9月19日，国内首个“产业级”医疗大模型灵医大模型发布，这是又一个医疗健康领域的大模型。过去一段时间，医联、叮当健康、京东健康以及微脉等多家企业相继发布大模型，或在院外管理方面探索，或在医疗大语言方面探索，但由于医疗严肃性，这一垂直领域的大模型商业化之路可能也更复杂。
应用场景有哪些
各家推出的大模型不尽相同。9月19日，百度发布国内首个“产业级”医疗大模型——灵医大模型，并面向大健康上下游产业开放灵医大模型测评、试用，推动医疗行业的数字化和智能化进程。
更早前，医联推出自主研发的基于Transformer架构的国内首款医疗大语言模型——MedGPT；叮当健康发布叮当HealthGPT，并首推基于此研发的应用型医药AI产品——叮当药师、营养师AI助手；京东健康推出了面向医疗健康行业的大模型“京医千询”；微脉发布国内首款健康管理领域大语言模型应用CareGPT。
在具体使用场景上，灵医大模型能够结合自由文本秒级生成结构化病历，根据医患对话精准分析生成主诉、现病史等内容。此外，灵医大模型是支持多篇中英文文献同时解析的大模型，基于文献解析内容实现智能问答。在辅助诊疗方面，灵医大模型可实现通过多轮对话了解病人病情，实时辅助医生确诊疾病，推荐治疗方案，提升就诊全流程的效率和体验，并成为患者的24小时“健康管家”，提供智能客服服务。灵医大模型还能为药企提供多项赋能，包括专业培训、医药信息支持等。
微脉的重点业务是与公立医院合作的全病程管理业务。微脉CareGPT产品负责人吴晓树给北京商报记者举了个具体例子，比如产科的孕妇，个管师会和她在整个孕期进行互动，期间，除了需要回答和推送围产保健相关的知识外，还需要回答一些与合作医院相关的特有问题，比如当前医疗资源的配备、院内的就诊流程、门诊科室的分布等。通用加个性的知识库的形成和积累，再配合大模型的能力，能让其更快速地响应用户需求，提供更好的服务体验。
叮当健康HealthGPT的使用场景依托旗下实体连锁智慧药房品牌——叮当智慧药房。叮当健康相关负责人对北京商报记者表示，在大模型HealthGPT的基础上，叮当健康通过模型微调和产品开发，目前已经上线了叮当药师助手，协助叮当药师完成用户购药过程中的寻医问药和咨询解答服务。现在的试运营过程中，执业药师在协同大模型一起服务客户，解答客户的问题。职业药师相当于拥有了一个知识扩容助手，帮助解锁更多药学知识，从而更好地服务用户。
商业化探索
对于企业而言，大模型进一步降本提效。微脉专业团队包括线上以及线下两部分，管理一个病人的整个周期，必须要考虑人员的响应成本。在吴晓树看来，大模型一方面助推人力成本的降低，另一方面可以实现同质化提升，每个人的水平能力不同，技术工具对新人的成长周期也会有帮助。
目前，微脉CareGPT尚未开放给C端，仅作为辅助工具给个案管理师使用。在问题被推送过来后，CareGPT生成的内容，由个案管理师把关后，再推送给患者，中间存在一个管理师的转换。在5月25日的产品发布会上，医联MedGPT项目负责人王磊也明确表示，直至得到国家政策允许，MedGPT都不会向公众开放，该产品现阶段仅用于学术研究。
在吴晓树看来，医疗健康类大模型的商用相较于其他领域的大模型会更困难一点，医疗的严肃性注定其对差错的容忍率会更低。在医疗领域，比如要做诊断，它一定要达到“执业”水平。另外，行业从业者如何看待、是否愿意为此承担医疗风险都是决定其发展的因素。除了模型本身的能力需要不断提升外，政策以及患者的接受程度都是其发展的重要因素。“在提升效率等能力上，医疗健康大模型肯定能带来价值，但仍有些东西需要突破。”
灵医大模型签约的第一个客户为固生堂。据百度大健康事业群AI产业部总经理刘军伟介绍，从目前的客户来看，有几个共性的需求，比如病历生成确实需要医生在医院书写大量的病历，另外是科研的场景，通过大模型可以快速抽取数据，对这些数据做专病库，做相关的探索。药企、药店方面则是营销的需求，灵医大模型可以帮助他们提升营销的效率等，目前上述几个场景以及案例具有复制的可能性。
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