医疗大模型商业化进程：挑战、方案与落地路径
当下极为火爆的大模型，在医疗赛道同样炙手可热。谷歌发布了准确率达 91.1%、性能远超 GPT-4 系列的多模态医学大模型 Med-Gemini，国内市场亦很热闹。自 2023 年以来，百度、腾讯、京东等诸多大厂都相继加码医疗大模型领域，与医疗相关的大模型产品和应用如雨后春笋般不断涌现。
目前，已有部分医疗大模型产品投入到导诊、预问诊等医院场景中。然而，医疗大模型虽有一定潜力，但现阶段仍有不少要跨越的落地门槛。本文基于对云知声 AI Labs 研发副总裁刘升平的专访，探讨现阶段医疗大模型的商业化能力，以及面向这类应用场景的行业大模型该如何定制优化。
一、医疗大模型距离商业化有多远？
1. 规模化落地的现实问题
现阶段，医疗大模型要规模化落地主要面临以下现实问题：
- 用户接受度：医生和患者的接受度是关键。特别是有些场景需要改变医生的使用习惯，这需要较长的适应期和培训成本。
- 部署成本：大模型的部署成本较高。如果在医院大规模并发使用医疗大模型，硬件成本（GPU 算力）会显著增加，影响 ROI。
- 幻觉问题：'幻觉'是大模型公认的问题，而医疗场景对准确度要求极高，偶发的错误可能导致严重后果。
2. 核心评价标准
对于医疗大模型，最能代表其水平的关键评价标准是临床有效性。这包括：
- 模型在实际临床环境中的诊断准确性。
- 治疗建议的合理性。
- 与专业医生的决策一致性。
此外，鲁棒性、泛化能力、可解释性、用户友好性、数据隐私保护以及合规性也是重要的评价维度。其中，临床有效性直接关系到患者的安全和健康，因此如果将医疗大模型应用于临床实践，它是最核心的标准。
3. 商业化时间表
预计医疗大模型真正迎来商业化时代还需要 2-5 年。今年是医疗大模型的应用元年，有部分医院开始尝试一些应用。随着这些医院推广与积累医疗大模型应用经验，预计会在 2-5 年内进入更广泛的商业化阶段。
4. 社会信任构建
要让大众认可大模型的诊断或治疗方案，是一个长期的过程，需要考虑多方面因素：
- 透明度：提高模型的决策过程透明度，提供可解释的输出，让用户理解模型是如何得出结论的。
- 临床试验：要有严格的临床试验，证明模型的诊断或治疗方案与专业医生的判断相当或更优，且结果应由独立的第三方机构审核并公开。
- 专家参与：让医生参与到模型的开发和应用中，他们可以提供专业知识，确保模型的输出符合医学实践，并在实际应用中监督和调整。
- 公众教育：开展公众教育活动，解释人工智能在医疗领域的潜力和限制，消除误解。
二、行业大模型的定制与优化策略
1. 驱动因素与数据策略
选择医疗领域开发大模型的关键因素在于应用潜力和专业积累。医疗领域是一个富文本、富知识的行业，在处理医疗病历文书、辅助诊断、药物研发等方面展现出巨大潜力。
针对医疗数据的特殊性（隐私保护、专业知识复杂、经验化知识难以结构化），采取了以下策略：
- 数据清洗与预处理：对收集到的医疗数据进行严格清洗，去除噪声和不一致的信息，确保数据的准确性和一致性；同时使用专业的医疗知识进行预处理，如标准化术语。
- 匿名化与脱敏：在遵守相关法规的前提下，对个人健康信息进行匿名化和脱敏处理，以保护患者隐私。
- 专有数据集：避免产品同质化，使用多年的医疗业务积累的大量内部医疗数据。这些数据可以提高大模型在特定场景的应用效果。
- 数据增强：采用数据增强技术来自动生成训练数据，例如通过数据合成、噪声注入、标签变换等技术，增加数据的多样性和复杂性。
2. 核心技术手段降低幻觉
'幻觉'是核心要解决的问题，通常采用多种手段从多方面降低幻觉：
- 语料质量：保证医疗预训练语料和微调数据的质量和多样性。
- 解码策略：采用能降低知识幻觉的解码策略。
