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年尚未結束，涌入醫(yī)療領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、深度學習加持多年的醫(yī)學影像、冷門但有潛力的中醫(yī)康復……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。尤其是在當下的經(jīng)濟周期波動期，一項應用要想順利落地并且實現(xiàn)商業(yè)化，必須精準把控用戶的真實需求。

那么，什么樣的醫(yī)療大模型應用能夠脫穎而出？答案或能給到“智能體”。

所謂智能體，是指能夠感知環(huán)境、進行決策并采取行動的系統(tǒng)。它們可以是軟件程序、機器人或其他自動化設備，具備一定的自主性和智能性，可以通過與環(huán)境的交互，不斷學習和適應，從而實現(xiàn)特定的目標。

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

置于醫(yī)療這樣一個專業(yè)領域，此類應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”等應用用于診前服務、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)年的實踐還是驗證了診前環(huán)節(jié)（問診、導診）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對醫(yī)療企業(yè)的營銷思維和營銷方式進行一次徹底變革，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，給出準確的、精準的解答，也能同用戶交互，像“真實的人”的那樣進行多輪對話，層層遞進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，并能精準分析訪問數(shù)據(jù)，幫助管理者實現(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，有成熟應用在前，它無須再同深度學習一樣需要去創(chuàng)造需求、去培養(yǎng)市場，只需深入這個市場，以舊換新。

2024年發(fā)布的各類智能體（非完全統(tǒng)計）

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)沒有驅動大模型運行的基礎設施。而診前的導診、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，擁有充足的運營經(jīng)驗。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。在星火大模型的支持下，AI能夠模擬醫(yī)生與患者進行自由對話，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確性。

騰訊健康與訊飛醫(yī)療的邏輯相似，但它更為精細地捕捉到了“預問診”這一需求。基于過往智能導診的經(jīng)驗，騰訊健康用大模型做了一個AI預問診系統(tǒng)，患者預約掛號后便可同系統(tǒng)進行詳細的預問診回答，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)拿出了智能分導診、智慧加號、智能候診三個應用。首先，智能分導診面向的是患者常見的分導診需求。大模型支持下，AI可模擬診前咨詢流程，引導患者對病癥進行準確描述，借助推理能力進行歸納匯總，為患者精準匹配與病情相適應的臨床科室和專家。通過這種方式，醫(yī)院能夠將有效的醫(yī)療資源最大化利用，讓每一個醫(yī)生都發(fā)揮出他們應有的價值。

其次，智慧加號的價值在于補足醫(yī)院過去服務體系中的“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模型進行交互，同時上傳檢查結果，模型隨后會提取病史摘要和關鍵陽性信息，幫助醫(yī)生在短時間內判斷患者是否需要接受專家診療，從而實現(xiàn)精準加號。在武漢協(xié)和醫(yī)院的實際調用結果顯示，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)生更準確地確定病因，有效提升診療質量。

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。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)患交流更加精準和高效，醫(yī)生的診療決策更為準確。

當然，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)，構建患者社群，最終尋求藥企付費。歸根結底，過去互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療實現(xiàn)的種種創(chuàng)新，現(xiàn)在智能體帶來了跨時代的升級。

由于診前場景落地快、需求強烈、應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)字化轉型及智慧醫(yī)院建設，使得醫(yī)療行業(yè)的B端用戶具備了相當成熟的智能化能力，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。而在實際之中，業(yè)務人員缺少必要的培訓和溝通，面對過于復雜的表單抵觸情緒嚴重，常常漏填或者亂填，導致數(shù)字化系統(tǒng)在實施過程中碰到極大的阻力。

因此，要在這一基礎上推動智能體落地，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、管理模式復雜的社會組織，國家對其業(yè)務有著明確的政策要求，醫(yī)院內部也有著完善的管理制度與運營流程規(guī)范，其內容龐大和流程復雜常常導致醫(yī)務工作者在查詢文件和處理流程上花費諸多的時間與精力。”

為了幫助提升醫(yī)院整體運行效率，推動醫(yī)院管理制度的全面準確落地，熙軟科技打造的小熙AI運營助理將醫(yī)院運營相關政策與制度融入知識庫，借助領域大模型技術、Agent技術、傳統(tǒng)機器學習技術和底層多形態(tài)知識庫，實現(xiàn)智能知識問答、智能數(shù)據(jù)分析、智能操作體驗“三大應用”。

