在线上医疗咨询的一次实例中，中国医科大学附属第一医院皮肤科的郭昊医生遇到了一个挑战。一位患者首次上传的图片质量不佳，郭医生初步判断为色素痣。然而，正当他准备进一步建议时，智能医助系统弹出提示，指出扁平疣的可能性高达90%，而色素痣的可能性为60%。郭医生在短暂犹豫后，要求患者提供更多清晰、多角度的照片，并最终确诊为扁平疣。这一案例凸显了AI技术在医疗诊断中的辅助作用正日益显著，医疗行业正成为大模型应用的重要领域。
AI大模型凭借其强大的自然语言理解和逻辑推演能力，在交互频繁和数据丰富的行业中表现出色，医疗行业也不例外。据Global Market Insights报告预测，“AI+医疗”市场规模将以超过29%的年均复合增长率增长，到2032年将达到700亿美元。IDC同样预计，到2025年，全球人工智能应用市场总值将达到1270亿美元，其中医疗行业将占据五分之一的份额。然而，尽管市场前景广阔，大模型在医疗行业的商业落地仍面临诸多挑战。
在医疗领域，AI大模型的应用场景丰富多样，从常见的诊疗全流程和医学影像分析，到较为冷门的中医康复等领域均有涉及。大模型的作用主要体现在三个方面：一是提升医疗工作者的工作效率，缓解医疗资源紧张的问题；二是缩短患者在医院的候诊和诊疗时间，改善就医体验；三是加速新药研发，降低研发成本。例如，通过大模型的辅助，医生能够更快速地识别X光片、CT等病历，大幅提高工作效率，同时减少患者等待时间。
资本市场对医疗行业大模型的商业化前景持乐观态度。今年以来，多家医疗相关的大模型公司获得了融资。国内专注医疗的头部大模型公司百川智能获得了50亿A轮融资，并正在筹备200亿元的B轮融资。其自研的通用医疗增强大模型在多个权威评测中超越了GPT-4。生物医药大模型公司“水木分子”也完成了近亿元融资，专注于生物医药行业基础大模型研究，并开发了对话式药物研发助手工具ChatDD。互联网厂商和科技公司也是医疗大模型市场的重要参与者，包括百度、云知声、左手医生、医渡科技、京东健康、腾讯和华大基因等。
相较于通用大模型，医疗大模型需要具备更强的专业知识和高质量的临床数据作为训练基础。因此，国内外主流大模型厂商都在积极寻求与医院合作，共同探索可行的落地路径。例如，京东健康推出的“京医千询”大模型整合了大量的临床实践指南、医学文献和专家知识，能够快速适应医疗健康领域的各个场景。京东健康还与温州医科大学附属第一医院达成战略合作，共建“未来医院智慧服务”，打造领先一代的智慧医院系统。中科闻歌则发布了“大医金匮”中医大模型，通过训练中医典籍和临床医案数据，解决了中医症状标准化等技术难题，并在中医执业医师模拟考试中达到了85%以上的准确率。
AI大模型在医疗领域的应用场景不断涌现，包括分诊助手、辅助决策、病历生成和AI制药等。然而，尽管技术不断进步，大模型在医疗中的应用仍面临诸多挑战。首先是医疗行业的严肃性和安全性要求极高，AI技术必须确保在辅诊方面像主治医生一样准确开出治疗方案。目前，AI技术主要起辅助和协作作用，最终仍需医生凭借经验制定医嘱。医疗数据的安全性和隐私保护也是重要考量因素，需要监管部门和医院共同努力确保数据安全。
对于医疗机构而言，大模型产品还需在降本增效方面达到足够预期。当前，医院在引入大模型产品时，必须考虑整体医疗成本和科研成本。如果AI技术不能显著提升效率，医院可能不愿为额外的软件价值买单。因此，大模型厂商需要不断探索更有效的商业模式，以实现商业变现。例如，东软集团通过将AI能力植入基础医疗设备，以整体解决方案的形式对外输出能力，并在实际应用中积累数据，反哺模型训练，最终实现垂直领域专有模型的变现。
