发布医疗大模型【砭石】,智慧眼助推生命健康产业高质量发展
热浪席卷的盛夏如约而至,同样火热的是人工智能行业的千模大战。追溯到去年圣诞节前,ChatGPT推出,谷歌拉响“红色警报”,一场划破欧美、亚洲乃至全球的新一轮 科技 革命开启,大模型时代拉开帷幕。
整个春天,国内大模型频频亮相,百度、阿里、京东、华为纷纷推出产品,通用大模型赛道摩肩接踵。初夏,更多重磅模型发布,AI新时代展露头角。
当然,这只是开端,就像第一次工业革命持续了160年,第二次工业革命持续了120年,第三次工业革命持续了80年一样,一切才刚刚开始,在时间奔驰下,大模型将无限延伸,通向未来,引领性、标杆性的成果将持续涌现,AI将成为最主要的颠覆者。
5月20日,智慧眼率先打响医疗垂直领域大模型的第一枪,砭石问世,大模型用于医疗场景的信号逐步明确。
那么,砭石大模型能与医疗行业产生怎样的火花呢?
众所周知,”高质量发展”一直是我国医疗卫生事业发展的引航标,字面理解,高质量发展意味着更高质量、更有效率、更加公平、更可持续、更为安全的发展。具体来说,高质量发展的目标是提高医疗资源的利用效率、改善医疗服务的质量、降低医疗服务的成本等等。
如近期国家卫生健康委、国家中医药局印发《关于开展全面提升医疗质量行动(2023-2025年)的通知》中描绘的,“以病人为中心”贯穿于医疗服务各环节,推动形成流程更科学、模式更连续、服务更高效、环境更舒适、态度更体贴的中国式现代化医疗服务模式。
这样一个严肃的领域,与爆火的大模型之间有什么关系?
智慧眼创始人邱建华讲到,起初ChatGPT火的时候,很多人觉得它是一个问答引擎,或者说是一个聊天工具,但是在我的认知里面,其背后的大模型为人工智能企业所展现的并非仅是一项技术,还是一种思路和方向。
大模型会是一个强大的智能生产力工具,将这一工具应用到医疗健康行业,将孕育新的产业环境和医疗远景,新大门打开了,而“砭石”将是这把钥匙。
过去十年里,我们看到健康中国战略全面实施、人民健康得到全方位保障,AI落地取得了长足的进步,但直到今天,我们的医疗健康产业还依然面临诸多问题。
1、医疗资源不均
我国的医疗资源主要集中在大中城市,而偏远地区和农村地区的医疗资源相对匮乏,导致人们在当地无法获得优质的医疗服务。
2、医疗人才短缺
医疗人才培养需要至少需要5-8年时间,而当前医疗需求量大,导致医疗人才短缺,特别是基层医疗机构。
3、医疗费用上涨
随着我国人口老龄化的加剧,医疗需求增加,同时医疗费用也在不断上涨,一些患者难以承受高额医疗费用。
4、服务效率不高
由于医疗信息系统不完善、医疗服务流程繁琐等原因,医疗服务效率较低,导致患者等待时间过长。
5、医疗诚信问题
医疗服务过程中存在一些不诚信的行为,如过度诊断、过度治疗、忽视患者隐私等,导致患者对医疗服务的信任度下降。
大模型技术将有助于打破了这些局限性。大模型具有众多优势,包括:更强的学习能力,更好的泛化能力,更高效的计算能力,经过大规模预训练的大模型,实现了对传统 AI 技术的突破。大模型将从至少五个方面解决医疗行业痛点。
1、提高医疗诊断和治疗的效率
大模型可以通过对大量医疗数据的学习和分析,提高医生的诊断和治疗能力,提高医疗诊断和治疗的效率。
2、改善医疗资源分配不均
大模型可以通过远程诊断和远程治疗等技术手段,将优质的医疗服务送到偏远地区和农村地区,改善医疗资源分配不均的问题。
3、加速医疗人才培养
大模型可以通过机器辅助诊断、智能推荐学习资料等方式,加速医疗人才培养,缩短医生培养周期。
4、助力降低医疗费用
大模型可以通过预测疾病风险、制定个性化治疗方案等方式,降低医疗费用,让患者享受到更加实惠的医疗服务。
5、提高医疗诚信水平
大模型可以通过智能监管和智能审核等方式,提高医疗诚信水平,加强医疗服务中的患者隐私保护。
所有行业都值得用大模型重做一遍,从而挣脱旧秩序的束缚、开辟新大陆的征程。充分运用新手段、新技术、新模式,将打通老百姓看病就医的堵点和难点,提升医疗服务全过程中的舒适化、智慧化、数字化水平,增强人们就医获得感、幸福感、安全感。
ChatGPT带来了一场汹涌澎湃的技术革命,国内的千模大战已经打响。与AI大模型正加速落地的办公软件、消费文娱等 互联网 领域相比,医疗是一个严谨性、科学性、专业性很强的领域,任何一个环节都可能限制大模型效果的发挥,因此行业大模型的研发难度更大。
可能很多人想问,智慧眼在这么短时间里推出大模型是怎么做到的?
一是因为积累,智慧眼在人工智能领域十多年的积累,在计算机视觉、知识图谱、自然语言处理、隐私计算等多个领域实现突破,2022年即开始着手大模型技术的研发,结合医院的高质量医学数据,对大量场景进行了针对性训练,形成了千万量级的医学知识图谱三元组和百亿级参数的医疗大模型。
砭石医疗大模型,采用知识图谱与大模型相结合的技术路线,克服仅仅通过大模型技术在医疗领域的信息准确度低的核心痛点,突破了隐私计算条件下的大模型联邦训练、基于知识图谱的大模型知识增强等核心技术,同时能够实现对问诊的文本数据、医疗影像数据、用户的面部体征视频数据和用户睡眠音频数据的多模态处理,实现医疗辅助诊断、智能认知、健康管理等多样化的任务。
除此之外,智慧眼强调了在业务规模、平台体系等多方面的“护城河”,大模型“基础设施 - 底层技术 - 垂直应用”发展路线清晰明了,随着底层技术逐步革新,基模型持续完善,应用边界不断拓宽,将为养老、保险、药物研发、疾病防治、政府治理等领域赋能,逐步构建大健康产业链服务新生态。
纵观AI产业化发展过程,企业间比拼的不仅是技术层面的单一较量,更加考验对场景需求的理解,以及构建生态的能力。带着一如既往的务实和匠心,智慧眼砭石大模型的新型范式,已踏上探寻生命健康产业高质量发展的创新之路。