對于醫(yī)務工作者而言，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準；想要查詢科室的運營數(shù)據(jù)，只需向小熙AI運營助理發(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)進行全面的分析和解讀；無論是預算、報銷還是合同等審批，醫(yī)務工作者都可以在和小熙的對話中一鍵進入，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支撐的運營系統(tǒng)雖然也能實現(xiàn)對運營數(shù)據(jù)進行歸納總結，但其缺陷顯而易見：一是平臺展示的數(shù)據(jù)維度有限，且難以及時擴充；二是缺乏有效的交互性，管理者只能使用平臺預先設計好的算法進行特定維度數(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)院運營管理智能體能夠幫助管理者實時獲取所需的各種深度數(shù)據(jù)分析與服務，并根據(jù)管理者的習慣，自動推送其期望掌握的數(shù)據(jù)。即便初次推送的內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，進一步定制并推送符合期望的信息。

總的來說，醫(yī)院運營管理智能體已逐漸成為提升醫(yī)療機構效率效益的重要技術實現(xiàn)路徑，并為醫(yī)院運營管理效率帶來極大提升。

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

當大模型能力不達標時，很多智能體并不能在導診、輔助時給出絕對正確的答案，風險隱藏其中。

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用之中脫穎而出，仍然需要企業(yè)投以大量優(yōu)質數(shù)據(jù)，不斷訓練、喂養(yǎng)、積累模型，才能逐漸形成優(yōu)秀的業(yè)務能力。

對于大多數(shù)創(chuàng)業(yè)公司而言這都是一個考驗，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，進一步強化它的泛化能力。

因此，從商業(yè)化到盈利，智能體仍有相當長的路要走。尤其是在百模大戰(zhàn)進入白熱化的今天，智能體的運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域的綜合產業(yè)，旨在通過創(chuàng)新產品和服務提升人們的健康水平和生活質量。以下從十個方面對大健康賽道進行簡要闡述。

定義與范圍

大健康賽道不僅局限于傳統(tǒng)醫(yī)療，還包括預防醫(yī)學、健康管理和生活方式干預。其目標是通過綜合手段改善人們的整體健康狀況，強調“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業(yè)的快速發(fā)展。根據(jù)市場研究，預計未來幾年，全球大健康市場將以年均超過10%的速度增長，市場規(guī)模將達到數(shù)萬億美元。

技術創(chuàng)新

科技進步為大健康賽道注入了新活力。遠程醫(yī)療、人工智能輔助診斷、可穿戴設備等新興技術的應用，使得健康管理更加精準和高效，極大地提升了用戶體驗和醫(yī)療服務的可及性。

消費者需求

隨著人們對健康的重視程度不斷提高，個性化和高質量的健康服務需求急劇上升。這一趨勢促使企業(yè)不斷創(chuàng)新，推出更符合消費者需求的產品和服務，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業(yè)的發(fā)展，包括資金投入、稅收優(yōu)惠及行業(yè)標準制定等。這些政策為企業(yè)提供了良好的發(fā)展環(huán)境，促進了產業(yè)的規(guī)范化和可持續(xù)發(fā)展。

投資機會

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

企業(yè)競爭

賽道內競爭日趨激烈，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水平和服務質量，以應對市場的快速變化和消費者的高期望。

跨行業(yè)合作

大健康產業(yè)的發(fā)展需要多領域的協(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，實現(xiàn)優(yōu)勢互補，推動整體產業(yè)的進步。

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，促進社會經(jīng)濟發(fā)展。通過健康管理和預防措施，可以有效減少疾病發(fā)生率，從而減輕社會醫(yī)療負擔。

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)境保護和生態(tài)健康也將成為重要議題，推動產業(yè)向更高質量和更高標準邁進。

結論

大健康賽道是一個充滿機遇與挑戰(zhàn)的領域，隨著科技的進步和社會需求的變化，新的機會將不斷涌現(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，推動產業(yè)的創(chuàng)新與進步。#健康本源# #健康是這么來的# #健康秘籍共享# #健康未來共創(chuàng)#

【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)都在談論AI，認為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。早先抓住機遇乘風而起的互聯(lián)網(wǎng)大廠們不會錯失AI的風口，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應用也開始落地使用。其中，百度健康推出了五款大模型應用產品：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、可信云等多款數(shù)智化解決方案以及AI應用產品“AI健康管家”。

大廠們依據(jù)自有優(yōu)勢布局醫(yī)療AI，但是產品卻不可避免地出現(xiàn)扎堆同質化。面對這種情況，百度集團資深副總裁、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應用如雨后春筍般問世，但實際上醫(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用。“現(xiàn)在所有的大模型應用都是奔著搜索去的，比如ChatGPT把搜索做得很強，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)療大模型想實現(xiàn)大規(guī)模落地還需要做什么？何明科認為，無論是患者、還是醫(yī)院、藥企，要的都不是模型，而是實際的應用。也就是說，找準用戶的痛點才是關鍵所在。

