（原标题：聚焦数字健康｜医疗AI大模型之下发展之路：从试水到改变）
随着智能算法的日益成熟，AI大模型的应用持续深入，医疗领域也不例外。
中国科学院院士、深圳医学科学院创始院长颜宁在近期的一个行业论坛上提出，公众对人工智能的理解，主要源自两大划时代的事件：首先是AlphaGo（阿尔法狗）在围棋领域的辉煌成就，成功击败了世界级的高手；其次是AlphaFold（阿尔法折叠）在结构生物学领域的创新突破，推动了该领域的深刻变革。
“借助AlphaFold，我们能够预测众多蛋白质的结构，其作用几乎堪比最优质的数据库——PDB蛋白质结构数据库（Protein Data Bank, PDB）。至此，我们意识到，众多蛋白质结构与未知功能之间的内在联系仍待挖掘。这标志着结构生物学已由一门基础性、验证性的学科，演变为更具探索性的发现类学科，完成了革命性的转变。”颜宁坚信，“科技的进步为科学研究注入了强大的动力，诸如图像识别和机器学习技术的应用，使我们能更精准地区分噪声与信号，进而深入探究更为复杂的科学系统。”
《2024十大新兴技术报告》显示，AI已成为科学研究的驱动力，当前深度学习和生成性AI正在加速科学发现，并预计将在疾病诊断、治疗、预防，以及新材料和生命科学领域带来突破性进展。从市场规模看，IDC预计，到2025年，全球人工智能应用市场总值将达1270亿美元，其中医疗行业将占总规模的五分之一。业内预计，未来10年我国“AI+医疗”市场规模复合年增长率（CAGR）将超过30%。
迈瑞医疗集团研发副总裁李新胜此前也在接受21世纪经济报道记者采访时表示，“医疗应该是AI可落地的最佳领域，因为在医疗领域AI是刚需，AI在其他领域可能是锦上添花，但在医疗领域是雪中送炭。”
巨头入场推动新局面
随着医疗大模型逐步发展，许多互联网巨头以及医药企业开始投入到医疗AI模型的研发工作中，百度、腾讯、科大讯飞等互联网公司巨头也蜂拥而至，针对医疗场景，研发新产品、新模型。
《2023医疗健康AI大模型行业研究报告》（以下简称《研究报告》）显示，截至2023年10月，国内累计公开的医疗大模型近50个，涉及患者问诊、医生助手、药物研发、健康科普等多个领域。但行业发展飞速之外如何探索平衡盈利一直是医疗AI领域的重中之重。
场景是医疗大模型发展的关键。腾讯健康总裁吴文达对21世纪经济报道表示，“从技术上面，无论是腾讯还是其他企业，落地应用在医疗的场景，都大同小异。所以现在拼的话就是看哪一个能够搭建更好的服务生态，哪一个的服务更好，哪一个的性价比更好，或者哪一个可以在这个赛道坚持的最久。”
实际上腾讯、京东、百度等互联网大企业在模型的场景搭建方面下足功夫，渴望搭建独特的医疗场景。在医疗大模型方面，腾讯健康主要是面向药企进行服务。腾讯的思路是通过自身的数据技术能力，把不同的药店和药企推广到更多的患者，将药店的服务与患者连接起来。
而百度灵医的大模型，在医疗场景上，则选择了覆盖了“医-患-药”全场景的数据服务方式。在这样的发展路径下，百度灵医大模型看重数据安全性。百度方面曾表示，百度灵医大模型加入了多重策略机制，最核心的是将循证AI技术深度整合到训练过程中，目的还是为了安全——如此一来，就能避免大模型“自己创造医疗知识”。
另外，科大讯飞的讯飞星火大模型也同样具有竞争力。在医疗领域，星火医疗大模型主要应用在医疗海量知识问答、医疗复杂语言理解、医疗专业文书生成、医疗诊断治疗推荐、医疗多轮交互以及医疗多模态交互等方面。
同时，针对C端的用户，科大讯飞在2023年10月24日发布了个人健康助手讯飞晓医APP。科大讯飞董事长刘庆峰表示，目前讯飞晓医已经覆盖1600种常见疾病、2800种常见药品、6000种常见检查检验，满足用户在看病前、用药时、检查后的核心场景健康需求。
当前，我国医疗大模型行业正处于一个快速发展和创新的阶段，市场规模不断增加。《研究报告》分析称，医疗健康AI大模型使原有医疗场景应用创新的难度被大大降低，预计其会在2023～2027年集中爆发，到2030年，国内医疗健康AI大模型市场规模将超过230亿元。
深入医药创新寻出路
值得注意的是如今，AI制药在生物制药领域版图十分火热。
