医渡科技 CTO 闫峻：高质量语料与落地场景是垂域大模型的关键

近日，由上海市杨浦区人民政府、新华社上海分社共同主办的「2023 大模型创业大会」成功举办。大会广邀互联网大平台、高校科研院所、细分领域行业领军企业和垂直领域创业公司领袖齐聚上海杨浦，聚焦国内大模型产业的创业生态，共话大模型产业的创新未来。作为医疗垂域大模型研发代表，医渡科技 CTO、首席人工智能科学家闫峻博士在「垂直大模型应用、机遇与挑战」主题论坛做分享发言。

他表示，数据、算法、算力是人们熟知的大模型发展的三大要素。其中，对垂直行业来讲，数据是直接影响大模型落地效果的关键，场景则直接决定了垂域大模型的价值。

目前，尽管不少公司已经在医疗领域进行了大模型相关工作，但真正专注于医疗健康领域、满足其需求的高度专业化大模型仍然稀缺。「垂直领域的大模型需要明确应用场景，这些场景不仅仅是理论上有意义，而是能产生实际的客户价值，有人愿意为此付费。」

对于医疗健康领域而言，闫峻博士列举了几个关键的应用场景。例如医院的科研、管理和临床辅助决策等场景，大模型的引入将改变医院管理者以及医生与数据交互的方式，助力科研高效产出、医院精细化管理，提升诊疗效率与质量等。此外，面向政府的健康早筛、公共卫生服务，针对患者的患教科普、健康咨询、康复管理，以及生物制药中的靶点发现、化合物筛选和健康保险中的智能客服、健康服务等都是医疗大模型可以发挥价值的落地场景。

目前，业内已经对通用大模型不能完全满足垂直领域的场景需求达成共识。医疗的专业性与严肃性决定了医疗场景对问题的容错率更低，这自然对语言大模型提出了更高的要求，需要基于医疗专业语料进行深度训练学习，保障模型的推理质量、准确性与可靠性。此外，考虑到现阶段医院等客户大部分缺乏大模型的部署环境，因此「大模型」不能无限「大」。加上医疗健康领域涉及到患者隐私等，对数据安全性要求高，行业需要专注于医疗健康领域的完全自主大模型。

闫峻博士介绍，医渡科技已经形成数据、算力、团队等全方位布局。在数据方面，医渡科技对大量的临床实践指南、医学文献进行筛选治理，并以过往实践中积累的大规模、高质量的可量化知识图谱作为部分知识来源，克服大模型幻觉对医疗应用的干扰。同时，医渡科技早已完成以人工智能和医学人才为主的大模型团队搭建，依托具有交叉学科背景的研发团队对模型进行迭代，保障模型的反馈严格遵照医学逻辑。此外，在算力方面，医渡科技与昇腾 AI 密切合作，近日还携手发布了医疗领域专属大模型训推一体机解决方案，加速推动大模型落地。

大模型技术正在各个垂直领域展现更加广阔的前景，为社会带来更多创新和价值。闫峻博士表示，随着大模型技术的不断演进，基于医渡科技海量真实世界医疗知识的积累、疾病维度上的 AI 技术沉淀以及丰富的场景落地经验，我们有信心看到更多创新应用在医疗健康领域落地，推动医疗行业的智能化转型与效率提升。