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    大醫(yī)療是指什么,大醫(yī)療概念

    醫(yī)療大模型已過百款,誰能最早盈利?

    文 | vb動脈網(wǎng)

    2024年尚未結(jié)束,涌入醫(yī)療領(lǐng)域的大模型已逾百個。

    眾多企業(yè)涉獵的區(qū)域十分廣泛,常見的診療全流程、深度學(xué)習(xí)加持多年的醫(yī)學(xué)影像、冷門但有潛力的中醫(yī)康復(fù)……他們似乎要把科技醫(yī)療板塊全部重做一遍。

    不過,井噴式發(fā)展下的生成式AI并不一定能讓用戶悉數(shù)買單。尤其是在當(dāng)下的經(jīng)濟(jì)周期波動期,一項(xiàng)應(yīng)用要想順利落地并且實(shí)現(xiàn)商業(yè)化,必須精準(zhǔn)把控用戶的真實(shí)需求。

    那么,什么樣的醫(yī)療大模型應(yīng)用能夠脫穎而出?答案或能給到“智能體”。

    智能體的價值在哪里?

    所謂智能體,是指能夠感知環(huán)境、進(jìn)行決策并采取行動的系統(tǒng)。它們可以是軟件程序、機(jī)器人或其他自動化設(shè)備,具備一定的自主性和智能性,可以通過與環(huán)境的交互,不斷學(xué)習(xí)和適應(yīng),從而實(shí)現(xiàn)特定的目標(biāo)。

    在ChatGPT風(fēng)靡之前,各類處理文本的機(jī)器人已經(jīng)廣泛應(yīng)用于客服、營銷等通用場景。這些機(jī)器人的能力與智能體有相似之處,但缺乏生成式AI支持,只能在檢索到關(guān)鍵詞后前往數(shù)據(jù)庫中調(diào)用相應(yīng)的文本,沒辦法對用戶的提問進(jìn)行分析,亦無法給出多樣化的解答。

    置于醫(yī)療這樣一個專業(yè)領(lǐng)域,此類應(yīng)用的能力更顯得捉襟見肘。前幾年的特殊環(huán)境下,很多企業(yè)追趕遠(yuǎn)程醫(yī)療的熱潮,曾投入大量成本精力建立“智能醫(yī)生”“營銷助手”等應(yīng)用用于診前服務(wù)、藥械推廣……他們在推廣階段大肆都買流量,一度賺得盆滿缽滿,但伴隨人們生活回歸正軌,缺乏個性化解決方案的營銷套路已不再奏效,很多聊天助手也因不夠智能逐漸失去了訪問的用戶。

    即便如此,數(shù)年的實(shí)踐還是驗(yàn)證了診前環(huán)節(jié)(問診、導(dǎo)診)與線上藥械營銷背后的龐大需求。那么,如果能夠借助新的技術(shù)對醫(yī)療企業(yè)的營銷思維和營銷方式進(jìn)行一次徹底變革,企業(yè)或有可能找到一個新的路徑重新書寫互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療與數(shù)字化藥械營銷。

    這正是智能體的價值所在。

    借助于生成式AI,智能體能在同樣的場景下交出截然不同的答卷。它能夠“理解”問題,給出準(zhǔn)確的、精準(zhǔn)的解答,也能同用戶交互,像“真實(shí)的人”的那樣進(jìn)行多輪對話,層層遞進(jìn)逐一滿足用戶的多元化需求。

    此外,智能體還能一定程度解決人力問題,環(huán)節(jié)人力常見的通宵排班、高培養(yǎng)成本、高離職難,并能精準(zhǔn)分析訪問數(shù)據(jù),幫助管理者實(shí)現(xiàn)動態(tài)決策。

    憑借這些優(yōu)勢,智能體已經(jīng)在互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療、數(shù)字營銷醫(yī)院管理登場快速落地。畢竟,有成熟應(yīng)用在前,它無須再同深度學(xué)習(xí)一樣需要去創(chuàng)造需求、去培養(yǎng)市場,只需深入這個市場,以舊換新。

    大醫(yī)療是指什么,大醫(yī)療概念

    2024年發(fā)布的各類智能體(非完全統(tǒng)計)

    大模型繞不開的診前環(huán)節(jié)

    對于眾多著力于智能體的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)而言,診前場景是一個不得不選的場景。

    一方面,診前環(huán)節(jié)大都存在高頻溝通、快速響應(yīng)等特征,醫(yī)患需求高度匹配智能體優(yōu)勢,能夠充分發(fā)揮生成式AI的能力。