一般而言，一款新药的研发流程，从早期的靶点发现，到化合物发现，临床前至临床间，甚至审批上市至商业推广都可以用到AI技术的赋能和加速。目前而言AI最主要集中应用于化药及生物药的发现和临床前开发阶段，AI在前述的经验积累为找到正确的化合物增加一些概率，大幅缩短开发新药所需的时间，帮助科学家识别迄今还未发现的新药物分子。
AI可以为医药研发赋能，提高药物研发的效率。“医疗行业是强数据积累的行业，非常契合AI 应用领域的发展，目前，已经有不少开源的数据集在为医疗AI企业短时间内快速做出产品，我们期待医疗AI 大模型的应用，可以帮助医疗行业解决资源分布不均衡等痛点。”某中型医疗服务机构创始人向21世纪经济报道记者指出。
科大讯飞智慧医疗事业部总裁陶晓东也表达了同样的观点，他此前向21世纪经济报道记者表示：“大模型可以在驱动医疗科研方面发挥巨大作用，包括生成个人的研究相关的一些摘要、总结，帮助研究者发现最前沿的论文中的关键信息，面向人类的表达方式生成医学知识，形成计算机可以运用、处理的医学知识库。”
在涉猎临床后，诸如华为、腾讯等互联网大厂，开始针对药物研发开发大模型。在制药层面，华为云开发了盘古药物分子大模型，目的是提高医药研发生产的效率。
华为云大数据与人工智能领域总裁尤鹏透露，“盘古药物分子大模型新增了靶点口袋发现、分子对接、分子属性预测、自定义属性建模、分子聚类、口袋分子设计、自由能微扰、合成路径规划、分子优化、分子搜索等十大AI制药核心场景，将药物设计的效率提升33%，优化后的分子结合能提升40%以上，实现早研阶段的全流程加速。”
深睿医疗也针对医药研发，推出了的基于AI大模型的智能多模态科研平台，深睿医疗方面表示，新平台在继续保持原有的多模态课题管理能力、AI自动标注、多模态数据统计分析和AI建模能力的基础上，提出医疗图像通用分割模型SAMI（Segment Any Medical Images），适配X-Ray、CT、MRI、PET、超声、病理切片、内镜、皮肤镜、牙片、血涂片等多模态医疗数据，目的是从器官、到病灶甚至病理细胞、病变组织、细胞元素等级别的亚秒级分割，为医疗实践中的一切图像分割任务提供AI一键式解决方案。
中国药学会副理事长曲凤宏认为，生物医药产业是国家战略性新兴产业，新一轮的信息技术革命和技术跨界融合在快速发展，新一代的信息技术正在赋能生物医药产业研发，以及全产业链条的各个方面和各个环节，人工智能、云计算、大数据等等技术已经广泛在新药研发当中运用。
探索大模型商业化进程
尽管AI医疗赛道逐渐火爆，大企业纷纷推出自己的大模型产品，但是目前来说，真正能应用到临床的大模型产品还是少数。由于行业先天壁垒高，面临较高的安全要求和合规监管问题，商业化是一个难点。
吴文达对21世纪经济报道记者表示，“互联网医疗赛道真的挺困难，有时候就是看谁能撑到最后，因为甲方的付费意愿没有其他行业高、没有其他行业快。小公司之前还可以用融资上市讲故事，亏钱也可以融到资，可以养一个团队，能够一直坚持下去，但是这个套路也彻底破灭了。最终还是集中在几个大厂。”
面对存在的商业化困境，企业们纷纷尝试不同的经营路径，希望能找到持续盈利的商业化道路。目前，腾讯健康选择了医疗、医药和医保生态一体化的运作方式。
京东健康则在销售端选择了C端免费、B端收费的运营思路。例如，京东健康发布的京医千询就是面向广大用户推出的免费医疗服务。
“未来，我认为可能不会有太多技术大模型公司，医疗大模型公司就更不会有太多，医疗大模型可能都是依托于基础大模型来做应用。在竞争中更为重要的是差异化和能力，前者是对业务场景的理解，后者是实际应用中的效果，企业要通过差异化和产品效果在竞争中脱颖而出。”何明科对21世纪经济报道记者表示。
目前在商业落地方面，医疗大模型实际应用中仍面临诸多挑战，如如何与现有医疗体系有效融合、如何确保模型在临床实践中的准确性和可靠性等。这些问题对于行业从业者是不得不面对的挑战。
方正证券认为，中国AI医疗从2021年开始步入发展期，随着医疗数据互联互通建设进一步展开、感知应用算法迭代、赛道竞争加剧，只有可行的商业模式才能从激烈竞争中胜出。
