據(jù)不完全統(tǒng)計，目前國產(chǎn)醫(yī)療AI大模型數(shù)量已超過40個，2023年中國生成式人工智能(AIGC)市場規(guī)模有望突破10萬億元。
醫(yī)療AI該如何真正走向醫(yī)療服務，摸索出適合真實世界的落地之路？
01
醫(yī)療AI在不同領域的應用正在不斷擴展。醫(yī)療市場對于改善患者護理、優(yōu)化醫(yī)療流程、降低成本以及提升服務質量有著巨大的期望。這種市場需求推動著醫(yī)療AI技術的迅速應用和廣泛普及，進一步促進了醫(yī)療行業(yè)的數(shù)字化轉型和創(chuàng)新發(fā)展。
醫(yī)院和診所是醫(yī)療AI的主要應用場景之一。在這些機構中，AI被用于醫(yī)學影像診斷、臨床決策支持、患者管理和病歷記錄等方面。AI能夠加速診斷過程、輔助醫(yī)生做出更準確的治療決策，并提高醫(yī)療服務的質量和效率。
醫(yī)藥企業(yè)對AI的需求主要體現(xiàn)在藥物研發(fā)、臨床試驗設計和銷售策略優(yōu)化等方面。AI技術能夠加速新藥物的發(fā)現(xiàn)和開發(fā)過程，提高研發(fā)成功率和降低成本，同時也能更好地理解患者需求，制定更智能的銷售策略。
零售藥店或藥房利用醫(yī)療AI來提供更個性化的服務，如藥品咨詢、健康建議和處方審核等。AI技術使得藥店能夠更好地理解患者需求，提供更準確的建議和服務，增強患者體驗。
在互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療領域，AI被應用于在線診斷、醫(yī)療咨詢、健康管理和遠程醫(yī)療等服務。這種形式的醫(yī)療AI使得患者能夠更便捷地獲取醫(yī)療服務和信息，同時也為醫(yī)療從業(yè)者提供了更多的工具和支持。
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雖然公立醫(yī)院已開始引入醫(yī)療大模型，甚至與企業(yè)合作參與研發(fā)，但大多醫(yī)院只是在部分科室試用某項功能，各大AI廠商為覆蓋醫(yī)療問診、科研全流程設計出的產(chǎn)品，不少無用武之地。
公立醫(yī)院到底需要什么？患者到底需要什么？
公立醫(yī)院的主要痛點在于醫(yī)院管理，存在資源調配、診斷繁瑣、排隊等待時間長等問題。醫(yī)療AI可以通過優(yōu)化資源分配、提高診斷效率、減少等待時間等方面，為醫(yī)院管理帶來革命性的改變。例如，AI可用于提高醫(yī)療資源的利用率，優(yōu)化醫(yī)院排班安排，幫助醫(yī)院更好地應對日益增長的患者需求，提升服務質量和效率。
而應用型的AI產(chǎn)品，應當更加針對臨床痛點，在普惠醫(yī)療層面探索更多價值。以醫(yī)學影像為例，由于醫(yī)療資源的不均，偏遠地區(qū)醫(yī)生對于醫(yī)學影像解讀能力不足的缺陷可以很好地被AI補齊。通過智能算法，AI產(chǎn)品可以專注于提高影像診斷的精確度和速度，比如針對乳腺癌、肺部疾病等的早期診斷，為患者帶來更好的醫(yī)學診斷服務。
同時，面對醫(yī)院對AI這項新興技術的顧慮，AI廠商可以積極推動與第三方合作，推動醫(yī)療AI更快地進入到臨床服務中。
AI廠商可以與醫(yī)療機構、醫(yī)藥企業(yè)等建立合作伙伴關系，開發(fā)智能診斷工具，改善診斷準確性，提高治療效率，推動醫(yī)療AI在臨床實踐中的應用。
03
AI大模型與醫(yī)療結合，首先需要保障患者的數(shù)據(jù)安全。
