大型医疗模式：最应该确定的是资本！

商界观察

2023-08-28

沉寂已久的美元医疗小组再次活跃起来。

在过去的很长一段时间里，美元基金的投资者消失了。虽然医疗仍然很受欢迎，但他们过去投资的原创药品在一级市场表现不佳，重仓的互联网医疗似乎没有上岸的迹象。

自打ChatGPT之后，投资大家又一次兴奋起来。有些人开玩笑说：AI再次拯救了美元基金。

回到行业，很多企业虽然迟到了。

JD.COM健康、医联、百度灵医智惠、深瑞医疗、科大讯飞、智云健康、上海联通、润达医疗、深圳大数据研究院、东软、丁当健康、卫宁健康、清华智能产业研究院等互联网医疗研究所纷纷使用自己的产品。

据不完全统计，自2月份以来，已有10多个项目发布或将发布医疗大模型商品，保留了各种科技属性的尊严。

但是市场上也有拍砖的声音:大模型创业的一个关键指标就是公测，但是到目前为止还没有看到有人拿出公测数据，大部分都处于商品研发阶段。什么时候落地？什么时候商业化？

更为重要的是，大型医疗模式能否真正解决医疗问题？

与通用大模型相比，医疗大模型的进入有四个特点:进入相对较晚，推进速度较慢，数据技术场景深厚，对专业性要求最高。

每个家庭究竟做得怎么样，进展如何，良医财经做了系统的梳理盘点，也试图对其中的技术和商业难点进行分析。

01垂类通用大模型 VS 垂直类应用大模型

没有孰优孰劣之分

自今年3月百度发布大语言模型“文心一言”以来，已成为中国第一类ChatGPT产品，多家企业发布的大模型纷纷亮相。截至7月3日，中国已有超过80个参数超过10亿的大型模型。

其中不仅有互联网巨头发布的产品，还有忽视科技、商汤科技、科大讯飞等人工智能公司，以及光年之外的百川智能等创业公司，以及中国科学院自动化研究所、上海人工智能实验室等科研院所。

360公司创始人周鸿祎在日前举行的“2023全球数字经济大会人工智能高峰论坛”上甚至预测，未来可能不是百模对决，而是万模群舞。

事实上，当业内专家提到大模型落地时，一个普遍的共识是，垂直领域率先取得突破。

周鸿祎指出:“有人认为大模型是一个窗口和泡沫，就像以前流行的概念一样吗？我不这么认为，但这是一场新的工业革命。大模型可以提高每个人和每个组织的劳动生产力，实现通用人工智能对行业的赋能。”

不必刻画群魔乱舞的诋毁，也不必过分吹捧概念，良医财经的理解是：

首先，积极参与应该受到鼓励。毕竟，世界公认的客观事实一定代表着未来。既然大家都认为自己是医疗科技公司，无论从哪个角度来看，都没有理由缺席。打磨健全团队的技能树，加强对AI价值的理解，需要时间和过程。这是一次组织能力的演练；

第二，过程必须烧钱、漫长、坎坷。这么多烧了几千亿的互联网公司，其通用大模型的能力还在及格线之外，不能低估技术难度，量力而行，保证企业生存是第一前提。弹药要做好充分的准备，不要指望真的有资本进入输血市场。这里的宝藏风险系数太大；

第三，医疗行业太特殊了。每一个环节都是坑，安全坑，验证坑，实用坑，多样坑，政策坑。这些都是从业者十几年的血淋淋的教训，不会因为大模型的特殊性而好很多。

看看全是问题，做才是方法。

一般垂直大模型有两种:一种是垂直通用大模型，另一种是垂直情景大模型。参与者基本都是有产业背景的大玩家，各有各的需求和想法，没有正确的答案。

02垂类通用大模型：

各有各的背景优势，各有各的非份欲。

垂类通用代表：京东健康、医联、百度灵医智惠、科大讯飞、上海人工智能实验室等。

构成能力：背靠大树，富有，数据丰富，情景丰富。

就医疗行业而言，目前具有垂类通用大模型能力的主要是大厂，其账目资本实力雄厚，欲望和欲望也较大。

京东健康：

京东健康已成为目前最赚钱的因特网医疗项目之一，拥有京东的大树背景，财力雄厚，而且在健康领域。多年来，JD.COM健康打造了业内首个实物与服务相连、知识与数据相结合的百万级大规模健康知识图谱，沉淀了覆盖线上线下医患场景的超过1亿级优质健康档案，并拥有大量药业全球流通大数据；基于此，JD.COM健康在行业内拥有领先的医疗模式 " 基础性 " 资源。

上个月，有钱有数据的JD.COM健康推出了大型产品JD.COM千询。JD.COM千询的大模型都是基于JD.COM的通用大模型，可以快速完成健康医疗领域每一个场景的转移和学习，从而实现产品和解决方案的全面AI部署，为远程医疗服务提供坚实的技术基础。

医联：

MedGPT是国内第一个基于Transformer架构的医疗大语言模型，由医联自主研发。MedGPT不同于一般的大语言模型商品，主要是造成的。⼒在真实的医疗场景中发挥实际的诊断和治疗价值，实现从疾病防治、诊断、治疗和康复的全过程智能诊断和治疗能力。MedGPT可以整合多种医学检验检测模态能力，首次实现在线咨询到医学检查。⽆缝衔接。

