近日，由上海市楊浦區人民政府、新華社上海分社共同主辦的「2023 大模型創業大會」成功舉辦。大會廣邀互聯網大平台、高校科研院所、細分領域行業領軍企業和垂直領域創業公司領袖齊聚上海楊浦，聚焦國内大模型産業的創業生态，共話大模型産業的創新未來。作爲醫療垂域大模型研發代表，醫渡科技 CTO、首席人工智能科學家闫峻博士在「垂直大模型應用、機遇與挑戰」主題論壇做分享發言。
他表示，數據、算法、算力是人們熟知的大模型發展的三大要素。其中，對垂直行業來講，數據是直接影響大模型落地效果的關鍵，場景則直接決定了垂域大模型的價值。
目前，盡管不少公司已經在醫療領域進行了大模型相關工作，但真正專注于醫療健康領域、滿足其需求的高度專業化大模型仍然稀缺。「垂直領域的大模型需要明确應用場景，這些場景不僅僅是理論上有意義，而是能産生實際的客戶價值，有人願意爲此付費。」
對于醫療健康領域而言，闫峻博士列舉了幾個關鍵的應用場景。例如醫院的科研、管理和臨床輔助決策等場景，大模型的引入将改變醫院管理者以及醫生與數據交互的方式，助力科研高效産出、醫院精細化管理，提升診療效率與質量等。此外，面向政府的健康早篩、公共衛生服務，針對患者的患教科普、健康咨詢、康複管理，以及生物制藥中的靶點發現、化合物篩選和健康保險中的智能客服、健康服務等都是醫療大模型可以發揮價值的落地場景。
目前，業内已經對通用大模型不能完全滿足垂直領域的場景需求達成共識。醫療的專業性與嚴肅性決定了醫療場景對問題的容錯率更低，這自然對語言大模型提出了更高的要求，需要基于醫療專業語料進行深度訓練學習，保障模型的推理質量、準确性與可靠性。此外，考慮到現階段醫院等客戶大部分缺乏大模型的部署環境，因此「大模型」不能無限「大」。加上醫療健康領域涉及到患者隐私等，對數據安全性要求高，行業需要專注于醫療健康領域的完全自主大模型。
闫峻博士介紹，醫渡科技已經形成數據、算力、團隊等全方位布局。在數據方面，醫渡科技對大量的臨床實踐指南、醫學文獻進行篩選治理，并以過往實踐中積累的大規模、高質量的可量化知識圖譜作爲部分知識來源，克服大模型幻覺對醫療應用的幹擾。同時，醫渡科技早已完成以人工智能和醫學人才爲主的大模型團隊搭建，依托具有交叉學科背景的研發團隊對模型進行叠代，保障模型的反饋嚴格遵照醫學邏輯。此外，在算力方面，醫渡科技與昇騰 AI 密切合作，近日還攜手發布了醫療領域專屬大模型訓推一體機解決方案，加速推動大模型落地。
大模型技術正在各個垂直領域展現更加廣闊的前景，爲社會帶來更多創新和價值。闫峻博士表示，随着大模型技術的不斷演進，基于醫渡科技海量真實世界醫療知識的積累、疾病維度上的 AI 技術沉澱以及豐富的場景落地經驗，我們有信心看到更多創新應用在醫療健康領域落地，推動醫療行業的智能化轉型與效率提升。