    另一方面,往后的診中、診后涉及臨床數(shù)據(jù),大部分醫(yī)院要求本地化部署,但大多數(shù)沒有驅(qū)動大模型運(yùn)行的基礎(chǔ)設(shè)施。而診前的導(dǎo)診、問診、分診等場景對于健康數(shù)據(jù)的安全要求較低,企業(yè)的部署難度隨之降低,可能變現(xiàn)的用戶群體也更為廣泛。

    此外,互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療興起之時,企業(yè)已為診前環(huán)節(jié)植入了大量AI,擁有充足的運(yùn)營經(jīng)驗(yàn)。憑借這些優(yōu)勢,訊飛醫(yī)療、騰訊健康、百度靈醫(yī)智惠均在此完成布局。

    訊飛醫(yī)療的星火大模型直面的是醫(yī)患溝通這一痛點(diǎn)。在星火大模型的支持下,AI能夠模擬醫(yī)生與患者進(jìn)行自由對話,根據(jù)患者的病情描述,智能推薦就診科室和合適的醫(yī)生。同時,該大模型還能基于患者的病情描述、病史等信息,自動生成電子病歷,提高病歷記錄的效率和準(zhǔn)確性。

    騰訊健康與訊飛醫(yī)療的邏輯相似,但它更為精細(xì)地捕捉到了“預(yù)問診”這一需求。基于過往智能導(dǎo)診的經(jīng)驗(yàn),騰訊健康用大模型做了一個AI預(yù)問診系統(tǒng),患者預(yù)約掛號后便可同系統(tǒng)進(jìn)行詳細(xì)的預(yù)問診回答,提前提供主訴、既往病史、用藥禁忌等信息。正式就診時,醫(yī)生對于患者的病情已有一定了解,便能提出更多針對性的問題,診斷的精準(zhǔn)度也隨之提升。

    百度靈醫(yī)智惠走得稍微快一些,在診前環(huán)節(jié)拿出了智能分導(dǎo)診、智慧加號、智能候診三個應(yīng)用。首先,智能分導(dǎo)診面向的是患者常見的分導(dǎo)診需求。大模型支持下,AI可模擬診前咨詢流程,引導(dǎo)患者對病癥進(jìn)行準(zhǔn)確描述,借助推理能力進(jìn)行歸納匯總,為患者精準(zhǔn)匹配與病情相適應(yīng)的臨床科室和專家。通過這種方式,醫(yī)院能夠?qū)⒂行У尼t(yī)療資源最大化利用,讓每一個醫(yī)生都發(fā)揮出他們應(yīng)有的價值。

    其次,智慧加號的價值在于補(bǔ)足醫(yī)院過去服務(wù)體系中的“真空地帶”。智能加號的價值在于能將過去患者單方面的申請轉(zhuǎn)變?yōu)獒t(yī)患雙方的“協(xié)議”。具體而言,患者首先在線上與AI模型進(jìn)行交互,同時上傳檢查結(jié)果,模型隨后會提取病史摘要和關(guān)鍵陽性信息,幫助醫(yī)生在短時間內(nèi)判斷患者是否需要接受專家診療,從而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)加號。在武漢協(xié)和醫(yī)院的實(shí)際調(diào)用結(jié)果顯示,這一方式,明顯減少了醫(yī)生翻閱資料及同患者溝通的時間,還能幫助醫(yī)生更準(zhǔn)確地確定病因,有效提升診療質(zhì)量。

    最后,智能候診意在優(yōu)化醫(yī)生的問診效率,提升患者就醫(yī)體驗(yàn)。AI支持下,醫(yī)生在診室中接待患者時,只需幾秒鐘瀏覽這份整理好的病歷,迅速了解患者的大致情況。最終,醫(yī)生不僅省下了問診與病歷書寫時間,還使得醫(yī)患交流更加精準(zhǔn)和高效,醫(yī)生的診療決策更為準(zhǔn)確。

    當(dāng)然,也有不少企業(yè)將智能體的價值放在了隨訪、藥品說明書等環(huán)節(jié),構(gòu)建患者社群,最終尋求藥企付費(fèi)。歸根結(jié)底,過去互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療實(shí)現(xiàn)的種種創(chuàng)新,現(xiàn)在智能體帶來了跨時代的升級。

    用智能體制造一個“鉆孔”

    由于診前場景落地快、需求強(qiáng)烈、應(yīng)用易于搭建等諸多特征存在,這里自然成為智能體扎堆的紅海。因此,也有不少企業(yè)選擇跳開競爭押注未來,圍繞B端的藥企或醫(yī)院展開布局。