醫(yī)療數(shù)據(jù)通常涉及個人隱私和敏感信息，如患者病歷、診斷圖像等，具有協(xié)同與共享需求大、敏感信息多、數(shù)據(jù)價值高等特點，各種因素導致的攻擊、泄露都可能帶來不可估量的損失。因此，確保數(shù)據(jù)的安全性、隱私性和合規(guī)性是醫(yī)療AI開發(fā)和應用過程中必須重視的問題。
同時，醫(yī)院方也要做好準備。醫(yī)院需要建立數(shù)據(jù)管理制度，這其中，一方面要解決數(shù)據(jù)資產(chǎn)的梳理、納管，以及醫(yī)院數(shù)據(jù)的分類分級；另一方面，還要針對醫(yī)院不同數(shù)據(jù)場景需求的數(shù)據(jù)安全管控、監(jiān)測規(guī)范和數(shù)據(jù)合規(guī)使用的流程，將技術與管理流程相結合。
其次，醫(yī)療AI的風險監(jiān)測、合規(guī)使用等，需要從法規(guī)條例方面給予一定規(guī)范。
醫(yī)療AI技術的快速發(fā)展對醫(yī)療管理規(guī)范和監(jiān)管制度提出了極高的要求。相關的法律法規(guī)和政策需要及時跟進，以保障技術的合法合規(guī)應用，維護醫(yī)療行業(yè)的公平和安全。
缺乏統(tǒng)一的評價標準和認證機制也是醫(yī)療AI發(fā)展的一大挑戰(zhàn)。醫(yī)療AI的性能評估和準確性驗證需要透明、客觀的標準，以便醫(yī)療從業(yè)者和患者能夠對其可靠性和安全性有清晰的認知。
最后，算力不足也是阻礙醫(yī)療AI落地的難題。醫(yī)療AI對于高性能計算資源的需求巨大，為了運行復雜的AI算法和模型，需要大量的計算資源支持。以醫(yī)院為代表的醫(yī)療機構在算力部署等方面仍存在短板，輕量化、本地化部署的大模型，也是未來需要去挑戰(zhàn)完成的。
04
那么，AI廠商想好產(chǎn)品的變現(xiàn)之路了嗎？
目前，醫(yī)療AI服務多通過醫(yī)院端收取費用，回款周期長，醫(yī)院的付費意愿低。隨著2022年《人工智能醫(yī)療器械注冊審查指導原則》的發(fā)布，我國已有幾十款三類醫(yī)療AI產(chǎn)品獲批上市，但這些產(chǎn)品在醫(yī)保準入、物價制定方面仍然受到一定限制。
也就是說，要使AI大模型在醫(yī)療領域形成一定的廣泛應用規(guī)模，還需要向商業(yè)健康險種領域做進一步滲透。
AI大模型正在通過惠民保打開局面。圓心惠保相關負責人曾表示，與騰訊云合作的AI大模型的介入，能為參保人的后續(xù)理賠、藥物獲取、儲存和正確使用等提供專業(yè)的指導意見。
從長遠來看，商業(yè)健康險行業(yè)其實都迫切希望從一次性的保險付費模式，轉型成為客戶提供可持續(xù)的健康服務。
如果能將AI大模型針對C端個人用戶提供的醫(yī)療健康相關服務納入惠民保保險范疇，將會是AI大模型的重要變現(xiàn)方式，但其中，需要重點解決的問題是AI大模型的醫(yī)療準確性，需要確保AI大模型可以和醫(yī)生一樣提供專業(yè)、準確的醫(yī)療健康服務。
盡管醫(yī)療AI無法取代醫(yī)生的專業(yè)判斷和人文關懷，但醫(yī)療AI技術與醫(yī)生的協(xié)同合作無疑將是未來醫(yī)療產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關鍵。在迅猛發(fā)展的科技浪潮中，AI廠商、醫(yī)療機構、政府部門都應當做好準備，共同探索出一條適合真實世界的落地之路，使醫(yī)療AI能夠更好地為患者服務。
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