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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(fèi)用，確保系統(tǒng)的持續(xù)性。

他指出，這三個(gè)目標(biāo)在實(shí)踐中難以同時(shí)實(shí)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(fèi)用（即成本的增加）。

事實(shí)上，醫(yī)療機(jī)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(gè)‘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(kāi)發(fā)易于操作的AI便攜式驅(qū)動(dòng)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(guò)AI提供個(gè)性化健康建議和疾病預(yù)測(cè)，尤其是針對(duì)慢性疾病管理等。

2024 年，生成式 AI 模型的發(fā)展取得了多項(xiàng)重大進(jìn)展，技術(shù)越趨于成熟、應(yīng)用范圍與場(chǎng)景的拓寬、可訪問(wèn)性增強(qiáng)，這些趨勢(shì)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(bào)告顯示，以大模型為代表的AI類技術(shù)將會(huì)呈現(xiàn)如下發(fā)展趨勢(shì)：

● 更小、更高效的模型

為了解決高計(jì)算成本和硬件短缺的問(wèn)題，人們?cè)絹?lái)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(yùn)行并在本地運(yùn)行，從而提高小型組織的可訪問(wèn)性并減少對(duì)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(shí)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(lái)了新機(jī)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(shí)針對(duì)特定行業(yè)的挑戰(zhàn)進(jìn)行量身定制。采用檢索增強(qiáng)生成 (RAG) 有助于增強(qiáng)相關(guān)外部數(shù)據(jù)的使用，同時(shí)保持模型的輕量級(jí)。

● 人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的進(jìn)步

人們?cè)絹?lái)越關(guān)注為人工智能創(chuàng)建更強(qiáng)大、更可擴(kuò)展的基礎(chǔ)設(shè)施。云計(jì)算和邊緣計(jì)算不斷發(fā)展，成為運(yùn)行復(fù)雜人工智能應(yīng)用程序的基礎(chǔ)技術(shù)。然而，對(duì) GPU 和計(jì)算資源的不斷增長(zhǎng)的需求正推動(dòng)公司在硬件設(shè)計(jì)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(diǎn)技術(shù)。由此，也帶動(dòng)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(guó)數(shù)據(jù)、分析和人工智能技術(shù)成熟度曲線顯示，未來(lái)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(huì)實(shí)現(xiàn)主流采用。大語(yǔ)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(xiàng)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(yǔ)言模型技術(shù)已經(jīng)走過(guò)了期望腫脹期，正在向泡沫破裂低谷期邁進(jìn)。無(wú)獨(dú)有偶，與麥肯錫2024數(shù)字報(bào)告趨勢(shì)相同的是，Garter2024人工智能數(shù)據(jù)報(bào)告同樣做出了趨勢(shì)解釋：特定領(lǐng)域GenAI模型、多模態(tài)GenAI和自主智能體這三項(xiàng)技術(shù)正處于爬坡階段，未來(lái)將得到行業(yè)用戶的重點(diǎn)關(guān)注。

圖片來(lái)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(jī)構(gòu)最務(wù)實(shí)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(wèn)題，也是更務(wù)實(shí)的做法。閆斌表示，找到一個(gè)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(wèn)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(guó)企業(yè)帶來(lái)兩?益處。第?，將AI的?量推廣至無(wú)法訪問(wèn)大量歷史或標(biāo)簽數(shù)據(jù)、但擁有大量?類專業(yè)知識(shí)的企業(yè)機(jī)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(duì)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(qiáng)智能。