    過去數(shù)年的藥企數(shù)字化轉(zhuǎn)型及智慧醫(yī)院建設(shè),使得醫(yī)療行業(yè)的B端用戶具備了相當(dāng)成熟的智能化能力,但也隱藏著一些新的問題。

    譬如,一些案例有醫(yī)藥企業(yè)在推行數(shù)字化轉(zhuǎn)型時,投入大量資金引入多種數(shù)字系統(tǒng),但由于缺乏合理的系統(tǒng)整合,導(dǎo)致各部門系統(tǒng)互不兼容。

    還有企業(yè)希望通過數(shù)字化工具來提高溝通效率,充分挖掘客情。而在實(shí)際之中,業(yè)務(wù)人員缺少必要的培訓(xùn)和溝通,面對過于復(fù)雜的表單抵觸情緒嚴(yán)重,常常漏填或者亂填,導(dǎo)致數(shù)字化系統(tǒng)在實(shí)施過程中碰到極大的阻力。

    因此,要在這一基礎(chǔ)上推動智能體落地,一是要保證AI盡可能無縫接入原有系統(tǒng),二是要保證系統(tǒng)本身的易用性,易于實(shí)現(xiàn)與用戶的溝通。

    最為重要的是,智能體的能力需要與過去的智慧醫(yī)院系統(tǒng)作出區(qū)分,充分發(fā)揮生成式AI的優(yōu)勢。

    畢竟,現(xiàn)在的管理者已經(jīng)擁有了大量分析工具,他們需要的不再是鉆頭,而是鉆孔。

    舉個例子,熙軟科技最近的醫(yī)院運(yùn)營智能體已在多家醫(yī)院完成商業(yè)化落地,其創(chuàng)始人、董事長陳沖在采訪中表示:“醫(yī)院作為一個專業(yè)性強(qiáng)、管理模式復(fù)雜的社會組織,國家對其業(yè)務(wù)有著明確的政策要求,醫(yī)院內(nèi)部也有著完善的管理制度與運(yùn)營流程規(guī)范,其內(nèi)容龐大和流程復(fù)雜常常導(dǎo)致醫(yī)務(wù)工作者在查詢文件和處理流程上花費(fèi)諸多的時間與精力。”

    為了幫助提升醫(yī)院整體運(yùn)行效率,推動醫(yī)院管理制度的全面準(zhǔn)確落地,熙軟科技打造的小熙AI運(yùn)營助理將醫(yī)院運(yùn)營相關(guān)政策與制度融入知識庫,借助領(lǐng)域大模型技術(shù)、Agent技術(shù)、傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和底層多形態(tài)知識庫,實(shí)現(xiàn)智能知識問答、智能數(shù)據(jù)分析、智能操作體驗(yàn)“三大應(yīng)用”。

    對于醫(yī)務(wù)工作者而言,他們在申請出差時只要簡單提問,就能清晰了解差旅報銷標(biāo)準(zhǔn);想要查詢科室的運(yùn)營數(shù)據(jù),只需向小熙AI運(yùn)營助理發(fā)問,便會直接獲取想要的數(shù)據(jù)。同時,“小熙”還可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行全面的分析和解讀;無論是預(yù)算、報銷還是合同等審批,醫(yī)務(wù)工作者都可以在和小熙的對話中一鍵進(jìn)入,輕松操作,無需再去登錄不同界面和不同操作系統(tǒng)……

    再談智能化需求更大的醫(yī)院管理者。非生成式AI支撐的運(yùn)營系統(tǒng)雖然也能實(shí)現(xiàn)對運(yùn)營數(shù)據(jù)進(jìn)行歸納總結(jié),但其缺陷顯而易見:一是平臺展示的數(shù)據(jù)維度有限,且難以及時擴(kuò)充;二是缺乏有效的交互性,管理者只能使用平臺預(yù)先設(shè)計好的算法進(jìn)行特定維度數(shù)據(jù)的分析,無法提出個性化的數(shù)據(jù)處理需求。

    相比之下,醫(yī)院運(yùn)營管理智能體能夠幫助管理者實(shí)時獲取所需的各種深度數(shù)據(jù)分析與服務(wù),并根據(jù)管理者的習(xí)慣,自動推送其期望掌握的數(shù)據(jù)。即便初次推送的內(nèi)容未能完全滿足管理者的管理需求,系統(tǒng)也支持通過多模態(tài)交互方式,進(jìn)一步定制并推送符合期望的信息。

    總的來說,醫(yī)院運(yùn)營管理智能體已逐漸成為提升醫(yī)療機(jī)構(gòu)效率效益的重要技術(shù)實(shí)現(xiàn)路徑,并為醫(yī)院運(yùn)營管理效率帶來極大提升。

