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真正的“產業級”,國內首個醫療大模型來了

2023-09-22 12:50
來源:澎湃新聞·澎湃號·湃客
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文丨舜毅

出品丨牛刀財經(niudaocaijing)

醫療行業終于迎來了大模型時代。

醫療行業有著極強的特殊性,大模型進入到醫療行業既要保證效率的提升,同時又絕不能以犧牲安全和準確性為代價,這就對大模型平臺的通用技術和垂直領域認知有著極高的要求。

百度不負眾望,恰同時滿足這兩個條件。

1、百度發布靈醫大模型

近期,百度正式發布國內首個“產業級”醫療大模型——靈醫大模型。發布會上,百度正式宣布面向大健康上下游產業開放靈醫大模型測評、試用,推動醫療行業的數字化和智能化進程。

百度靈醫大模型的推出,對于醫療行業來說有里程碑意義。

百模大戰之下,雖然很多企業也推出了醫療大模型,但如果深究,其實這些產品并不能達到“產業級”,一是產品單薄只能滿足部分場景應用,二是安全和準確級別,不能達到產業要求。

靈醫大模型的服務能力涵蓋了醫療行業的整個產業鏈。據了解,靈醫大模型涵蓋了模型層、能力層和應用層三層服務架構,能夠滿足醫-患-藥等不同角色的使用需求。

模型層方面,靈醫大模型推出三個版本,Lite版、旗艦版和定制版,為數據和算力不同的企業提供了不同的選擇。

能力層,靈醫大模型主要以API或AI插件的方式開放基礎能力、提供服務,比如醫療問答、病歷生成、文檔理解等,合作伙伴可以API方式調用這些能力,或是基于AI插件將大模型的能力嵌入到已有產品系統中,打造AI原生的應用產品。

應用層方面,靈醫大模型還為患者、醫院、企業等終端用戶提供AI原生應用,推出靈醫Bot,通過智能醫生助手、智能健康管家、智能企業服務滿足“醫-患-藥”各自的特定需要。

靈醫大模型涵蓋了不同角色的不同使用場景,既包括“醫患藥”不同的使用者角色,也包括對數據和算力有不同需求的機構,實現了產業全面覆蓋,真正意義的做到了模型即服務。

除了對產業鏈的覆蓋度,要達到產業級必須重視安全性和專業度。

在測評中,靈醫大模型和國內外其他大模型分別作答,并先后邀請了百余名、十年資歷以上的三甲醫生,對大模型的作答結果進行了盲評。

最終,靈醫大模型測評結果多維度領先同類,尤其是在安全性、邏輯性和理解力方面,取得了大幅領先,也表現出優異的準確性和穩定性。

百度宣布向大健康上下游產業開放靈醫大模型邀測,在國內醫療大模型行業也尚屬首次。

雖然,大模型成為先進技術領域的熱門,不乏將大模型應用到醫療行業的企業和產品。

但是,觀察現如今市面上的醫療大模型,兩個問題不容忽視。

一個是有些企業算力不足或是對于醫療行業了解不夠深入,不能夠為行業提供產業級應用,或者只是能夠做一些比如掛號、線上問診等基礎層面的應用。

更甚者,為了蹭熱度,未經過任何預訓練只進行了局部的指令精調,甚至是以傳統模型或者語料問答的方式,便對外稱做醫療大模型。

服務效果很難達標,造成客戶對大模型的映像偏差,這無疑是對醫療行業大模型應用起到了反面作用。

2、技術和數據保持優勢

靈醫大模型的專業度來自于數據和算法的優勢。

數據上,百度有著和多家藥企、醫院、醫生的合作經驗,尤其是,百度健康自身多年來沉淀的健康數據是其他大模型所不能企及的。

靈醫大模型在預訓練時采用了千億token的醫療類訓練語料,為保證數據的準確性和多樣化,靈醫智惠與人衛智數、愛思唯爾 (Elsevier)等業內權威醫學知識庫達成深度戰略合作,在智慧醫療相關產品及服務維度深度合作,保證循證AI的基因。

目前,靈醫大模型已積累近100類的醫療AI機器學習任務,整合800+家醫院、2000家藥企、4000多家基層診療機構的智慧醫療服務經驗。

在模型訓練過程中,靈醫智惠兼顧醫、患、藥三方信息,先后投入了自有積累的超1000萬優質醫療問答數據、超2000萬多語種醫學文獻資源、超2億用戶每日醫療類搜索數據、超5億權威健康科普內容……這些海量的醫療訓練數據,加上反饋強化學習機制,確保了靈醫大模型給出的每一條回答都能有跡可循。

