隨著通用大模型的日益成熟和穩(wěn)定，醫(yī)療大模型的落地應(yīng)用也將成為提升醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量和效率的重要手段。然而，要讓醫(yī)療大模型真正快速落地并發(fā)揮實效，并非一蹴而就，需要從多個方面進行精心的規(guī)劃和有效的實施。我們需要充分考慮業(yè)務(wù)需求、技術(shù)可行性以及數(shù)據(jù)的有效利用，以確保醫(yī)療大模型能夠與實際醫(yī)療場景緊密結(jié)合，為醫(yī)療行業(yè)帶來切實的價值和改變。
在業(yè)務(wù)方面：
首先，明確目標(biāo)。通過深入的研究和分析，清晰地確定醫(yī)療大模型的應(yīng)用目標(biāo)，比如顯著提高診斷準(zhǔn)確性、精心優(yōu)化治療方案等。這樣的明確目標(biāo)有助于精準(zhǔn)把握模型所需具備的功能和性能，從而為后續(xù)的工作指明方向。
其次，梳理業(yè)務(wù)流程。全面且深入地分析現(xiàn)有的醫(yī)療業(yè)務(wù)流程，挖掘出那些可以有效應(yīng)用醫(yī)療大模型的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，像是問診過程中的信息采集與分析、診斷環(huán)節(jié)中的病情判斷輔助、治療階段的方案制定參考等。這對于準(zhǔn)確確定模型在實際應(yīng)用中的精準(zhǔn)定位和關(guān)鍵作用具有重要意義。
再者，制定實施計劃。依據(jù)明確的業(yè)務(wù)目標(biāo)和梳理清晰的業(yè)務(wù)流程，精心制定詳細(xì)的醫(yī)療大模型實施計劃。這一計劃應(yīng)涵蓋項目的時間表，明確每個階段的起始和結(jié)束時間，確保項目按進度推進；合理規(guī)劃預(yù)算，充分考慮模型開發(fā)、數(shù)據(jù)采集與處理、人員培訓(xùn)等方面的資金需求；科學(xué)進行資源分配，包括人力、技術(shù)設(shè)備和數(shù)據(jù)資源等，以保障項目的順利開展。
最后，培訓(xùn)與推廣。積極組織全面且有針對性的培訓(xùn)活動，讓醫(yī)務(wù)人員深入了解醫(yī)療大模型的原理、功能和使用方法。同時，大力推廣模型的應(yīng)用，讓更多的醫(yī)務(wù)人員在實際工作中積極運用，從而有效提高醫(yī)療服務(wù)的質(zhì)量和效率。
在技術(shù)方面：
其一，選擇合適的技術(shù)架構(gòu)是基礎(chǔ)。根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求，謹(jǐn)慎選擇適配的醫(yī)療大模型和先進的技術(shù)架構(gòu)，例如在處理復(fù)雜的圖像識別任務(wù)時，深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)可能更為適用；而對于基于文本數(shù)據(jù)的病情分析，機器學(xué)習(xí)中的決策樹或支持向量機等方法可能效果更佳。
其二，模型開發(fā)與訓(xùn)練是核心工作。集中精力開發(fā)符合需求的醫(yī)療大模型，并運用高質(zhì)量、大規(guī)模且具有代表性的醫(yī)療數(shù)據(jù)進行嚴(yán)謹(jǐn)?shù)挠?xùn)練。在訓(xùn)練過程中，嚴(yán)格把控數(shù)據(jù)的質(zhì)量和模型的參數(shù)調(diào)整，確保模型在特定的醫(yī)療任務(wù)和實際場景中能夠展現(xiàn)出出色的準(zhǔn)確性和可靠性。
其三，模型優(yōu)化與評估是提升性能的關(guān)鍵。對訓(xùn)練完成的醫(yī)療大模型進行深入的優(yōu)化和全面的評估。通過采用先進的優(yōu)化算法和技術(shù)，調(diào)整模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)，以提高模型的性能和泛化能力。同時，運用多種科學(xué)的評估指標(biāo)和方法，如準(zhǔn)確率、召回率、F1 值等，對模型的性能進行客觀、準(zhǔn)確的評估。
