新近結(jié)束的騰訊全球生態(tài)大會上，久耕醫(yī)療AI的騰訊終于拿出了自家的醫(yī)療大模型。盡管此時，這一賽道已經(jīng)相當(dāng)擁擠。
數(shù)月以來，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療企業(yè)、醫(yī)療IT企業(yè)輪番上陣，不時便將院內(nèi)醫(yī)患高頻交流的診前、診后環(huán)節(jié)覆蓋完畢，更有創(chuàng)新者躍入新藥研發(fā)、商保理賠等大健康場景。
不過，數(shù)字醫(yī)療數(shù)十年的發(fā)展經(jīng)驗早已證實了純粹技術(shù)變革的局限性。大模型想要深度融入醫(yī)療場景，需要契合臨床的真實需求，展示顯著的增量價值，亦需協(xié)同其他技術(shù)構(gòu)建體系。
也正因為這些苛刻條件，遲了半步的騰訊，卻有可能彎道超車，最快在醫(yī)療這一領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)規(guī)模落地。
萬億tokens鑄造的大模型，
騰訊升級了“數(shù)智人醫(yī)生”
騰訊的醫(yī)療大模型能力源自其全鏈路自研的通用大模型“混元”大模型，后者在算法、數(shù)據(jù)、知識三個“硬指標(biāo)”方面，均給出了超一流模型的水平。
先談模型的體量。作為一個千億級參數(shù)的大模型，混元大模型預(yù)訓(xùn)練用到的數(shù)據(jù)高達(dá)2萬億tokens，比不少模型高出一個量級。此規(guī)模下，混元大模型的智能化能力已經(jīng)相當(dāng)可靠，從會上演示看，它已具備強(qiáng)大的中文創(chuàng)作能力、復(fù)雜語境下的邏輯推理能力以及可靠的任務(wù)執(zhí)行能力。
其次是專業(yè)數(shù)據(jù)與知識。為了強(qiáng)化大模型對于醫(yī)學(xué)知識的能力，騰訊醫(yī)療大模型陸續(xù)加入涵蓋285萬醫(yī)學(xué)實體、1250萬醫(yī)學(xué)關(guān)系，覆蓋98%醫(yī)學(xué)知識的醫(yī)學(xué)知識圖譜和中英文醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)。這些知識既對大量論文、百科全書、用藥說明書中的知識進(jìn)行了萃取，又納入了騰訊醫(yī)典中各個醫(yī)學(xué)專家撰寫的針對性的醫(yī)學(xué)文章。所有知識來源都已經(jīng)過驗證，因而可為大模型輸出的結(jié)果提供權(quán)威依據(jù)。
最后加上服務(wù)于交互能力的對話式訓(xùn)練。一方面來源于患者場景，如線上問診、醫(yī)學(xué)問答、導(dǎo)診、預(yù)問診；另一方面來源于醫(yī)生場景，如醫(yī)學(xué)考題、病歷生成、出院小結(jié)、檢查建議、診斷結(jié)果和用藥建議。將這些對話場景進(jìn)行匯集，騰訊的醫(yī)療大模型總計投入了超過3000萬份覆蓋患者、醫(yī)生、藥廠等場景及醫(yī)療流程的問答對話，有效提高了模型的醫(yī)學(xué)交互能力。
完成基礎(chǔ)能力的構(gòu)建后，騰訊的醫(yī)療大模型已經(jīng)能像一個真正醫(yī)生，耐心、專業(yè)、準(zhǔn)確地回答各類醫(yī)療問題。對于醫(yī)療這一需要醫(yī)患高頻溝通的領(lǐng)域，該能力可以覆蓋診療全流程，有效完成患者引導(dǎo)，準(zhǔn)確回答患者疑問，消除醫(yī)患之間的信息不對稱。
騰訊健康用戶平臺總經(jīng)理吳志剛在會上對騰訊醫(yī)療大模型的能力進(jìn)行了完整的講解，他表示：目前醫(yī)學(xué)知識圖譜與醫(yī)療大模型已用于升級AI導(dǎo)輔診應(yīng)用，包括醫(yī)學(xué)智能問答、數(shù)字人就醫(yī)助手、智能輔助問診、病歷自動生成、AI合理用藥、智能化隨訪管理、患者全流程管理等，可為醫(yī)療決策全流程提供更精準(zhǔn)的輔助，助力患者就醫(yī)體驗以及臨床醫(yī)生、藥劑師服務(wù)效率和質(zhì)量的雙向提升。
