随着智能算法的日益成熟,AI大模型的应用持续深入,医疗领域也不例外。
中国科学院院士、深圳医学科学院创始院长颜宁在近期的一个行业论坛上提出,公众对人工智能的理解,主要源自两大划时代的事件:首先是AlphaGo(阿尔法狗)在围棋领域的辉煌成就,成功击败了世界级的高手;其次是AlphaFold(阿尔法折叠)在结构生物学领域的创新突破,推动了该领域的深刻变革。
“借助AlphaFold,我们能够预测众多蛋白质的结构,其作用几乎堪比最优质的数据库——PDB蛋白质结构数据库(Protein Data Bank, PDB)。至此,我们意识到,众多蛋白质结构与未知功能之间的内在联系仍待挖掘。这标志着结构生物学已由一门基础性、验证性的学科,演变为更具探索性的发现类学科,完成了革命性的转变。”颜宁坚信,“科技的进步为科学研究注入了强大的动力,诸如图像识别和机器学习技术的应用,使我们能更精准地区分噪声与信号,进而深入探究更为复杂的科学系统。”
《2024十大新兴技术报告》显示,AI已成为科学研究的驱动力,当前深度学习和生成性AI正在加速科学发现,并预计将在疾病诊断、治疗、预防,以及新材料和生命科学领域带来突破性进展。从市场规模看,IDC预计,到2025年,全球人工智能应用市场总值将达1270亿美元,其中医疗行业将占总规模的五分之一。业内预计,未来10年我国“AI+医疗”市场规模复合年增长率(CAGR)将超过30%。
迈瑞医疗集团研发副总裁李新胜此前也在接受21世纪经济报道记者采访时表示,“医疗应该是AI可落地的最佳领域,因为在医疗领域AI是刚需,AI在其他领域可能是锦上添花,但在医疗领域是雪中送炭。”
随着医疗大模型逐步发展,许多互联网巨头以及医药企业开始投入到医疗AI模型的研发工作中,百度、腾讯、科大讯飞等互联网公司巨头也蜂拥而至,针对医疗场景,研发新产品、新模型。
《2023医疗健康AI大模型行业研究报告》(以下简称《研究报告》)显示,截至2023年10月,国内累计公开的医疗大模型近50个,涉及患者问诊、医生助手、药物研发、健康科普等多个领域。但行业发展飞速之外如何探索平衡盈利一直是医疗AI领域的重中之重。
场景是医疗大模型发展的关键。腾讯健康总裁吴文达对21世纪经济报道表示,“从技术上面,无论是腾讯还是其他企业,落地应用在医疗的场景,都大同小异。所以现在拼的话就是看哪一个能够搭建更好的服务生态,哪一个的服务更好,哪一个的性价比更好,或者哪一个可以在这个赛道坚持的最久。”
实际上腾讯、京东、百度等互联网大企业在模型的场景搭建方面下足功夫,渴望搭建独特的医疗场景。在医疗大模型方面,腾讯健康主要是面向药企进行服务。腾讯的思路是通过自身的数据技术能力,把不同的药店和药企推广到更多的患者,将药店的服务与患者连接起来。
而百度灵医的大模型,在医疗场景上,则选择了覆盖了“医-患-药”全场景的数据服务方式。在这样的发展路径下,百度灵医大模型看重数据安全性。百度方面曾表示,百度灵医大模型加入了多重策略机制,最核心的是将循证AI技术深度整合到训练过程中,目的还是为了安全——如此一来,就能避免大模型“自己创造医疗知识”。
另外,科大讯飞的讯飞星火大模型也同样具有竞争力。在医疗领域,星火医疗大模型主要应用在医疗海量知识问答、医疗复杂语言理解、医疗专业文书生成、医疗诊断治疗推荐、医疗多轮交互以及医疗多模态交互等方面。
同时,针对C端的用户,科大讯飞在2023年10月24日发布了个人健康助手讯飞晓医APP。科大讯飞董事长刘庆峰表示,目前讯飞晓医已经覆盖1600种常见疾病、2800种常见药品、6000种常见检查检验,满足用户在看病前、用药时、检查后的核心场景健康需求。
当前,我国医疗大模型行业正处于一个快速发展和创新的阶段,市场规模不断增加。《研究报告》分析称,医疗健康AI大模型使原有医疗场景应用创新的难度被大大降低,预计其会在2023~2027年集中爆发,到2030年,国内医疗健康AI大模型市场规模将超过230亿元。
值得注意的是如今,AI制药在生物制药领域版图十分火热。
