本文來源：時代財經 作者：張羽岐
從診室到雲端，AI大模型向醫療領域迅速滲透。
【2023醫療健康AI大模型行業研究報告】顯示，截至2023年10月，國內累計公開的大模型數量達到238個，其中，醫療大模型近50個，涉及患者問診、醫生助手、藥物研發、健康科普等多個領域。
各路玩家相繼加碼醫療大模型領域，目前，已有部份醫療大模型產品在多個醫院和醫療機構落地套用。
7月19日，百度集團資深副總裁、百度大健康事業群組總裁何明科在2024百度健康產業生態大會現場對媒體表示，現階段，醫療大模型在醫院的套用場景包括分導診、預問診、智能加號、病歷生成等，未來將拓展至更多場景。
對於醫院和醫生來說，醫療大模型的出現和套用，能在一定程度上提升醫療效率，降低成本。
今年5月，百度健康在武漢協和醫院上線了AI智慧門診，功能涵蓋智能分導診、智能加號、智能候診室等多個服務模組，不僅能為患者解決掛號、候診、就診等環節的多個痛點難題，還能幫助門診醫生提高效率、減輕工作負擔。目前，AI智慧門診已經覆蓋武漢協和醫院全院，該專案落地後已讓140位急重患者及時得到了手術治療。
「這裏面有一個最重要的功能就是幫著醫生減負，即大模型本身能不能幫醫生提前做一些病歷的搜集、整理，甚至與患者的匹配等事情，最終使得醫生滿意。這些指標與門辦經營指標相關，也與醫生自己的負擔相關。其次，有數以萬計的醫生線上執業，也需要處理大量的文本，因為要回復患者的問題，幫助患者寫就醫小結，根據患者的咨詢給患者一個初步的診斷建議等，大模型在這過程中起到了很大作用。」百度大健康事業群醫療業務部總經理張延東對時代財經等媒體表示。
以百度健康正在力推「入院」的AI技術輔助醫生書寫病歷的功能為例。百度大健康事業群策略研發總經理黃海峰在接受時代財經等媒體采訪時透露，據調研，醫生書寫一個患者的病歷大概需要1.5小時至2小時，但裏面其實是有大量的重復性工作。「從實際反饋來看，這一產品是非常受醫生歡迎的。基於醫生多次的查房記錄、住院醫囑等已有的單據，AI輔助生成出院小結和出院門診記錄等，醫生書寫病歷的時間從原有的1.5小時縮減至10幾、20分鐘左右，質素甚至比人工寫的更高，這些是大模型真正能夠在醫療領域幫得上醫生的。」
不過，醫療大模型目前能夠服務的場景依然有限，在落地套用過程中仍面臨諸多挑戰，譬如醫生和患者的接受度、數據安全、醫院政策法規限制，以及成本問題等。
「如果中國醫院的數據能夠互聯互通，或對數據的管控既能確保安全，又能兼顧成本與效率，才能更好地加快大模型落地。」黃海峰稱。
「醫學的跨度非常廣，它有那麽多科，而且人類醫學發展分類越來越細致，像心內、心外越分越細，包括對腫瘤治療的分類體系也越來越復雜。每個科室的變化情況和發展情況是不一樣的。」何明科指出，以影像為例，之所以在這一領域套用廣泛，是因為影像用AI理解起來會比較容易一些，但對於一些很復雜的情況可能就難一些；或如皮膚疾病，皮膚科醫生看到皮膚大概就能判斷做什麽檢查，因此AI拍照可以實作，相對簡單。在這兩個科室，AI對醫生的輔助作用更大。但有些疾病，如精神類疾病，人類對於腦科學還有許多未知，機器更無法弄清楚。
要讓醫療大模型真正做到臨床可用，任重道遠。黃海峰對時代財經等媒體坦言，「我認為大模型要做到真正臨床可用才行。從目前的技術而言，單純的某一套模型尚不能達到這一要求，」
「對於醫生來說，只會做題是沒有用的，在臨床場景裏，越細分才越有用。也就是說，產品越聚焦，價值越高，甚至在專病裏面還要更專。這個指定是有價值的，但需要我們的技術人員跟真正做臨床的醫生進行更多交流，去找到真正的技術點。這確實是還需要更長一段時間才能夠實作的事情。」黃海峰指出。