    智能體之間,不止考驗(yàn)?zāi)P湍芰?/strong>

    盡管智能體的技術(shù)突破使其有能力快速占據(jù)過往已成規(guī)模的市場,具備“殺手級應(yīng)用”的潛質(zhì),但在實(shí)際運(yùn)行中,其現(xiàn)有的缺陷仍然顯而易見的。

    當(dāng)大模型能力不達(dá)標(biāo)時,很多智能體并不能在導(dǎo)診、輔助時給出絕對正確的答案,風(fēng)險隱藏其中。

    此外,對于現(xiàn)有的企業(yè)而言,搭建一個智能體很簡單,而要使得自己的智能體從眾多同類應(yīng)用之中脫穎而出,仍然需要企業(yè)投以大量優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù),不斷訓(xùn)練、喂養(yǎng)、積累模型,才能逐漸形成優(yōu)秀的業(yè)務(wù)能力。

    對于大多數(shù)創(chuàng)業(yè)公司而言這都是一個考驗(yàn),這意味著企業(yè)不僅要維持研發(fā),還需在大模型落地環(huán)節(jié)加大投入。畢竟愈多的落地案例,才能反哺模型,進(jìn)一步強(qiáng)化它的泛化能力。

    因此,從商業(yè)化到盈利,智能體仍有相當(dāng)長的路要走。尤其是在百模大戰(zhàn)進(jìn)入白熱化的今天,智能體的運(yùn)營商們或許需要重新審視一下自己的現(xiàn)金流,保證其能堅(jiān)持到最終的勝利。

    大健康黃金賽道 大健康賽道是一個涵蓋醫(yī)療保健

    大健康黃金賽道

    大健康賽道是一個涵蓋醫(yī)療保健、健康管理、健康科技、健康食品及健身休閑等多個領(lǐng)域的綜合產(chǎn)業(yè),旨在通過創(chuàng)新產(chǎn)品和服務(wù)提升人們的健康水平和生活質(zhì)量。以下從十個方面對大健康賽道進(jìn)行簡要闡述。

    定義與范圍

    大健康賽道不僅局限于傳統(tǒng)醫(yī)療,還包括預(yù)防醫(yī)學(xué)、健康管理和生活方式干預(yù)。其目標(biāo)是通過綜合手段改善人們的整體健康狀況,強(qiáng)調(diào)“健康”不僅是沒有疾病,更是身體、心理和社會的全面良好狀態(tài)。

    #健康觀念大碰撞# #您堅(jiān)信養(yǎng)生嗎?# .

    市場規(guī)模與增長

    全球人口老齡化及健康意識的提升推動了大健康產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展。根據(jù)市場研究,預(yù)計未來幾年,全球大健康市場將以年均超過10%的速度增長,市場規(guī)模將達(dá)到數(shù)萬億美元。

    技術(shù)創(chuàng)新

    科技進(jìn)步為大健康賽道注入了新活力。遠(yuǎn)程醫(yī)療、人工智能輔助診斷、可穿戴設(shè)備等新興技術(shù)的應(yīng)用,使得健康管理更加精準(zhǔn)和高效,極大地提升了用戶體驗(yàn)和醫(yī)療服務(wù)的可及性。

    消費(fèi)者需求

    隨著人們對健康的重視程度不斷提高,個性化和高質(zhì)量的健康服務(wù)需求急劇上升。這一趨勢促使企業(yè)不斷創(chuàng)新,推出更符合消費(fèi)者需求的產(chǎn)品和服務(wù),如定制化營養(yǎng)方案和智能健身計劃。

    政策支持

    各國政府紛紛出臺政策以支持大健康產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,包括資金投入、稅收優(yōu)惠及行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)制定等。這些政策為企業(yè)提供了良好的發(fā)展環(huán)境,促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)的規(guī)范化和可持續(xù)發(fā)展。

    投資機(jī)會

    大健康賽道吸引了大量投資,風(fēng)險投資、私募股權(quán)和政府基金等多元化資金來源,為創(chuàng)新型企業(yè)提供了強(qiáng)有力的支持。投資者看好這一領(lǐng)域的未來潛力,紛紛布局相關(guān)項(xiàng)目。

    企業(yè)競爭

    賽道內(nèi)競爭日趨激烈,傳統(tǒng)醫(yī)療企業(yè)與新興科技公司之間的競爭尤為突出。企業(yè)需不斷提升自身技術(shù)水平和服務(wù)質(zhì)量,以應(yīng)對市場的快速變化和消費(fèi)者的高期望。

