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在數(shù)字化浪潮的推動下，ＡＩ大模型技術(shù)正逐漸向各行各業(yè)滲透。在醫(yī)療領(lǐng)域，ＡＩ大模型通過對海量數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)，可以在醫(yī)療影像診斷、個性化治療、藥物研發(fā)等方面提供前所未有的支持。然而，技術(shù)呈現(xiàn)出巨大潛力的同時，也伴隨著一系列復(fù)雜的問題，涉及到算力保障、技術(shù)研發(fā)、應(yīng)用場景、產(chǎn)業(yè)生態(tài)、合法合規(guī)、隱私倫理等多重維度。深入分析這些問題并探討應(yīng)對策略，對于推動ＡＩ大模型的落地部署，推進醫(yī)療行業(yè)的智能化升級具有重要意義。
日前，尋找數(shù)字產(chǎn)業(yè)「新質(zhì)生產(chǎn)力」行動計劃工作組聯(lián)合國內(nèi)權(quán)威機構(gòu)、產(chǎn)業(yè)機構(gòu)及官方媒體共同發(fā)起“尋找數(shù)字產(chǎn)業(yè)「新質(zhì)生產(chǎn)力」行動計劃”，并于２０２４年６月率先啟動了由中國科協(xié)企業(yè)創(chuàng)新服務(wù)中心主辦，中關(guān)村產(chǎn)業(yè)技術(shù)聯(lián)盟聯(lián)合會、中國通信工業(yè)協(xié)會數(shù)據(jù)中心委員會（ＣＩＤＣ）承辦的“ＡＩ大模型應(yīng)用場景”產(chǎn)學(xué)研融通創(chuàng)新活動。眾多業(yè)界專家在近日舉辦的研討會上，深入探討了ＡＩ大模型在實際應(yīng)用中的機遇與挑戰(zhàn)。
０１算力與基礎(chǔ)設(shè)施：醫(yī)療ＡＩ大模型的基石
ＡＩ大模型的訓(xùn)練和應(yīng)用需要強大的算力支持。目前，國內(nèi)算力資源相對緊張，尚未完全實現(xiàn)自主可控，特別是在高端算力領(lǐng)域，對國外技術(shù)的依賴較為明顯。在醫(yī)療領(lǐng)域呈現(xiàn)同樣的問題，醫(yī)療數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和多樣性決定了大模型的訓(xùn)練和推理需要超強的計算能力，國內(nèi)醫(yī)療ＡＩ大模型的發(fā)展受到算力制約的同時，醫(yī)療數(shù)據(jù)的安全性也面臨潛在風(fēng)險。
模型背后的巨大算力需求也帶來了高昂的成本，對于中小型醫(yī)療機構(gòu)或初創(chuàng)公司而言難以負(fù)擔(dān)，進而影響ＡＩ大模型的普及與應(yīng)用。
國內(nèi)算力市場目前存在碎片化問題，各地智算中心雖多但缺乏有效的整合，算力資源的浪費和利用率低下。如何構(gòu)建一個高效、協(xié)同的算力基礎(chǔ)設(shè)施，是推動整個ＡＩ大模型行業(yè)發(fā)展的必要條件。
０２算法與數(shù)據(jù)：醫(yī)療ＡＩ大模型發(fā)展的核心動力
算法與數(shù)據(jù)是ＡＩ大模型的核心驅(qū)動力，然而，醫(yī)療領(lǐng)域在這兩個方面都存在顯著的挑戰(zhàn)。
在算法層面，由于國內(nèi)在ＡＩ底層架構(gòu)和算法開發(fā)方面對國外技術(shù)的依賴，導(dǎo)致了ＡＩ大模型行業(yè)整體的自主創(chuàng)新能力不足。多數(shù)國內(nèi)開發(fā)的ＡＩ醫(yī)療模型仍然基于國外的框架，對模型的優(yōu)化和定制能力形成限制。
在數(shù)據(jù)層面，醫(yī)療行業(yè)的數(shù)據(jù)具有高度的敏感性和分散性，標(biāo)準(zhǔn)化程度較低，數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，尤其是來自不同醫(yī)院、不同設(shè)備的數(shù)據(jù)難以整合，獲取高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)成為一大難題。此外，數(shù)據(jù)安全與隱私保護問題使得數(shù)據(jù)的共享和流通受限，進一步加劇了數(shù)據(jù)獲取的難度。
０３應(yīng)用與生態(tài)：醫(yī)療ＡＩ大模型的未來