患者全流程管理便是大模型賦能的典例。診前環(huán)節(jié)，除了落地醫(yī)學(xué)智能問答這一大模型時代的經(jīng)典應(yīng)用，騰訊還升級了數(shù)字人就醫(yī)助手，能提供7*24h的智能客服及專業(yè)科普服務(wù)；診中環(huán)節(jié)，可基于大模型的能力學(xué)習(xí)百萬級醫(yī)患對話及3000多疾病推演解析，升級了模擬自由對話真實度更強(qiáng)的輔助問診、更符合書寫規(guī)范的病歷自動生成以及能給出可解釋性依據(jù)的輔助診斷建議等應(yīng)用；診后階段，采用人工智能+互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的新型模式升級了智能化隨訪管理和患者全流程管理等應(yīng)用。
同時，大模型還可以助力進(jìn)行家庭醫(yī)生的隨訪管理工作，如通過標(biāo)簽動態(tài)生成隨訪任務(wù)，并通過微信批量投遞給患者；根據(jù)單次醫(yī)患溝通內(nèi)容和問話內(nèi)容自動生成涵蓋飲食、運(yùn)動、管理等信息的標(biāo)簽，輔助醫(yī)生進(jìn)行個性化的宣教。隨訪結(jié)束后，AI還能分類對話當(dāng)中的有效信息，根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)模板生成記錄和總結(jié)，再根據(jù)之前的隨訪建議一并發(fā)至患者，于醫(yī)生、于患者，都是一項管理與體驗的跨時代升級。
種上一棵“AI數(shù)智樹”
盡管大語言模型的實戰(zhàn)能力已為人工智能帶來跨時代的性能提升，但任何技術(shù)都有其局限性，即便是大模型也不能勝任醫(yī)療場景中的所有需求。
現(xiàn)有大模型的主要價值輸出方向聚集于文本類醫(yī)療場景的提質(zhì)增效，多模態(tài)數(shù)據(jù)的生成分析相對弱勢。對于醫(yī)療這樣存在廣泛多模交互的場景，大模型若要真正發(fā)揮價值，企業(yè)還需構(gòu)建完整的智能矩陣，匹配醫(yī)療機(jī)構(gòu)基礎(chǔ)設(shè)施，協(xié)同各式前沿技術(shù)合力解決醫(yī)療問題。
譬如在騰訊布局多年的醫(yī)學(xué)影像賽道，大模型雖也能夠生成、分析影像，卻在訓(xùn)練、部署的成本方面不及深度學(xué)習(xí)。在這一場景中，大模型的比較優(yōu)勢在于數(shù)據(jù)的處理上，它能夠以更低成本、更高效率治理影像數(shù)據(jù)，進(jìn)而加快相關(guān)AI應(yīng)用的研發(fā)。
過去騰訊覓影的數(shù)智醫(yī)療影像平臺已經(jīng)借助深度學(xué)習(xí)、知識圖譜等AI能力，成功打造了肺炎、青光眼、結(jié)腸三項臨床級AI輔助診斷產(chǎn)品，獲批三類醫(yī)療器械注冊證，并開發(fā)了覆蓋產(chǎn)、學(xué)、研、管一體化醫(yī)療影像解決方案，開放了20多個騰訊自研的AI引擎，助力科研機(jī)構(gòu)AI模型自主研發(fā)及訓(xùn)練。有了大模型對于數(shù)據(jù)治理環(huán)節(jié)的加速，騰訊的醫(yī)療AI能力將進(jìn)一步拓寬，我們或能在更多細(xì)分場景中看到騰訊醫(yī)療AI的身影，亦會有更多醫(yī)生因為科研平臺的迭代而受益。
