界面新闻记者 |
界面新闻编辑 | 谢欣
AI热潮席卷各行各业，医疗行业也不例外。同时，AI的出现也被寄托了为医疗行业带来颠覆性改革的厚望。目前，各方都将目光放在了AI如何落地应用在具体的医疗场景中。
9月6日上午，在由界面新闻主办的2024 REAL科技大会以“AI+医疗：火热布局与务实思考”为主题的圆桌讨论环节上， 峰瑞资本合伙人马睿、深势科技生命科学事业部总经理李小兵、轻松集团技术副总裁高玉石、深智透医CTO（首席技术执行官）项磊、光源资本董事总经理娄洋对该话题进行了热烈讨论。
轻松集团技术副总裁高玉石分享了轻松集团·轻松健康于2023年5月发布了医疗健康大模型轻松问医Dr.GPT，并随着应用的扩展和场景的深入在2023年底做了重磅升级，发布了基于“轻松问医Dr.GPT”大模型的七大应用，覆盖了健康管理服务全场景，满足了不同应用场景及用户群体的特定需求。除了为用户提供全面的健康管理支持，还拓展了医护端诊疗技术赋能的能力，为医疗决策提供了更高效和全面的视角。
另外，AI+医疗应用最大的一个争议在于数据的安全性。深智透医CTO项磊表示，数据隐私的问题是医院端或者医生端最关心的问题。目前，国际上可以接受数据上云的方式，比如亚马逊云通过了信息隐私保护的机制，第三方公司利用亚马逊云为医院提供服务，医院认可这种方式。国内对数据管控更严格，院方会要求所有的数据必须在客户端，不能上传到云端。
基于不同的数据使用方式， 项磊称深智透医在云端的商务模式是按例收费，而国内由于是本地化部署，采取一次性付费的方式，“根据客户端具体的需求提供不同的解决方案，能够满足客户的需求以及产品在具体场景中的运用、商务销售。”
项磊表示，模型已经发展到2.0时代，相比1.0时代针对小应用场景只需要少量数据或者针对客户制定专属模型相比，2.0时代能够获取到大量数据，转变为期望通过统一的模型支持所有的医院。
现阶段，深智透医应用的是通用模型，能够处理各个成像的模态，针对不同的科室开发出一个可以针对所有的模态同步进行处理的模型。项磊表示，这种处理效果比单一模型好，“这也是得益于通用基础模型加上大量的数据训练得到的结果，而且在现有的场景之外，我们还发现利用多模态的数据可以达到更好的效果。”
目前AI除了在患者端和医院端应用，AI制药也是一个主流应用方向。深势科技生命科学事业部总经理李小兵表示，目前主流的商业模式有AI+软件、AI+CRO、AI+Biotech，而深势科技在这三方面均有布局。
李小兵称，“深势科技目前在AI SaaS端一些物理计算工具方面，行业市占率第一；在AI+CRO模式上，和包括复星以及东阳光药业在内的国内头部制药厂商进行合作，深势科技提供AI+设计的方案，对方提供验证、联合研发的模式；在AI+Biotech方面，深势科技也在尝试内部孵化一些药物管线。在这三个方向中，AI+SaaS端是重点投入方向。”
峰瑞资本合伙人马睿则从资本的视角分享了AI+医疗长期发展的要素。马睿表示，回到投资逻辑上，长期来看最重要的是数据。目前，峰瑞资本有一个重要投资方向是生物系统和生物过程的数据化，无论用计算的方式、测量的方式，还是传感的方式，增加数据是其长期看好的方向。不过，马睿认为最核心的还是要看懂AI，“AI在生物领域怎么运用，物理和AI怎么结合在一起，怎么用大模型为底座，其实不需要做特别多的实验，就能够得到你想要的结果，这是我们现在看到的曙光。”
谈及未来， 项磊希望能够和医生更紧密地结合，希望医生更多地把AI当做一个工具，帮助他们做决策，提高做诊断的准确率以及效率，原来需要花半个小时做的诊断报告，现在可能5分钟、3分钟就能搞定，最终让病人受益。
高玉石认为AI大模型为4P医学理论的实现提供强大技术支持。通过大模型可以整合医疗数据建立疾病预测模型，分析基因序列、医疗影像及人群健康数据，助力预测性和预防性医学。在个体化层面可以深入分析个体多模态数据制定个性化治疗方案并实时调整，推动个性化医学发展。此外，通过智能医疗助手，可以为患者提供便捷服务和健康管理工具，提高患者参与度，有望推动医疗模式变革，为人类健康带来更大福祉。
李小兵表达了对于新药研发的期待，他认为未来2-3年，AI在一些点的突破上会发挥巨大的作用，比如在早期研发分子设计、分子评估、分子生成，以及一系列分子水平的研究方面会帮助科学家提供更高通量的设计方案或更多的创意。但是药物研发有非常多的层级，从分子水平到细胞水平、再到器官、再到人体，需要AI达到一定的技术积累。
“就像药物在细胞、小动物、人身上的表现都不同一样，我们需要有一个AI涌现的过程，就像生命涌现的过程一样，从分子到细胞、到器官、再到人。”李小兵表示
马睿也表达了对于AI+医疗的未来期许，他认为由于AI的驱动，对于生物的理解会越来越深，以生物科技为底层能做的事情会越来越多，比如生物医药、生物制造、医疗器械、生物农业等，以此为底层能辐射开来。马睿认为，以10年为维度，AI+生物、AI+医疗赛道会有很多机会涌现。
