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ai大模型應(yīng)用中美比較:找出國內(nèi)醫(yī)療行業(yè)大模型滲透率低的關(guān)鍵
發(fā)布時(shí)間:2023-09-14 10:10:59

近日,鈦媒體國際智庫發(fā)布了《2023AI大模型應(yīng)用中美比較研究》報(bào)告。報(bào)告指出,中美兩國在大模型的布局上不遺余力,而大模型只是配菜,真正要服務(wù)行業(yè)還需要上主菜,即與實(shí)際業(yè)務(wù)場景相結(jié)合,商業(yè)模式自洽的應(yīng)用。中美兩國在各行業(yè)的應(yīng)用上也進(jìn)行了不同的探索。

醫(yī)療領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用近年來得到了迅速發(fā)展,AI 大模型在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用場景可分為診前、診中、診后,涉及診前的藥物研發(fā)、基因研究、預(yù)約就診、預(yù)檢分診以及導(dǎo)診,診中的臨床診斷、臨床治療病歷錄入及藥物檢索,診后的醫(yī)保支付、報(bào)告獲取、患者隨訪、康復(fù)管理及遠(yuǎn)程醫(yī)療等。

Frost&Salivon 數(shù)據(jù)顯示,2020-2025 年?。粒欤t(yī)療市場規(guī)模呈現(xiàn)高增長狀態(tài),市場總規(guī)模在 2025 年將達(dá)348 億元,增速維持在40%左右。觀研數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)顯示,AI人工智能細(xì)分市場中,影像、數(shù)據(jù)交換與存儲(chǔ)、綜合輔助診斷占比較高,占比分別為?。常矗?、22%、13%。據(jù)動(dòng)脈橙數(shù)據(jù)顯示,從2022 年1月1日至2023 年6月28 日全球生成式AI醫(yī)療領(lǐng)域累計(jì)投融資事件超過 160 起累計(jì)投資金額超57.1億美元。

可以說,Al+醫(yī)療市場前景廣闊,一級(jí)市場活躍。但綜合上半年一二級(jí)市場AI的投資情況,橫向?qū)Ρ葋砜?,與金融、政務(wù)、文娛、教育等行業(yè)相比,醫(yī)療行業(yè)大模型的滲透率仍然較低。

美國較早推行了醫(yī)療信息化,醫(yī)療行業(yè)有著豐富的結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),這也方便了美國企業(yè)在研發(fā)端發(fā)力,其中微軟、谷歌、英偉達(dá)等科技巨頭在 AI醫(yī)療領(lǐng)域布局積極,比如谷歌早在?。玻埃保础∧昃褪召徚恕。模澹澹穑停椋睿洌玻埃保丁∧辍。模澹澹穑停椋睿洹【吞岢鰧⑺惴☉?yīng)用到醫(yī)療保健領(lǐng)域,目前谷歌和 DeepMind 團(tuán)隊(duì)發(fā)布的醫(yī)療大模型Med-PaLM在醫(yī)學(xué)考試中已經(jīng)基本接近“專家”醫(yī)生水平,2022年7月DeepMind進(jìn)一步破解了幾乎所有已知的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu),其ALphaFold 算法構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫中包含了超過2億種已知蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu),為開發(fā)新藥物或新技術(shù)來應(yīng)對(duì)饑荒或污染等全球性挑戰(zhàn)鋪平了道路。

從國內(nèi)來看,目前影響大模型在醫(yī)療領(lǐng)域滲透的主要問題在于數(shù)據(jù),一方面醫(yī)療行業(yè)數(shù)據(jù)量非常大、質(zhì)量較差,將醫(yī)療行業(yè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理清洗需要一個(gè)過程;另一方面醫(yī)療行業(yè)數(shù)據(jù)涉及患者隱私和國家安全等敏感信息,數(shù)據(jù)開放度低。盡管面臨著數(shù)據(jù)困難,但國內(nèi)科技企業(yè)一直在迎難而上,比如華為盤古大模型已經(jīng)助力藥品開發(fā),百度文心一言發(fā)布了落地醫(yī)藥行業(yè)的產(chǎn)品 GBI-Bot,京東健康發(fā)布了“京醫(yī)千詢”醫(yī)療大模型等等。

從一二級(jí)市場來看,對(duì)于大模型+醫(yī)療,二級(jí)市場更多關(guān)注的是原有醫(yī)療信息化企業(yè)產(chǎn)品的智能化,而一級(jí)市場更多關(guān)注大模型在醫(yī)藥研發(fā)、輔助診斷等方面的應(yīng)用。

報(bào)告認(rèn)為,美國在?。粒伞〈竽P桶l(fā)展的基礎(chǔ)理論與基礎(chǔ)數(shù)據(jù)方面,有著獨(dú)特的優(yōu)勢(shì),這也為AI大模型的使用打下了基礎(chǔ)尤其是在醫(yī)療研發(fā)等方向其會(huì)繼續(xù)保持著先發(fā)優(yōu)勢(shì)。相比美國,國內(nèi)一直扮演著追隨者的角色,在基礎(chǔ)模型方面,中美之間的差距并不大,“重應(yīng)用輕基礎(chǔ)”的研發(fā)理念,以及國內(nèi)龐大的下游需求,讓國內(nèi)機(jī)構(gòu)更加專注于落地應(yīng)用的研究,可以說,在?。粒伞〈竽P偷膽?yīng)用上,國內(nèi)更勝一籌。

一方面,國內(nèi)一級(jí)市場更多是關(guān)于大模型應(yīng)用的創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目,另一方面,各行業(yè)包括醫(yī)療領(lǐng)域較成熟的企業(yè),均依托在各自行業(yè)的深耕,或外接基礎(chǔ)模型,或利用開源模型自研模型來使所從事的行業(yè)用上AI 大模型。初衷就是落地而去,可能會(huì)在落地應(yīng)用上領(lǐng)先一步。

但與此同時(shí),報(bào)告也指出,國內(nèi)某些行業(yè)尚未完成信息化,基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的匱乏使得AI大模型在某些行業(yè)寸步難行,此外,算力制約成為中美AI 競爭的一把利刃,努力沖破算力制約是AI發(fā)展路上的頭等大事。


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