值得一提的是，MedGPT首次突破了AI医生无法与真实患者自由交谈的难点，支持医疗咨询场景中多模态的输入输出，全面实现了疾病预防、诊断、治疗和康复四个重要环节的智能化。

为了确保MedGPT的准确性和安全性，医联在预训练阶段使用了超过20亿的医学文本数据，在微调训练阶段使用。⽤高质量的结构化临床诊疗数据有800万条，投入1000多名医生参加人工反馈监督微调培训。

据业内人士透露，目前医联MedGPT的参数值已处于行业领先水平。

百度灵医智惠：

百度的AI医疗品牌灵医智惠，独特的医疗数据和医疗服务经验，构建了百度灵医智惠医疗大模型的堡垒。

投资方面，百度是AI最坚定的拥抱者，十年累计投资规模上千亿，投资强度超过20%，位居国内前列。在医疗领域，百度智能医疗继续深化医疗行业。数据显示，AI应用已落地31个省、800多家医院和4000多家基层诊疗机构，通过智能诊疗、智能管理和智能服务面向医疗的全生命周期。AI应用驱动新范式是通过建立数据认知-知识沉淀-模型循证闭环来构建的。

定义期基本已经过去，内部共识基本达成，每个家庭都有自己的背景优势，也有自己的小欲望。

03垂类情景大模型：

深入挖掘情景价值，先小跑，协助现有业务。

垂类情景代表：叮当健康、微脉、东软、智云健康、华为等。

构成能力：有医疗数据，有服务水平，可以直接面向C端或B端客户。

与垂直通用大模型相比，热衷于全病程管理、多场景应用、多功能覆盖，情景大模型更加重视，主要推广应用级服务。

智云健康：

智云健康旗下的智云医疗大脑行业率先推出两种医疗行业模式——ClouD GPT、ClouD DTx。ClouD 在医院、互联网医院等场景下，GPT主要用于AI辅助诊疗，大大提高了诊疗效率和体验。ClouD DTx主要用于AI协助研发场景，如药械研发、数字疗法等。

鹰瞳科技：

基于视网膜图像模拟病的演变，通过自研AIGC大模型算法生成图像并进行风险评估。在心血管疾病风险、痴呆症风险、近视进展预测等方面取得了重要进展。例如，在基于视网膜图像的心血管疾病风险预测模型中，已经通过了北京大学临床研究所和同仁医院团队的验证结果——模型正在筛查临界/中等以上。（≥5%/≥ICVD风险人群的受试者AUC分别为0.9711。和0.9761。该模型对心血管疾病高危人群的早期发现、积极干预、监测和评估干预效果等有积极作用。

零氪科技：

零氪科技作为一家深度培育大数据治理和人工智能研发应用的创新医疗科技公司，不断加强深度学习算法和核心技术壁垒，结合大量临床研究数据积累的零氪知识库和辅助工具进行定制培训。目前，LLM已成功实现医疗场景中LLM的技术落地和应用，赋能“医疗数据结构化”和“患者私域管理”。并且不断探索应用新的业务场景。

微脉：

全病程管理平台微脉发布国内首款健康管理领域大语言模型应用——CareGPT。根据微脉技术中心总经理海马(花名)的说法，CareGPT将大型语言AI技术与一系列工程优化技术和全病程管理相结合，目前参数为70亿，可以支持医疗健康场景下的多模态输入输出。CareGPT可以访问医院公众号、呼叫中心、企业微信、微脉APP等多个应用领域。为患者提供文字、照片、视频等多种形式的健康管理建议，根据患者的有效互动和内容分析，涵盖诊前、诊中、诊后的全过程。

东软：

面向医疗领域，东软推出了多种AI。医疗行业的应用包括增翼医疗领域的大模型、飞标医学影像标识平台4.0、基于WEB的虚拟内窥镜等。东软拥有丰富的技术积累、海量的数据和丰富的工业应用领域。

深睿医疗：

Deepwise MetAI是国内首个结合计算机视觉的，NLP、深度学习等人工智能前沿技术构建的智能图像&大数据通用平台，将图像科日常应用产生的数据结构化，产生数据资产，可以在技术人员、医生和部门管理人员之间自由流通，实现重建、打印、诊断、咨询、教学和科研的一站式图像智能化。为多学科专家会诊、科研提质增效、影像科日常教学等方面提供创新的AI动力。

有趣的是华为，也有相关的计划。

华为：

以华为推出的大型盘古药物分子模型为例。2021年4月，华为发布了大型盘古NLP模型、大型盘古视觉模型和大型盘古科学计算模型。同年9月，华为推出了大型盘古药物分子模型，用于药物研发细分场景。

据报道，该模型由华为云联合中国科学院上海药物研究所共同培训。依托华为云一站式医疗研发平台 EIHealth，学习盘古药物分子大模型 17 药物分子化学结构亿次。

此外，还有华佗GPT，由深圳大数据研究院推出。、Uni-talk等在上海联通推出的进入玩家。