獨特的算法也是靈醫大模型能夠實現產業級應用的保障。

眾所周知,醫療產業對安全、準確性的要求極高,這需要對于醫療領域有足夠的know-how。

而通用大模型的一個特點是開放性,這恰恰是在醫療健康領域里需要控制和收斂的。

靈醫大模型加入了多重的策略機制,最核心的就是將循證AI技術,深度整合到訓練過程中,避免大模型自己創造醫療知識,避免“幻覺”的產生,也避免輸出有害于人類的言論。

另外,通過反饋強化學習機制,大模型通過內部和外部的雙重反饋優化,持續增強專項能力,通過數據+技術的結合,最終保障生成內容準確可考,有理有據。

百度推出靈醫大模型的速度足夠快,這也側面展現出了百度的AI沉淀和技術實力。

要知道,今年初大模型開始成為熱門,國內眾多企業推出大模型也是在年中,百度能夠如此快地推出醫療產業級大模型可謂迅速。

百度能夠在醫療領域推出產業級的大模型,除了醫療領域的深刻認知,也離不開文心大模型作為底座的支撐。

今年3月,百度在國內率先推出文心一言,成為國內第一個生成式AI。

此后,文心大模型不斷迭代,已經進化到3.5版本。

根據IDC發布《AI大模型技術能力評估報告,2023》,靈醫大模型的技術底座百度文心大模型3.5拿下12項指標的7個滿分,綜合評分第一,算法模型第一,行業覆蓋第一,體現了百度文心大模型的基礎技術深度和產業應用覆蓋廣度。

文心大模型作為靈醫大模型的技術底座,能夠為靈醫大模型提供諸多的底層技術支撐。

比如在智能導診的功能上,對于患者的癥狀表述,大模型需要在人機對話、語義理解上提供支撐,這樣才能準確地了解到患者的需求。

以固生堂的合作為例,中醫醫療服務龍頭固生堂利用靈醫大模型提供的底層技術能力,重構了線上診療業務,并推出了面向患者的智能健康助手,24小時在線為患者提供精準的分導診和智能客服能力,并且支持開放式的醫學和病情問答。

3、商業化基礎深厚

靈醫大模型是國內首個“產業級”醫療大模型,也是國內首個實現商業化落地的醫療大模型。

百度集團資深副總裁、大健康事業群總裁何明科表示,靈醫大模型目前已經和很多客戶達成商業合作,深度共創了很多好的應用,致力于幫助客戶提升運營效率,促進商業增長。

這也是靈醫大模型的不同之處,深厚的商業合作基礎讓靈醫大模型并非空中樓閣,而是在實際的業務場景中誕生。

另外,百度HCG本身就有著龐大的客戶群體,包括800+等級醫院、4000+基層醫療機構、30萬名醫生、數億患者、以及超過2000家的藥企。

這也是百度醫療大模型一推出便是產業級的秘密。

百度靈醫大模型本身就是根據實際業務推出,并不缺乏實際應用場景;百度還擁有數千家的潛在客戶,直接推出覆蓋全產業鏈的醫療大模型,能最大化地實現大模型的快速推廣,實現效率的最大化。

與此同時,更多的業務場景接入,也能夠幫助大模型實現各個應用層的打通,讓數據跑起來更加暢通。

百度大健康事業群AI產業部總經理劉軍偉表示:“作為產業級大模型,服務場景必須要覆蓋整個大健康產業鏈,包括公立醫院、科研機構,也包括藥械企業、互聯網醫院平臺等全產業鏈。”

據了解,靈醫大模型已與固生堂、零假設等達成合作,并已定向向公立醫院、藥械企業、互聯網醫院平臺、連鎖藥房等200多家醫療機構開放體驗。

醫療大模型為相關機構帶來了效率倍增。數據顯示,在輔助醫生生成病歷方面,傳統純人工需要30分鐘書寫的病歷,在大模型的支持下只需要秒級就可以生成,全面提升工作效率。

數據顯示,固生堂作為早期接入靈醫大模型的醫療機構,其接入后患者掛號體驗滿意度提升了12%,客服人員工作效率提升76%。

這種效率的提升,不僅為醫院、醫生、患者提供了便利,也為緩解當下的醫療資源起到了巨大的支撐作用。

目前,我國的醫療資源緊張,尤其是頭部醫療資源在分配和利用上壓力較大。百度靈醫大模型大規模應用后,能夠有效地為醫院和患者在分導診、線上問診、輔助診療等環節提升效率,這未嘗不是解決當下醫療資源問題的一種技術途徑。

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