一般而言,一款新药的研发流程,从早期的靶点发现,到化合物发现,临床前至临床间,甚至审批上市至商业推广都可以用到AI技术的赋能和加速。目前而言AI最主要集中应用于化药及生物药的发现和临床前开发阶段,AI在前述的经验积累为找到正确的化合物增加一些概率,大幅缩短开发新药所需的时间,帮助科学家识别迄今还未发现的新药物分子。
AI可以为医药研发赋能,提高药物研发的效率。“医疗行业是强数据积累的行业,非常契合AI 应用领域的发展,目前,已经有不少开源的数据集在为医疗AI企业短时间内快速做出产品,我们期待医疗AI 大模型的应用,可以帮助医疗行业解决资源分布不均衡等痛点。”某中型医疗服务机构创始人向21世纪经济报道记者指出。
科大讯飞智慧医疗事业部总裁陶晓东也表达了同样的观点,他此前向21世纪经济报道记者表示:“大模型可以在驱动医疗科研方面发挥巨大作用,包括生成个人的研究相关的一些摘要、总结,帮助研究者发现最前沿的论文中的关键信息,面向人类的表达方式生成医学知识,形成计算机可以运用、处理的医学知识库。”
在涉猎临床后,诸如华为、腾讯等互联网大厂,开始针对药物研发开发大模型。在制药层面,华为云开发了盘古药物分子大模型,目的是提高医药研发生产的效率。
华为云大数据与人工智能领域总裁尤鹏透露,“盘古药物分子大模型新增了靶点口袋发现、分子对接、分子属性预测、自定义属性建模、分子聚类、口袋分子设计、自由能微扰、合成路径规划、分子优化、分子搜索等十大AI制药核心场景,将药物设计的效率提升33%,优化后的分子结合能提升40%以上,实现早研阶段的全流程加速。”
深睿医疗也针对医药研发,推出了的基于AI大模型的智能多模态科研平台,深睿医疗方面表示,新平台在继续保持原有的多模态课题管理能力、AI自动标注、多模态数据统计分析和AI建模能力的基础上,提出医疗图像通用分割模型SAMI(Segment Any Medical Images),适配X-Ray、CT、MRI、PET、超声、病理切片、内镜、皮肤镜、牙片、血涂片等多模态医疗数据,目的是从器官、到病灶甚至病理细胞、病变组织、细胞元素等级别的亚秒级分割,为医疗实践中的一切图像分割任务提供AI一键式解决方案。
中国药学会副理事长曲凤宏认为,生物医药产业是国家战略性新兴产业,新一轮的信息技术革命和技术跨界融合在快速发展,新一代的信息技术正在赋能生物医药产业研发,以及全产业链条的各个方面和各个环节,人工智能、云计算、大数据等等技术已经广泛在新药研发当中运用。
尽管AI医疗赛道逐渐火爆,大企业纷纷推出自己的大模型产品,但是目前来说,真正能应用到临床的大模型产品还是少数。由于行业先天壁垒高,面临较高的安全要求和合规监管问题,商业化是一个难点。
吴文达对21世纪经济报道记者表示,“互联网医疗赛道真的挺困难,有时候就是看谁能撑到最后,因为甲方的付费意愿没有其他行业高、没有其他行业快。小公司之前还可以用融资上市讲故事,亏钱也可以融到资,可以养一个团队,能够一直坚持下去,但是这个套路也彻底破灭了。最终还是集中在几个大厂。”
面对存在的商业化困境,企业们纷纷尝试不同的经营路径,希望能找到持续盈利的商业化道路。目前,腾讯健康选择了医疗、医药和医保生态一体化的运作方式。
京东健康则在销售端选择了C端免费、B端收费的运营思路。例如,京东健康发布的京医千询就是面向广大用户推出的免费医疗服务。
“未来,我认为可能不会有太多技术大模型公司,医疗大模型公司就更不会有太多,医疗大模型可能都是依托于基础大模型来做应用。在竞争中更为重要的是差异化和能力,前者是对业务场景的理解,后者是实际应用中的效果,企业要通过差异化和产品效果在竞争中脱颖而出。”何明科对21世纪经济报道记者表示。
目前在商业落地方面,医疗大模型实际应用中仍面临诸多挑战,如如何与现有医疗体系有效融合、如何确保模型在临床实践中的准确性和可靠性等。这些问题对于行业从业者是不得不面对的挑战。
方正证券认为,中国AI医疗从2021年开始步入发展期,随着医疗数据互联互通建设进一步展开、感知应用算法迭代、赛道竞争加剧,只有可行的商业模式才能从激烈竞争中胜出。