    跨行業(yè)合作

    大健康產(chǎn)業(yè)的發(fā)展需要多領(lǐng)域的協(xié)同合作,如醫(yī)療與科技、營養(yǎng)與食品、健身與心理健康等。跨行業(yè)的合作能夠有效整合資源,實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢互補(bǔ),推動整體產(chǎn)業(yè)的進(jìn)步。

    社會影響

    大健康賽道的發(fā)展不僅有助于提高公眾健康水平,還能降低醫(yī)療成本,促進(jìn)社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展。通過健康管理和預(yù)防措施,可以有效減少疾病發(fā)生率,從而減輕社會醫(yī)療負(fù)擔(dān)。

    未來趨勢

    未來,大健康賽道將朝著個性化、智能化和全球化方向發(fā)展。隨著可持續(xù)發(fā)展理念的深入人心,環(huán)境保護(hù)和生態(tài)健康也將成為重要議題,推動產(chǎn)業(yè)向更高質(zhì)量和更高標(biāo)準(zhǔn)邁進(jìn)。

    結(jié)論

    大健康賽道是一個充滿機(jī)遇與挑戰(zhàn)的領(lǐng)域,隨著科技的進(jìn)步和社會需求的變化,新的機(jī)會將不斷涌現(xiàn)。深入研究大健康賽道的各個方面,有助于把握未來的發(fā)展趨勢,推動產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新與進(jìn)步。#健康本源# #健康是這么來的# #健康秘籍共享# #健康未來共創(chuàng)#

    大醫(yī)療是指什么,大醫(yī)療概念

    【專訪】百度資深副總裁何明科:醫(yī)療大模型好不好,最后是用戶說了算

    界面新聞記者 | 唐卓雅

    界面新聞編輯 | 謝欣

    如今,幾乎各行各業(yè)都在談?wù)揂I,認(rèn)為AI將是下一個時代的引擎,諸多企業(yè)紛紛推出自己的AI大模型。

    在各行各業(yè)的模型大戰(zhàn)中,醫(yī)療行業(yè)無疑是最熱鬧的一個。海量的數(shù)據(jù)、政策的支持和龐大的需求共同推動醫(yī)療AI的發(fā)展。早先抓住機(jī)遇乘風(fēng)而起的互聯(lián)網(wǎng)大廠們不會錯失AI的風(fēng)口,如百度發(fā)布了“靈醫(yī)大模型”、騰訊推出了“騰訊醫(yī)療大模型”、阿里巴巴旗下支付寶發(fā)布多模態(tài)醫(yī)療大模型、京東健康推出“京醫(yī)千詢”醫(yī)療大模型,還有不少醫(yī)療AI新秀加入這場競賽,如商湯科技發(fā)布的大醫(yī)模型、醫(yī)聯(lián)發(fā)布的MedGPT等等。

    基于各種大模型,醫(yī)療AI應(yīng)用也開始落地使用。其中,百度健康推出了五款大模型應(yīng)用產(chǎn)品:面向普通用戶的健康智能體家族;面向醫(yī)患的在線醫(yī)療Copilot;面向醫(yī)院的“AI智慧門診”;大模型的私有化產(chǎn)品CDSS(臨床決策支持系統(tǒng));面向企業(yè)的靈醫(yī)開放平臺。阿里巴巴旗下支付寶也在醫(yī)療AI領(lǐng)域發(fā)布多模態(tài)醫(yī)療大模型,同時推出包括醫(yī)療可信一體機(jī)、可信云等多款數(shù)智化解決方案以及AI應(yīng)用產(chǎn)品“AI健康管家”。

    大廠們依據(jù)自有優(yōu)勢布局醫(yī)療AI,但是產(chǎn)品卻不可避免地出現(xiàn)扎堆同質(zhì)化。面對這種情況,百度集團(tuán)資深副總裁、百度大健康事業(yè)群組總裁何明科表示,百度健康的優(yōu)勢一是在大模型領(lǐng)域長時間的積累,二是自有的搜索流量優(yōu)勢。

    盡管各類醫(yī)療垂直大模型、醫(yī)療AI應(yīng)用如雨后春筍般問世,但實(shí)際上醫(yī)療大模型的商業(yè)化道路還未完全跑通。何明科直言,現(xiàn)在看起來,還沒有一個應(yīng)用推出來可以解決所有問題,不僅在醫(yī)療健康行業(yè),在全行業(yè)都沒有看到這樣的應(yīng)用。“現(xiàn)在所有的大模型應(yīng)用都是奔著搜索去的,比如ChatGPT把搜索做得很強(qiáng),但除此之外,大家都沒找到一個‘killer app’,都在一些很窄的場景里面發(fā)揮價值。”

