本文来自微信公众号“电子发烧友网”，文/李弯弯。
ChatGPT等大型语言模型在语言理解、生成、知识推理等方面正展现出令人惊艳的能力。近段时间，各企业开始探索大模型在不同行业中的应用落地，并针对不同领域推出相对应的行业大模型，包括在医疗领域。
众多企业宣布推出医疗大模型
日前，京东发布了京东言犀大模型、言犀AI开发计算平台，同时基于京东言犀通用大模型，京东健康发布了“京医千询”医疗大模型，可快速完成在医疗健康领域各个场景的迁移和学习，实现产品和解决方案的全面AI化部署。
与通用大模型相比，京东言犀大模型融合70%通用数据与30%数智供应链原生数据，具有“更高产业属性、更强泛化能力、更多安全保障”的优势。在医疗服务领域，京东言犀AI开发计算平台为客户的大模型开发和行业应用提供了定制化解决方案。
在2023京东全球科技探索者大会暨京东云峰会现场，京东演示了将通用大模型转化为健康产业大模型的操作。通常来说，从数据准备、模型训练到模型部署，客户完成这套流程需要10余名科学家花费一周时间，而利用言犀AI开发计算平台，只需要1-2名算法人员在数分钟就能完成；通过平台模型加速工具的优化，还能节省90%的推理成本。
在前不久的2023世界人工智能大会健康高峰论坛上，联影智能联席CEO周翔表示，医疗领域不同于其他垂直领域，目前通用的语言大模型还不能完全满足医疗场景的精准需求。联影智能正与复旦大学附属中山医院共同携手开发多模态、多病种的“全病程智医诊疗大模型”。
该款AI大模型汇聚中山医院优质诊疗经验，是覆盖患者入院到出院的全生命周期的智能化辅助系统。在患者入院阶段，该模型可基于医生与患者的沟通对话、体格检查及病史等信息，辅助生成医疗级结构化入院记录，智能推荐术前检查，并作出鉴别诊断建议及手术计划初稿；在术中通过多模态信息整合完成手术记录稿；在患者出院阶段，可以起草出院记录及术后随访计划。目前该款大模型已完成第一阶段的站点试用。
东软也于近日表示面向医疗领域推出多款AI+医疗行业应用，包括添翼医疗领域大模型、飞标医学影像标注平台4.0、基于WEB的虚拟内窥镜等。
添翼医疗领域大模型是东软基于30多年的医疗行业积累，构建的医疗垂直领域大模型，全面融入医疗行业解决方案、产品与服务，赋能医院高质量发展，引领医疗智能化转型。面向医生，添翼让诊疗更高效。医生通过自然语言与添翼交互，快速、精准地完成医疗报告与病历、医嘱开立；面向患者，添翼让问诊更便捷，成为患者全天私人专属医生，提供全面的诊后健康饮食、营养与运动建议等服务。添翼的多模态数据融合能力，也将为医院管理者提供对话式交互与数据洞察，简化数据利用，让医院管理更精细。
大模型在医疗领域的优势和不足
大模型在医疗领域可以有很好的表现，此前，谷歌和DeepMind的科研人员在《自然》杂志上发表了一项研究，根据其研究结果，一组临床医生对谷歌和DeepMind团队的医疗大模型Med-PaLM回答的评分高达92.6%，与现实中人类临床医生的水平（92.9%）相当。
此外谷歌医疗大模型Med-PaLM仅5.9%的答案被评为可能导致“有害”结果，与临床医生生成的答案（5.7%）的结果相似。
不过相较于其他领域，大模型在医疗领域的落地会面临更加复杂的挑战。比如，医疗行业的专业性更高，医疗场景对问题的容错率较低，这对大语言模型有更高的要求，需要更专业的语料来给出更专业、更精准的医疗建议；不同模态的医疗数据之间，成像模式、图像特征都有较大差异，医疗长尾问题纷繁复杂；医疗数据私密性、安全性要求高，满足医疗机构本地环境部署要求也是大模型落地的重要考虑因素等。
针对各种问题，不少企业已经做了很多工作，比如商汤借助商汤大装置的超大算力和医疗基础模型群的坚实基础，打造了医疗大模型工厂，基于医疗机构的特定需求帮助其针对下游临床长尾问题高效训练模型，辅助机构实现模型自主训练。
商汤科技副总裁、智慧医疗业务负责人张少霆表示，该模式突破了医疗长尾问题数据样本少、标注难度高的瓶颈，实现了针对不同任务的小数据、弱标注、高效率的训练，同时显著降低了大模型部署成本，满足不同医疗机构个性化、多样化的临床诊疗需求。
小结
可以看到，当前大模型应用落地是业界探索的重点，而医疗行业成了众多企业关注的垂直领域之一。研究显示，大模型在医疗领域将会有着非常优秀的表现。同时医疗领域也不同于其他行业，它具有更强的专业性、安全性要求，这也是医疗大模型落地需要解决的问题。