目前，大多數(shù)醫(yī)療ＡＩ應(yīng)用仍處于探索和試點階段，真正大規(guī)模應(yīng)用的場景相對有限。如何推動ＡＩ大模型在醫(yī)療領(lǐng)域的全面應(yīng)用，是當(dāng)前行業(yè)面臨的重大課題。
首先，如何將ＡＩ技術(shù)與醫(yī)療實踐深度融合，提高模型的準(zhǔn)確性、可靠性，和高度的可解釋性，是實現(xiàn)應(yīng)用的基礎(chǔ)。
第二，醫(yī)療ＡＩ大模型的發(fā)展離不開完整的產(chǎn)業(yè)生態(tài)支持。目前，國內(nèi)醫(yī)療行業(yè)的ＡＩ大模型應(yīng)用尚處于起步階段，產(chǎn)業(yè)鏈上下游的協(xié)同合作尚不充分，技術(shù)成果轉(zhuǎn)化為實際應(yīng)用的過程存在較大障礙。需要政府、企業(yè)、研究機構(gòu)等多方的緊密合作，共同推動技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的制定。在醫(yī)療設(shè)備、數(shù)據(jù)管理、算法開發(fā)等領(lǐng)域，也需要企業(yè)與研究機構(gòu)之間進一步加強合作。
第三，人才與市場需求遭遇瓶頸。ＡＩ大模型的發(fā)展對人才的需求呈現(xiàn)爆發(fā)式增長，目前面臨巨大的人才缺口。此外，市場對ＡＩ大模型的前景存在觀望態(tài)度，企業(yè)在推廣和應(yīng)用中面臨較大阻力。
０４醫(yī)療行業(yè)更要關(guān)注特殊挑戰(zhàn)
醫(yī)療行業(yè)由于其獨特性和復(fù)雜性，在ＡＩ大模型的應(yīng)用過程中，面臨著更為嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。
政策與行政管理的因素使得高質(zhì)量醫(yī)療數(shù)據(jù)的獲取更加困難，且醫(yī)療數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化和共享程度不足，使得高質(zhì)量數(shù)據(jù)在醫(yī)療ＡＩ大模型的訓(xùn)練過程中難以得到保證。不僅影響了模型的精度和效果，也限制了模型的應(yīng)用范圍。
圍繞醫(yī)療數(shù)據(jù)，另一個常常被提及的隱患是數(shù)據(jù)偏見。ＡＩ大模型在訓(xùn)練過程中可能會產(chǎn)生不公平的決策結(jié)果，影響診斷和治療的準(zhǔn)確性，在醫(yī)療ＡＩ大模型的開發(fā)中，如何識別和消除數(shù)據(jù)偏見，確保算法的公平性和透明性，是必須面對的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。
醫(yī)療數(shù)據(jù)的敏感性要求在數(shù)據(jù)的收集、存儲、處理和傳輸過程中，嚴(yán)格保障患者的隱私和數(shù)據(jù)安全。任何數(shù)據(jù)泄露或濫用都可能帶來嚴(yán)重的法律后果和社會影響。因此，構(gòu)建一個安全、可靠的數(shù)據(jù)管理體系，是醫(yī)療ＡＩ大模型發(fā)展的基礎(chǔ)。
醫(yī)療ＡＩ的落地應(yīng)用不僅需要技術(shù)的支撐，還需要應(yīng)對復(fù)雜的監(jiān)管要求。無論是在器械申報、臨床研究，還是在數(shù)據(jù)使用的合規(guī)性方面，醫(yī)療ＡＩ大模型的推廣都面臨著巨大的挑戰(zhàn)。這些問題如果得不到有效解決，將嚴(yán)重限制ＡＩ技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用深度和廣度。
面對機遇與挑戰(zhàn)，需要產(chǎn)業(yè)各方的共同努力，解決問題，協(xié)同創(chuàng)新，推動ＡＩ大模型在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用發(fā)展。針對以上問題，我們誠邀醫(yī)療健康領(lǐng)域的企業(yè)和機構(gòu)積極參與到“ＡＩ大模型應(yīng)用場景”產(chǎn)學(xué)研融通創(chuàng)新活動中來，提出創(chuàng)新性的解決方案，推動醫(yī)療行業(yè)的智能化變革。
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