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高質(zhì)量（Quality）：即，患者提供優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療服務(wù)；

廣覆蓋（Access）：確保多人獲得醫(yī)療服務(wù)；

控成本（Cost）：控制醫(yī)療費用，確保系統(tǒng)的持續(xù)性。

他指出，這三個目標(biāo)在實踐中難以同時實現(xiàn)，政策制定者和醫(yī)療系統(tǒng)需要在三者之間進(jìn)行權(quán)衡。例如，使用更先進(jìn)的醫(yī)療設(shè)備但一定程度也提高治療費用（即成本的增加）。

事實上，醫(yī)療機構(gòu)本身屬于經(jīng)濟(jì)體中的一類，符合經(jīng)濟(jì)學(xué)“不可能三角理論”。

01

“雖然AI不能直接給人類看病，卻是這個‘不可能三角’的重要平衡。”百度集團(tuán)資深副總裁何明科曾指出。例如，在改善醫(yī)療可及性方面，可利用人工智能算法，結(jié)合遠(yuǎn)程醫(yī)療技術(shù)，為偏遠(yuǎn)地區(qū)或醫(yī)療資源稀缺的地區(qū)提供精準(zhǔn)的輔助診斷服務(wù)、開發(fā)易于操作的AI便攜式驅(qū)動醫(yī)療設(shè)備，提高基層醫(yī)務(wù)人員診療能力、構(gòu)建智能健康管理系統(tǒng)，通過AI提供個性化健康建議和疾病預(yù)測，尤其是針對慢性疾病管理等。

2024 年，生成式 AI 模型的發(fā)展取得了多項重大進(jìn)展，技術(shù)越趨于成熟、應(yīng)用范圍與場景的拓寬、可訪問性增強，這些趨勢都預(yù)示著AI將比一部份人們預(yù)想的進(jìn)展更迅速。根據(jù)麥肯錫數(shù)據(jù)調(diào)查報告顯示，以大模型為代表的AI類技術(shù)將會呈現(xiàn)如下發(fā)展趨勢：

● 更小、更高效的模型

為了解決高計算成本和硬件短缺的問題，人們越來越重視小型優(yōu)化模型。這些模型旨在在較便宜的硬件上運行并在本地運行，從而提高小型組織的可訪問性并減少對云基礎(chǔ)設(shè)施的依賴。量化和 LoRA（低秩自適應(yīng)）等技術(shù)處于最前沿，可以實現(xiàn)更快、更節(jié)省內(nèi)存的模型訓(xùn)練和微調(diào)。

● 專業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用

使用特定領(lǐng)域數(shù)據(jù)訓(xùn)練小型定制模型的能力為醫(yī)療保健、法律和金融等領(lǐng)域帶來了新機遇。這使得高度專業(yè)化的人工智能工具能夠在保持隱私的同時針對特定行業(yè)的挑戰(zhàn)進(jìn)行量身定制。采用檢索增強生成 (RAG) 有助于增強相關(guān)外部數(shù)據(jù)的使用，同時保持模型的輕量級。

● 人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的進(jìn)步

人們越來越關(guān)注為人工智能創(chuàng)建更強大、更可擴(kuò)展的基礎(chǔ)設(shè)施。云計算和邊緣計算不斷發(fā)展，成為運行復(fù)雜人工智能應(yīng)用程序的基礎(chǔ)技術(shù)。然而，對 GPU 和計算資源的不斷增長的需求正推動公司在硬件設(shè)計和資源優(yōu)化方面進(jìn)行創(chuàng)新。

我們整理了核心技術(shù)進(jìn)展供大家參考。

02

毋庸置疑，生成式AI、大模型一定是當(dāng)前最受關(guān)注的熱點技術(shù)。由此，也帶動了AI芯片、數(shù)字人、多模態(tài)GenAI、決策智能等一系列創(chuàng)新技術(shù)的發(fā)展。根據(jù)近期Gartner發(fā)布的2024年中國數(shù)據(jù)、分析和人工智能技術(shù)成熟度曲線顯示，未來兩到五年，大量具有顛覆性或較高影響力的創(chuàng)新技術(shù)可能會實現(xiàn)主流采用。大語言模型、特定領(lǐng)域GenAI模型、多模態(tài)GenAI和自主智能體這四項創(chuàng)新技術(shù)被Gartner認(rèn)為是被企業(yè)給予厚望的四大創(chuàng)新技術(shù)。從Gartner Hype Cycle(技術(shù)成熟度曲線)上可以看到，大語言模型技術(shù)已經(jīng)走過了期望腫脹期，正在向泡沫破裂低谷期邁進(jìn)。無獨有偶，與麥肯錫2024數(shù)字報告趨勢相同的是，Garter2024人工智能數(shù)據(jù)報告同樣做出了趨勢解釋：特定領(lǐng)域GenAI模型、多模態(tài)GenAI和自主智能體這三項技術(shù)正處于爬坡階段，未來將得到行業(yè)用戶的重點關(guān)注。

圖片來源于網(wǎng)絡(luò)

Gartner研究總監(jiān)閆斌認(rèn)為，復(fù)合型AI是B端機構(gòu)最務(wù)實的選擇之一，在復(fù)合型AI技術(shù)方案中，生成式AI是其中的一部分、并不代表所有。怎么把所有的技術(shù)整合到一起，才是現(xiàn)在最需要關(guān)注的問題，也是更務(wù)實的做法。閆斌表示，找到一個碩大的模型，期望它能夠“大力出奇跡”地解決企業(yè)所有的問題，那可能是OpenAI探索的方向，并不適用于普通企業(yè)。

復(fù)合型AI可為中國企業(yè)帶來兩?益處。第?，將AI的?量推廣至無法訪問大量歷史或標(biāo)簽數(shù)據(jù)、但擁有大量?類專業(yè)知識的企業(yè)機構(gòu)。第二，擴(kuò)大AI應(yīng)用的范圍，提升此類應(yīng)用的質(zhì)量，這也意味著能夠應(yīng)對更多類型的推理挑戰(zhàn)。根據(jù)所應(yīng)用的具體技術(shù)，還可產(chǎn)生其他一系列益處，包括提高可解釋性、韌性，以及支持增強智能。