大模型的规模商业化，企业需要解决基础设施建设和数据整合问题。一方面，可以通过医联体医共体进行集中部署，降低单个医院的部署成本；另一方面，需要强化大模型对于多模态数据的处理能力，实现数据的深度整合和分析。此外，企业还需要围绕医院需求构造“杀手级”应用，唤起医院购置大模型的需求，进而实现大模型的规模化落地。

总结

大模型和生成式AI技术正在医疗领域掀起一场革命。它们通过处理和分析海量的医疗数据，为诊断、治疗和新药研发提供了新的工具和方法。随着技术的进步和应用的深入，我们有理由相信，这些技术将为医疗行业带来更高效、更精准、更个性化的服务。然而，要实现这些技术的规模商业化，还需要解决基础设施、数据整合和应用局限性等问题。随着这些问题的逐步解决，我们将迎来一个全新的医疗时代。