新藥研發(fā)同樣需要契合優(yōu)效的AI技術(shù)。據(jù)騰訊AIDD技術(shù)負(fù)責(zé)人劉偉介紹，騰訊“云深”（iDrug）平臺已同時具備了小分子藥物與大分子藥物的加速發(fā)現(xiàn)能力。尤其是在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測方面，“云深”（iDrug）平臺開發(fā)了全新的算法框架tFold，其先進(jìn)性多次獲得國際的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測評估平臺證明；在藥物的ADMET屬性的預(yù)測方面則已研發(fā)并上線70+個ADMET性質(zhì)，并通過結(jié)合物理學(xué)特征和藥企合作等數(shù)據(jù)訓(xùn)練證明能夠超越主流軟件。
此外，“云深”平臺還利用生成式AI的能力開發(fā)了兩個骨架躍遷分子生成算法發(fā)現(xiàn)nM級先導(dǎo)化合物，并在3—4個項目中得到了有效證明，同時還引入了強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)在藥物小分子生成方面達(dá)成97%的生成分子滿足要求。
騰訊在醫(yī)療場景中的布局逐漸長成了一棵“AI數(shù)智樹”。如今，騰訊已經(jīng)構(gòu)建了醫(yī)療大模型、醫(yī)療知識圖譜、醫(yī)學(xué)影像分析、超1000件醫(yī)療AI相關(guān)專利。以此為基底，騰訊能將智能化的能力優(yōu)化就診服務(wù)、家庭醫(yī)生助手、輔助診斷、生命科學(xué)、疾病管理等場景，為數(shù)智化醫(yī)療時代的到來一再提速。
云與“連接”，
騰訊醫(yī)療AI的核心支撐
如果只是清洗數(shù)據(jù)打造應(yīng)用，國內(nèi)大多數(shù)醫(yī)療人工智能企業(yè)都能或多或少地造出幫助科室提質(zhì)增效的應(yīng)用。相較之下，騰訊健康布局的另一優(yōu)勢刻在“AI數(shù)智樹”的底端。這些強(qiáng)有力的根莖，使得騰訊能為醫(yī)院開出不只一個智能產(chǎn)品，而是一套完整的方案體系。
以大模型的部署為例，大部分醫(yī)院的現(xiàn)有資源環(huán)境基本都是面向通用計算的CPU，少有醫(yī)院具備面向圖形處理和并行計算的GPU資源，因而大模型要談落地，必須攻克部署環(huán)境這一難題。
對于醫(yī)院而言，這一問題現(xiàn)存兩種可行解法，各有利弊。其一，醫(yī)療機(jī)構(gòu)可在購置應(yīng)用的同時配備GPU運(yùn)營大模型應(yīng)用，保證足夠的存儲和高速的網(wǎng)絡(luò)連接。這一模式的局限性在于模型的體量，如果模型過大，醫(yī)院的配置成本會隨之直線上升，因而需要控制模型的體量。其二，醫(yī)療機(jī)構(gòu)借助通過云計算的方式將大模型的運(yùn)算過程剝離出內(nèi)部環(huán)境，直接獲取云端運(yùn)算結(jié)果。這一模式需要考慮數(shù)據(jù)的安全問題及醫(yī)療機(jī)構(gòu)對于云計算的接受程度。
作為國內(nèi)最大的云服務(wù)提供商，騰訊在第二條路上擁有天然的優(yōu)勢。在本次騰訊全球生態(tài)大會上，騰訊針對各類醫(yī)療主體，均給出了個性化的云化解決方案。
在醫(yī)院這一場景中，最先享受到云技術(shù)與大模型助力的當(dāng)屬騰訊覓影數(shù)智醫(yī)療影像平臺。騰訊覓影能夠以更快速度、更低成本、更高質(zhì)量鑄造AI應(yīng)用，推動科研進(jìn)展。而騰訊的云計算，則能將這些智能化能力分發(fā)出去，落地每一個存在需求的醫(yī)療場景。
落實到產(chǎn)業(yè)中，騰訊能夠針對多模態(tài)的影像類型提供云上應(yīng)用，幫助醫(yī)生和患者進(jìn)行遠(yuǎn)程的瀏覽和操作。大模型賦能后，AI能夠處理的病種及數(shù)據(jù)的模態(tài)大幅增加，移動端背后的醫(yī)生也將具備更多能力。