    那么,醫(yī)療大模型想實(shí)現(xiàn)大規(guī)模落地還需要做什么?何明科認(rèn)為,無論是患者、還是醫(yī)院、藥企,要的都不是模型,而是實(shí)際的應(yīng)用。也就是說,找準(zhǔn)用戶的痛點(diǎn)才是關(guān)鍵所在。

    如同互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展軌跡一樣,AI目前仍處于起步階段。當(dāng)初,互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展得益于5G網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)中心等新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),而AI發(fā)展的基礎(chǔ)是算力。AI技術(shù)有三大要素:數(shù)據(jù)、算法和算力。如果說數(shù)據(jù)是AI的基礎(chǔ),AI應(yīng)用需要大量的數(shù)據(jù)支持;算法是AI的核心,幫助AI理解和處理復(fù)雜數(shù)據(jù);算力則是支撐算法的基礎(chǔ),越復(fù)雜的算法所需要消耗的算力資源越多。何明科認(rèn)為,AI行業(yè)要想實(shí)現(xiàn)快速發(fā)展,首先得把基礎(chǔ)建設(shè)做好。

    以下是界面新聞對何明科的采訪節(jié)選,略作編輯:

    大醫(yī)療是指什么,大醫(yī)療概念

    界面新聞:百度健康現(xiàn)在在用戶、醫(yī)院和藥企三個方向都有AI產(chǎn)品推出,百度健康在這三個方向的規(guī)劃是怎樣的,尤其是在藥企端有著怎么樣的布局?

    何明科:很多人問過我們這個問題,大家都覺得做一個業(yè)務(wù)應(yīng)該聚焦,百度健康為什么三端都做?醫(yī)療健康行業(yè)是各種行業(yè)里面比較特殊的一個,大部分行業(yè)實(shí)現(xiàn)了三位一體——決策者、消費(fèi)者和付費(fèi)者是一個人,醫(yī)療健康行業(yè)復(fù)雜之處在于它的三位徹底分離,決策者是醫(yī)院、醫(yī)生,付費(fèi)者是醫(yī)保或者商保,消費(fèi)者是患者本人。

    如果只做一端的服務(wù)或產(chǎn)品很難商業(yè)化,我們需要在三方面都發(fā)力,但最終的商業(yè)化是在藥企層面實(shí)現(xiàn)。國外為藥企提供服務(wù)的公司叫CXO公司(醫(yī)藥外包賽道總稱),包括CRO(合同定制研發(fā)機(jī)構(gòu))、CDMO(合同定制研發(fā)生產(chǎn)機(jī)構(gòu))、CMO(合同定制生產(chǎn)機(jī)構(gòu))。像艾昆緯之類的公司,就是提供數(shù)據(jù)支持、臨床研究等CRO服務(wù),就是我們很好的學(xué)習(xí)標(biāo)桿。

    界面新聞:在專門服務(wù)藥企的領(lǐng)域,艾昆緯已經(jīng)是比較成熟的公司,百度健康與之相比有什么差異化的優(yōu)勢?

    何明科:首先,我們是一家中國公司,我們有本土優(yōu)勢。而且中國的藥企還處于方興未艾的狀態(tài)。坦白來說,在大部分的行業(yè)里,中國企業(yè)基本與美國齊頭并進(jìn),但在醫(yī)藥行業(yè)中國的頂級創(chuàng)新藥企較少。但我們相信中國的醫(yī)藥行業(yè)也會像制造業(yè)或科技業(yè)一樣出現(xiàn)世界級的企業(yè),我們認(rèn)為值得伴隨這樣的企業(yè)從默默無聞成長為行業(yè)領(lǐng)頭羊。我們做CXO服務(wù)離中國的公司更近,也更了解中國市場,這就是我們的優(yōu)勢。

    第二,在醫(yī)藥行業(yè),之前大家都在提數(shù)字化,現(xiàn)在提數(shù)智化,數(shù)智化和AI有很多的結(jié)合,而這是百度的特長。

    第三,百度是互聯(lián)網(wǎng)公司,我們自己有用戶和醫(yī)生的心智以及相應(yīng)的數(shù)據(jù),天然就有數(shù)據(jù)去提供數(shù)智化的服務(wù)。

    界面新聞:百度健康在藥企這塊主要做臨床前患者招募嗎,還有其他的業(yè)務(wù)嗎?

    何明科:除此之外,我們還有類似于CRO的相關(guān)業(yè)務(wù),譬如患者教育和醫(yī)生教育,給藥企提供數(shù)智化的系統(tǒng)和產(chǎn)品等,這都是我們的業(yè)務(wù)。

    界面新聞:現(xiàn)在和哪些藥企已經(jīng)有合作?