其四，模型部署與維護是保障應(yīng)用的重要環(huán)節(jié)。將精心訓(xùn)練和優(yōu)化后的醫(yī)療大模型部署到實際的應(yīng)用場景中，例如高效穩(wěn)定的在線診斷平臺、精準(zhǔn)智能的醫(yī)學(xué)影像分析系統(tǒng)等。在部署過程中，確保模型能夠與現(xiàn)有系統(tǒng)無縫集成，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的順暢交互和業(yè)務(wù)流程的協(xié)同運作。同時，建立健全的維護機制，實時監(jiān)控模型的運行狀態(tài)，及時處理可能出現(xiàn)的故障和問題，保障模型的穩(wěn)定運行和持續(xù)優(yōu)化。
在數(shù)據(jù)方面：
數(shù)據(jù)收集與整理。廣泛收集豐富且充足的醫(yī)療數(shù)據(jù)，涵蓋電子病歷中詳細(xì)的患者病情記錄、高清晰度的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)、具有潛在價值的基因數(shù)據(jù)等。對收集到的數(shù)據(jù)進行精心的整理和預(yù)處理，去除噪聲、糾正錯誤、統(tǒng)一格式等，使其能夠有效地用于訓(xùn)練和評估醫(yī)療大模型。
數(shù)據(jù)安全與隱私保護。高度重視醫(yī)療數(shù)據(jù)的安全性和患者隱私的保護，嚴(yán)格遵守國家和地區(qū)相關(guān)的法律法規(guī)以及倫理規(guī)范。采用先進的加密技術(shù)、嚴(yán)格的訪問控制機制和完善的審計追蹤系統(tǒng)，確保數(shù)據(jù)在存儲、傳輸和使用過程中的安全性和保密性。
數(shù)據(jù)共享與合作。積極主動地與其他醫(yī)療機構(gòu)、前沿的研究機構(gòu)以及創(chuàng)新的技術(shù)公司建立緊密的合作關(guān)系，共同探索醫(yī)療數(shù)據(jù)的共享模式和合作機制。通過共享醫(yī)療數(shù)據(jù)和寶貴的經(jīng)驗，實現(xiàn)優(yōu)勢互補、資源共享，攜手共同推動醫(yī)療大模型的不斷發(fā)展和廣泛應(yīng)用。
綜合來看，只有在業(yè)務(wù)、技術(shù)和數(shù)據(jù)這三個方面協(xié)同發(fā)力、精心規(guī)劃并扎實實施，我們才能有力地推動醫(yī)療大模型的快速落地使用，為醫(yī)療行業(yè)帶來創(chuàng)新和變革，為患者提供更優(yōu)質(zhì)、更高效的醫(yī)療服務(wù)。
目前市場頭部醫(yī)療大模型玩家主要有一下幾個：
醫(yī)渡科技：醫(yī)渡科技大模型在醫(yī)療垂類排名第一，其專業(yè)性強，提供千人千面的個性化服務(wù)，并且支持完全私有化部署，保障了信息安全。目前該模型在分導(dǎo)診、基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)、全科醫(yī)學(xué)等多個醫(yī)療明確任務(wù)場景上的評測表現(xiàn)已經(jīng)超過 GPT3.5。
云知聲：云知聲的山海大模型具備插件擴展、領(lǐng)域增強、企業(yè)定制能力，其醫(yī)療能力在 MedQA 任務(wù)上表現(xiàn)出色，臨床執(zhí)業(yè)醫(yī)師資格考試成績超過99%的考生水平?；谠撃Ｐ头趸?UNIGPT-MED 模型在 CCKS 2023 PromptCBLUE 醫(yī)療大模型評測中奪得 A、B 榜雙榜冠軍。
商湯：商湯的大醫(yī)醫(yī)療健康大語言模型基于千億參數(shù)規(guī)模、擁有萬億 token 預(yù)訓(xùn)練語料的「商量」大模型，并由超200億 token 的高質(zhì)量醫(yī)學(xué)知識數(shù)據(jù)進一步訓(xùn)練而成，其中包含海量醫(yī)學(xué)教材、醫(yī)學(xué)指南、臨床路徑、藥品庫、疾病庫、體檢報告等資料，及4000萬真實病歷、醫(yī)患問答等數(shù)據(jù)。該模型具有智能自診、用藥咨詢、智慧病歷、智慧隨訪等功能。
科大訊飛：科大訊飛的星火認(rèn)知大模型升級的訊飛醫(yī)療診后康復(fù)管理平臺，將專業(yè)的診后管理和康復(fù)指導(dǎo)延伸到了院外。根據(jù)患者健康畫像自動分析，平臺可為患者智能生成個性化康復(fù)計劃，并督促患者按計劃執(zhí)行。
百度：百度的靈醫(yī)大模型是國內(nèi)首個實現(xiàn)商業(yè)化落地的醫(yī)療大模型，已與固生堂、零假設(shè)等達成合作，并已定向向公立醫(yī)院、藥械企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院平臺、連鎖藥房等200多家醫(yī)療機構(gòu)開放體驗。
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