其次是“連接”?！皵?shù)據(jù)孤島”是國內(nèi)醫(yī)療體系面臨的經(jīng)典問題，其核心問題便是標(biāo)準(zhǔn)化缺失，導(dǎo)致沒有一個系統(tǒng)能將各項業(yè)務(wù)串聯(lián)起來。如今騰訊憑借生態(tài)上的優(yōu)勢，已經(jīng)搭建了多個連接通路，實現(xiàn)多個醫(yī)療場景的標(biāo)準(zhǔn)互通。
眾所周知，基層醫(yī)療是醫(yī)療AI最能發(fā)揮價值的場景，也是醫(yī)療AI最難部署的場景。尤其是在大模型時代，這些機(jī)構(gòu)沒有部署GPU的可能，因而需要云計算進(jìn)行智能化能力的分發(fā)，還需要建立一個入口，以標(biāo)準(zhǔn)化的方式將醫(yī)患連接起來。在騰訊的基層醫(yī)療方案中，這個“連接”，便是“家醫(yī)助手”。
家醫(yī)助手定位為家庭醫(yī)生工作提供智能化助手，該產(chǎn)品一方面得到了微信和企業(yè)微信幫助用戶和醫(yī)生建立溝通的渠道，另一方面具備騰訊醫(yī)療大模型的加持，其產(chǎn)品和服務(wù)得以更加的智能和人性化。
首先，騰訊健康家醫(yī)助手可確保簽約過程的有效性，方便有老幼的家庭使用，產(chǎn)品底層是與基層醫(yī)療信息系統(tǒng)打通，方便醫(yī)生全面獲得簽約和檔案的信息；其次，自研比較精準(zhǔn)和全面的標(biāo)簽體系也能夠輔助醫(yī)生更加個性化地為居民提供服務(wù)。
目前市面上已有很多智能應(yīng)用可為家庭醫(yī)生這一場景降本增效，但這些應(yīng)用多為獨(dú)立，沒有形成解決方案；又無互聯(lián)互通，需要醫(yī)生患者接入多個入口。相比之下，騰訊以其生態(tài)優(yōu)勢連接了醫(yī)患，且能通過這個連接全方位輸送騰訊的智能化能力。
再談藥械、新藥等場景，這個關(guān)鍵的連接變成了微信。
2023年7月3日，愛創(chuàng)科技和騰訊云簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議，雙方將面向醫(yī)藥、醫(yī)療器械領(lǐng)域推出全流程合規(guī)溯源的聯(lián)合產(chǎn)品解決方案，為藥械商品賦予真實、可追溯可驗證的唯一“碼”數(shù)據(jù)。用戶通過微信“掃一掃”掃描GS1標(biāo)準(zhǔn)二維碼，即可獲取溯源信息，提升藥械溯源的權(quán)威性、便利性，獲得更安全、更便利的用藥保障；工作人員則能擺脫各項手持設(shè)備，僅憑一個手機(jī)便可隨時隨時完成“碼”的更新審核。
AI介入后，愛創(chuàng)科技與騰訊云在藥械數(shù)字化溯源方面的合作變得更為量化可控。未來，雙方將結(jié)合各自優(yōu)勢資源，從產(chǎn)品方案、業(yè)務(wù)戰(zhàn)略、經(jīng)營模式、用戶市場等方向開展深度合作；通過強(qiáng)化監(jiān)管手段和風(fēng)控能力為行業(yè)健康發(fā)展上一道“安全碼”，滿足藥械企業(yè)客戶更多維度需求，實現(xiàn)共同發(fā)展和長期共贏。
探索與技術(shù)最為適配的醫(yī)療場景
回到最初的問題。之所以說騰訊的大模型可能最快在醫(yī)療場景中落地，是因為騰訊擁有全面的AI生態(tài)，能夠甄別每個醫(yī)療場景的真實AI需求，輔以高度匹配的AI技術(shù)，避免濫用。
換句話說，騰訊不會將大模型的能力強(qiáng)加于醫(yī)療之上，持續(xù)探索與之成本、價值最為契合的應(yīng)用場景，充分發(fā)揮大模型的比較優(yōu)勢。
對于一項產(chǎn)業(yè)化不足一年的創(chuàng)新技術(shù)而言，騰訊的打法可能最為契合當(dāng)下的環(huán)境。
與其關(guān)注哪些大模型應(yīng)用能否最終留存下來，深刻改變醫(yī)療場景；不如緊隨場景需求，全方位的發(fā)展AI技術(shù)，與臨床緊緊結(jié)合在一起。