    何明科:基本上大部分藥企都和我們有些相關(guān)的合作,因?yàn)樗麄冇泻芏嘀袊呐R床實(shí)踐項(xiàng)目,在全球占比非常高,僅次于美國,這種項(xiàng)目都需要基本的患者招募。而且隨著現(xiàn)在臨床招募患者不像以前那樣粗線條、大顆粒度,它會越來越精細(xì),這時候百度的無論是海量用戶基礎(chǔ)還是AI技術(shù)都能發(fā)揮更大的價值。

    界面新聞:現(xiàn)在百度健康在患者、藥企和醫(yī)院這三方都有布局了,未來還有哪些可以拓展的空間嗎?

    何明科:雖然看起來我們在這三方面都有覆蓋,但是還有很多需要做的地方。醫(yī)療行業(yè)本來就是萬億或者十萬億的行業(yè),隨著逐步往健康方向拓展,特別是從已病到未病防治,健康領(lǐng)域還有很多空間。就算基本覆蓋了患者、醫(yī)生和醫(yī)院,但實(shí)際上還差得很遠(yuǎn)。以醫(yī)院為例,醫(yī)院科室那么多,沒人敢說自己覆蓋了所有的科室。

    在藥企方面,剛才說CXO,也有很多服務(wù)可以做且天花板很高,國際頂級的這些公司,收入都是大幾百億或者更高的范圍。所以光是做好這三件事,我們要做的就有很多了。

    界面新聞:那目前百度健康在臨床前招募患者這個環(huán)節(jié),主要偏向哪種類型藥物的招募?

    何明科:這和招募患者的難度有關(guān)系,現(xiàn)在比較火熱的還是腫瘤領(lǐng)域,自免領(lǐng)域多一些。

    界面新聞:除了百度之外,其他大廠也在紛紛布局醫(yī)療AI,百度健康的優(yōu)勢在哪里?

    何明科:一方面,我們做這個事情時間比較長,同時一直在利用AI賦能醫(yī)院,所以我們對醫(yī)院的理解、醫(yī)生的理解比較深入。比如我們的“AI智慧門診”在醫(yī)院比較受認(rèn)可,已經(jīng)在武漢協(xié)和醫(yī)院全院推廣。這個應(yīng)用確實(shí)能幫醫(yī)生提高效率、提升醫(yī)院患者的服務(wù)體驗(yàn),還和國家政策提的智慧管理、智慧服務(wù)高度吻合。這是我們的優(yōu)勢。

    第二點(diǎn),大家想找一個好醫(yī)生、好醫(yī)院的時候,還是喜歡用百度搜索,我們可以把這種流量和數(shù)智化進(jìn)行更好的結(jié)合。

    界面新聞:那在和醫(yī)院端合作的話,您認(rèn)為最重要的是什么?

    何明科:我覺得還是命中醫(yī)生的痛點(diǎn)。第一,醫(yī)生是一個專業(yè)群體,了解需求,做服務(wù),我覺得是有一定門檻的,所以老是強(qiáng)調(diào)時間的積累。

    第二,醫(yī)院和醫(yī)生非常強(qiáng)調(diào)合作的穩(wěn)定性。今天做,明天不做,別人就不會信賴你的服務(wù)。藥企也一樣,除了產(chǎn)品服務(wù)好,穩(wěn)定性也很重要。對他們來說,如果老是切換供應(yīng)商,內(nèi)部也有很多的切換成本。

    界面新聞:百度健康去年推出了靈醫(yī)大模型,醫(yī)療大模型在研發(fā)和應(yīng)用方面有哪些難點(diǎn)?

    何明科:第一,百度有自己的通用大模型文心一言,和其他競爭者相比有很大的優(yōu)勢。第二,AI技術(shù)有三大支柱——算力、算法和數(shù)據(jù)。在醫(yī)療行業(yè),數(shù)據(jù)是很難得的資源,數(shù)據(jù)隱私管理也非常嚴(yán)格。怎樣合理、合法、合規(guī)地拿到數(shù)據(jù)并用于訓(xùn)練模型,都是非常難的事情。對于新玩家來說,一個是基礎(chǔ)大模型,一個是數(shù)據(jù)的分布性和高質(zhì)量數(shù)據(jù),都是難點(diǎn)。

    界面新聞:醫(yī)療大模型和其他的通用大模型來說,有什么樣的區(qū)別和優(yōu)劣之分?