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。當初，互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展得益于5G網(wǎng)絡、數(shù)據(jù)中心等新型基礎設施建設，而AI發(fā)展的基礎是算力。AI技術有三大要素：數(shù)據(jù)、算法和算力。如果說數(shù)據(jù)是AI的基礎，AI應用需要大量的數(shù)據(jù)支持；算法是AI的核心，幫助AI理解和處理復雜數(shù)據(jù)；算力則是支撐算法的基礎，越復雜的算法所需要消耗的算力資源越多。何明科認為，AI行業(yè)要想實現(xiàn)快速發(fā)展，首先得把基礎建設做好。

以下是界面新聞對何明科的采訪節(jié)選，略作編輯：

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)務應該聚焦，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)實現(xiàn)了三位一體——決策者、消費者和付費者是一個人，醫(yī)療健康行業(yè)復雜之處在于它的三位徹底分離，決策者是醫(yī)院、醫(yī)生，付費者是醫(yī)保或者商保，消費者是患者本人。

如果只做一端的服務或產品很難商業(yè)化，我們需要在三方面都發(fā)力，但最終的商業(yè)化是在藥企層面實現(xiàn)。國外為藥企提供服務的公司叫CXO公司（醫(yī)藥外包賽道總稱），包括CRO（合同定制研發(fā)機構）、CDMO（合同定制研發(fā)生產機構）、CMO（合同定制生產機構）。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，就是我們很好的學習標桿。

界面新聞：在專門服務藥企的領域，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，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)，我們認為值得伴隨這樣的企業(yè)從默默無聞成長為行業(yè)領頭羊。我們做CXO服務離中國的公司更近，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)生的心智以及相應的數(shù)據(jù)，天然就有數(shù)據(jù)去提供數(shù)智化的服務。

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)務嗎？

何明科：除此之外，我們還有類似于CRO的相關業(yè)務，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)和產品等，這都是我們的業(yè)務。

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的合作，因為他們有很多中國的臨床實踐項目，在全球占比非常高，僅次于美國，這種項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，這時候百度的無論是海量用戶基礎還是AI技術都能發(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，但實際上還差得很遠。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系，現(xiàn)在比較火熱的還是腫瘤領域，自免領域多一些。

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)院比較受認可，已經(jīng)在武漢協(xié)和醫(yī)院全院推廣。這個應用確實能幫醫(yī)生提高效率、提升醫(yī)院患者的服務體驗，還和國家政策提的智慧管理、智慧服務高度吻合。這是我們的優(yōu)勢。

第二點，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)智化進行更好的結合。

界面新聞：那在和醫(yī)院端合作的話，您認為最重要的是什么？

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

第二，醫(yī)院和醫(yī)生非常強調合作的穩(wěn)定性。今天做，明天不做，別人就不會信賴你的服務。藥企也一樣，除了產品服務好，穩(wěn)定性也很重要。對他們來說，如果老是切換供應商，內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)和應用方面有哪些難點？

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)隱私管理也非常嚴格。怎樣合理、合法、合規(guī)地拿到數(shù)據(jù)并用于訓練模型，都是非常難的事情。對于新玩家來說，一個是基礎大模型，一個是數(shù)據(jù)的分布性和高質量數(shù)據(jù)，都是難點。

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，其實到最后一個是看場景劃分有多細，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)進行模型調優(yōu)。這兩點是醫(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，場景粗細和數(shù)據(jù)多少不是一個可以量化的標準。最后還是要落到實際場景里去看，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，而是實際的應用。當我們回到產業(yè)視角，用戶更關心應用是什么，比如我們在醫(yī)院的應用，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。因為醫(yī)保政策是一個非常復雜的事情，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，不同類別的藥對應的醫(yī)保政策不同；第三，個人身份是職工還是農民，還是退休再保的，對應的政策也不一樣；第四，個人今年的狀態(tài)不一樣對應的醫(yī)保政策不同，比如今年有沒有報銷過，有沒有過基礎線，達沒達到天花板。

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。現(xiàn)在看起來，還沒有一個應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用，現(xiàn)在所有的大模型的應用，都是奔著搜索去的，比如ChatGPT把搜索做得很強，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，技術棧和基建還沒有成熟。AI大模型實際上非常依賴算力，大家預想的高精尖的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。