21世紀經濟報道記者 朱萍 武瑛港 實習生朱益孝 北京報道 “數字化浪潮趨勢不可逆轉，醫療和數字化的結合相比其他行業緩慢一些，仍需要不斷積累量變，最終實現質變。但肯定的是，數字化將會帶來效率和體驗的提升，并有效節約成本。”近日，在2023健康中國產業領袖論壇上，IBM大中華區醫療和生命科學行業總經理李少春表示。
據易觀分析《中國智慧醫療行業洞察2022》數據，2022年智慧醫療市場規模超過3500億元，同比增長32%。智慧醫療已經深入到人們的日常生活，包括使用日常數據進行健康管理、通過人工智能技術對疾病進行預防預控，并將技術應用到生物醫學中等。
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但是在快速發展的同時，如何實現商業閉環似乎仍是重要問題。“智慧醫療只有找到了場景和應用，以及打通了閉環，才有可能真正創收并上岸，最終還要靠實實在在的收入來證明自己的價值。我們希望能夠把握智慧醫療的機遇，做難而正確的事情，做對社會有意義的事情。”君聯資本聯席首席投資官董事總經理王俊峰表示。
同心智醫創始人兼CEO劉偉奇進一步指出，目前智慧醫療仍然不能脫離整體醫療的環境，創新技術和服務真正落地還有漫長的道路要走。“對于企業來說，不管在技術還是商業模式的落地，我們都希望能夠領先半步，但不能跨太大。”
“國際上最著名兩類大模型，一類是以微軟和OpenAI為代表的GPT系統，一類是谷歌的大模型系統，這兩類系統主導著目前大模型的發展趨勢，解決了計算機識別語言的難題。” 中國科學院院士、歐亞科學院院士陳潤生在論壇中表示，微軟的BioGPT、谷歌的Med -PaLM已經在生物領域取得了重要成果。如果GPT大模型是一個參與考試的醫師，那么它能夠在美國專業醫師考試中獲得85分，遠高于獲準的及格分數，AI發展的速度比人們想象的還要快得多。
對于國內的發展狀況，3月16日百度正式發布“國產ChatGPT”產品文心一言，計劃將文心一言接入所有業務內測。
百度大健康事業群創新業務負責人兼GBI總經理吳婷婷介紹，百度的大模型在藥物研發領域已經產生了很多成果。例如5月3日，百度作為中國科技企業第一次以第一完成作者身份在Nature正刊上發布成果，幫助賽諾菲在疫苗研發領域實現產出。
“在GPT技術蓬勃發展過程中，可以將很多場景嫁接到GBI數據庫，包括積累藥品靶點、準入政策、公司交易、臨床科研人員數據等，從而貼近企業用戶的工作需求。GPT還能夠大量收集并匯總分析醫療領域的專家會議和醫療咨詢，比較產品競品關系，解決醫療領域的法律問題等，GPT和醫療的結合點非常多。” 吳婷婷指出。
目前AI正在快速地應用于醫療領域，在李少春看來，智慧醫療的發展趨勢可以用四個“關鍵詞”概括。
第一是“體驗”，遠程診療、視頻監視、物聯網設備以及高效的數據采集，讓新藥研發、患者問診、藥物配送、醫生診療等環節的體驗得到更好的提升。
第二是“高效發現”，例如AIGC技術在新藥研發和創新發現上帶來了巨大價值。國內外共計有百余家AI制藥公司都在大規模采用新型方式，不斷加入大模型技術，產生有效且高效的結果，幫助新藥發現，AIGC技術能夠明顯降低藥物開發成本，縮短開發時間。
第三是“知識學習和獲取”，AI技術在知識學習和知識獲取上能夠更好地賦能臨床醫生、科學家和醫學學生等，使其更高效地獲取相應知識，并加速醫藥研發、輔助診療，賦能學術等創新應用。
最后回歸到“數據”。在大數據和新技術融合下，醫藥行業正在產生新的數字醫療范式，融合人工智能、醫療大數據、遠程醫療、物聯網、區塊鏈大數據等新技術，賦能診療全環節，助力患者全生命周期管理，改變患者行為，改變醫生和患者的交互方式，最終改變生態業態。
“AI無所不能，但收費萬萬不能，可以賦能，但無法收費。”王俊峰用一句話概括了目前智慧醫療所面臨的挑戰。
雖然醫療AI產品廣受用戶歡迎，但存在明顯的商業化困境。相關分析顯示，如果智慧醫療產品營收不能覆蓋研發和運營成本，持續依賴投資人輸血，可能最終無以為繼，目前很多醫療AI企業仍在探索變現方式，例如數坤科技CEO馬春娥曾建議將AI醫療納入醫院診療收費項目名錄。
對此問題，劉偉奇分析稱，從國家整體醫療體系角度來看，疫情防控調動了大量社會資源，國家需要進一步減輕醫療負擔和財政支出負擔，對于新增收費項目，尤其是納入醫保的項目，相關部門會更加謹慎，如果新技術會加重患者的診療負擔，那么就可能會被暫時擱置收費。
“大部分中國的醫療創新尤其新技術的引入，都是依靠國外藥械企業在發達國家完成研究設計新藥、產品臨床驗證、改寫臨床指南之后才逐步引入中國，即使如此也還需要漫長的過程，而國內初創公司推出的創新藥物和技術，進入國家醫保體系也并非易事。”劉偉奇表示。
在柏視醫療科技總裁兼聯席董事長徐晨陽看來，其實技術本身并不創造價值，技術需要在生活中產生有價值的產品和服務。“目前中國還沒有企業團隊完整經歷過從AI技術到產品再到商業落地以及規模化的過程，和擁有長期醫療基礎的美國不一樣，中國急需擁有整體經驗的成長期團隊，否則投資和管理容易扭曲，很難實現落地。但中國的優勢在于有很多患者和相關公司，數字領域的人才培養速度也很快。另外需要注意，最重要的是要有理性，這是走向全球并取得成功的關鍵。”
除了商業化問題，其實AI等智慧醫療在技術方面也仍然面臨挑戰。
據劉偉奇分析，某個領域技術層次越淺，AI應用就會越快，但是對于壁壘更高、專業知識要求更高，而且出錯后果更嚴重的場景，AI的技術突破仍然需要較長過程。“AI很多時候不能給出背后的邏輯，知其然但不知其所以然，不符合循證醫學認知事物的方法，很難被主流的專業界認可。”
另據上述論壇中專家介紹，目前GPT-4已經有萬億的參數，能做人腦遠遠不可能做到的事，然而大模型沒有幾十億資本和大量原始數據和資源就無從開始；擁有800多億神經元的人類大腦只用25瓦就可以進行各種計劃，這同樣可以啟發大模型數據的研究和應用。
另外美國藝術與科學院院士、美國國家工程院院士陳世卿認為，將來人工智能的世界，應當把大型集中式的超算打碎成數萬個小型的、每人都能接觸到的超算，進行大數據搜集和應用，就像大腦一樣分區，各司其職。“AI不僅能協助人類完成大量工作，還能延伸腦的概念，把大腦的計算能力從瑣事中解放出來，更多地進行創新性活動，這樣才能夠把人工智能和GPT發揮到最好。”
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