    何明科:通用大模型和行業(yè)大模型孰優(yōu)孰劣一直是大家爭論的話題,其實(shí)到最后一個是看場景劃分有多細(xì),是不是能在固定場景解決固定的問題;另一個是看數(shù)據(jù),醫(yī)療大模型對數(shù)據(jù)有特定要求,但通用大模型需要適用于所有場景,不一定會用醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行模型調(diào)優(yōu)。這兩點(diǎn)是醫(yī)療大模型的核心競爭優(yōu)勢。

    界面新聞:要評價一個醫(yī)療大模型好與不好,主要從這兩個方面來看嗎?

    何明科:這兩個方面維度還是很粗,場景粗細(xì)和數(shù)據(jù)多少不是一個可以量化的標(biāo)準(zhǔn)。最后還是要落到實(shí)際場景里去看,用戶對它的評價或者醫(yī)生、醫(yī)院的評價。

    界面新聞:大模型開發(fā)出來只是第一步,后續(xù)落地還有很多困難。從您的觀察來看,醫(yī)療大模型想要大規(guī)模落地的話,還需要有哪些路要走?

    何明科:我覺得無論是患者、還是醫(yī)院、藥企,要的都不是模型,而是實(shí)際的應(yīng)用。當(dāng)我們回到產(chǎn)業(yè)視角,用戶更關(guān)心應(yīng)用是什么,比如我們在醫(yī)院的應(yīng)用,像AI智慧門診的智慧候診室功能,通過大模型能夠生成符合要求的病歷,節(jié)省醫(yī)生的時間,醫(yī)生可以花更多的時間和患者做溝通,發(fā)現(xiàn)真正的病因,開展更好的治療方案,我覺得這是很有價值的。

    我們最近在做的醫(yī)保政策查詢,就是切入到行業(yè)里面。因?yàn)獒t(yī)保政策是一個非常復(fù)雜的事情,它有幾個維度。第一,中國每個省的醫(yī)保政策可能是有差異的;第二,不同類別的藥對應(yīng)的醫(yī)保政策不同;第三,個人身份是職工還是農(nóng)民,還是退休再保的,對應(yīng)的政策也不一樣;第四,個人今年的狀態(tài)不一樣對應(yīng)的醫(yī)保政策不同,比如今年有沒有報銷過,有沒有過基礎(chǔ)線,達(dá)沒達(dá)到天花板。

    對于普通人來說,要想搞清楚醫(yī)保政策很麻煩。不光是普通人,無論是醫(yī)生,還是保險公司的人,都會面臨這個問題。那在這個時候,AI大模型就可以發(fā)揮作用解決這個問題。

    界面新聞:現(xiàn)在醫(yī)療大模型已經(jīng)跑出來了成功的商業(yè)模式嗎?

    何明科:還是為藥企服務(wù)。現(xiàn)在看起來,還沒有一個應(yīng)用推出來可以解決所有問題,不僅在醫(yī)療健康行業(yè),在整個行業(yè)里面都沒有看到這樣的應(yīng)用,現(xiàn)在所有的大模型的應(yīng)用,都是奔著搜索去的,比如ChatGPT把搜索做得很強(qiáng),但是除此之外,大家都沒找到一個“killer app”,都在一些很窄的場景里面發(fā)揮價值。

    界面新聞:好像回到了互聯(lián)網(wǎng)的最初階段,大家也是從搜索開始。

    何明科:我覺得社會發(fā)展必然有一個階段,大家都知道這個東西很有用,但是都找不到用戶。我從2008年開始做投資,那會兒最火的是做移動互聯(lián)網(wǎng),大家都知道移動互聯(lián)網(wǎng)有價值,但是并沒有發(fā)現(xiàn)一個和PC互聯(lián)網(wǎng)相比有價值的應(yīng)用。直到2010年之后,網(wǎng)約車、外賣出現(xiàn),才算是真正的移動互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用。所以,無論是互聯(lián)網(wǎng)還是AI,發(fā)展都需要一個過程。

    界面新聞:現(xiàn)在也是在找一個能夠落地的應(yīng)用場景嗎?

    何明科:對,但現(xiàn)在AI發(fā)展面臨的一個問題是,技術(shù)棧和基建還沒有成熟。AI大模型實(shí)際上非常依賴算力,大家預(yù)想的高精尖的AI都需要算力支持。站在國家的角度來說,目前的算力無法支持大規(guī)模的AI使用。目前,國家在西部地區(qū)建造算力中心,手機(jī)的硬件在算力上也有待升級,可能算力中心建造好了和硬件升級完成之后,就像當(dāng)初發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)一樣,移動基站與硬件都完善了互聯(lián)網(wǎng)公司才能發(fā)展。類比來說,AI行業(yè)的發(fā)展也是如此。

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