尊龙凯时重视数据、深挖场景 AI如何赋能医疗健康行业？|star467|

　　尊龙凯时app下载★★，AI人工应用★★，尊龙凯时人生就是博·(中国)官网★★。尊龙凯时人生就是博★★，尊龙凯时app★★，AI解决方案★★，尊龙凯时人生尊龙人生★★。应用市场总值将达1270亿美元★★，其中医疗行业将占总规模的五分之一★★。业内预计★★，未来10年我国“AI+医疗”市场规模复合年增长率（CAGR）将超过30%★★。根据公开数据★★，仅在AI影像方面★★，2023年我国市场规模约为36.2亿元★★，预计到2025年将达到126.8亿元★★，2020-2025年的CAGR约为127.1%★★。

　　《“健康中国2030”规划纲要》提出★★，要推进数字健康战略★★，加快数字技术与医疗卫生健康深度融合★★，加大对数字健康领域的政策和资金支持力度★★，以技术之“智”赋能医疗之“治”★★，实现医疗服务和全民健康管理的全面升级★★。

　　在这一过程中★★，“数据”和“场景”是业内普遍关注的两个关键词★★。业内认为★★，高质量的数据对大模型训练至关重要★★，而场景则定义了AI技术如何解决实际的医疗问题★★。

　　算力★★、算法和数据是AI的关键要素★★，算力代表计算能力★★，算法决定了数据如何被处理和分析★★，而数据则是训练模型的基础★★。高质量的数据能够提升模型的准确性★★，然而★★，目前医疗数据仍存在碎片化★★、非标准化等情况★★。

　　业内认为★★，医疗数据一般包括患者个人信息★★、诊断记录★★、治疗记录★★、影像资料等★★，这些数据数量庞大★★、种类繁多★★，且质量参差不齐★★。

　　百度大健康事业群策略研发总经理黄海峰向21世纪经济报道记者介绍★★，医院的数据其实主要指病历数据★★，这些数据对模型打造至关重要★★，但这只是大模型训练所需数据的一部分★★。除此之外★★，书籍★★、教材等一些静态的权威知识同样很重要★★。

　　“好的模型离不开高质量的数据★★，医疗大模型的数据需要体现行业的专业性和特色★★，病历数据获取成本和难度很高★★，业内普遍认为★★，病历数据应该以专科专病的方式去建设★★。如果病历数据的体量没有达到足够高★★，有可能会被其他数据稀释★★。”黄海峰说★★。

　　需要指出的是★★，根据《全民健康信息化调查报告》的数据★★，2021年star467★★，我国的三级医院平均只有不到20%的医疗机构采用了医疗大数据应用★★，而二级医院不足5%★★。即使对于临床数据这一备受瞩目的领域尊龙凯时★★，仅有五分之一的医院尝试开展研究★★。医疗机构之间存在着严重的“数据孤岛”问题★★。

　　此外★★，艾瑞咨询发布的《中国面向的数据治理行业研究报告》指出★★，医疗信息化建设支持了医疗数据的爆炸式增长★★，但是医疗数据在流通★★、共享★★、存储★★、管理等环节尚未标准化★★，导致数据多源异构难汇集★★、数据标准体系不健全等问题始终存在★★，掣肘着AI应用乃至行业的发展★★。

　　实际上★★，近些年★★，我国也在陆续出台相关政策★★，以进一步释放数据要素价值★★。如★★，2020年4月★★，中共中央star467★★、国务院印发《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》★★，将“数据”列为劳动力★★、土地★★、资本等之外的第五大生产要素★★；2022年12月★★，《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥作用的意见》对外公布★★，指出要加强汇聚共享和开放开发★★，强化统筹授权使用和管理★★，推进互联互通★★，打破“数据孤岛”★★。

　　此外★★，今年初★★，国家数据局发布消息尊龙凯时★★，国家数据局等17部门联合印发《“×”三年行动计划（2024—2026年）》★★，指出有序释放个人健康数据价值★★，完善个人健康数据档案star467★★，融合体检尊龙凯时★★、就诊★★、疾控等数据★★，创新基于数据驱动的癌症早筛★★、职业病监测★★、公共卫生事件预警等公共服务模式★★。

　　场景是医疗大模型发展的关键★★。《2023医疗健康AI大模型行业研究报告》显示★★，截至2023年10月★★，国内累计公开的医疗大模型近50个★★，涉及患者问诊★★、医生助手★★、药物研发★★、健康科普等多个领域★★。

　　大模型要真正做到临床可用★★，场景越聚焦价值越高尊龙凯时★★。如今AI和医疗结合还处于较浅的层面star467★★，大模型在医疗领域的应用还处于对已有场景的重构阶段★★，并未出现新场景的创新★★。未来★★，在医疗领域★★，可能是AI为主★★、人类为辅★★，医疗大模型将拓展至更多场景★★。

　　值得一提的是★★，去年以来★★，各地都在密集出台政策★★，鼓励AI用于智慧医院服务建设★★，其中智慧门诊的建设备受关注★★。

　　“对于智慧门诊尊龙凯时★★，我认为核心要解决几个矛盾★★：一是患者挂错号★★、挂不准号和医疗资源紧张的矛盾★★；二是切实有需求的患者挂不上号尊龙凯时★★，而专家又常常抱怨患者不精准的矛盾★★；三是患者就医‘三长一短’（挂号时间长star467★★、取药时间长★★、交费时间长★★、看病时间短的问题）和医生看诊的过程中还有大量病例文书工作要处理的矛盾★★。”大健康事业群组医疗业务总经理张延东表示尊龙凯时★★，如今★★，AI正深度参与其中★★，新的解决方案也将被进一步推出★★。

　　根据亿欧智库预测★★，2023-2027年为医疗健康AI大模型集中爆发的阶段★★，市场规模将达70亿元★★。医疗大模型又该如何实现商业化落地？

　　黄海峰表示★★，医疗大模型的商业化进程可分为几个阶段★★，第一阶段企业提供公有云服务或服务收费模式★★，用户可以灵活★★、快速地感受大模型相关能力★★；第二阶段企业面向具体医院推出私有化大模型服务★★，由大模型公司打造好相应能力★★，医院直接调用★★；第三阶段企业与医院和科研机构联合打造专属大模型★★，这一阶段强调用户的参与★★，由他们提供优质数据★★，同时也提供行业相关经验★★。

　　商业化的进程面临着巨大的竞争★★。有行业报告指出★★，AI医疗市场的竞争日趋激烈★★，参与者众多★★，包括大型医疗机构★★、提供商★★、科技公司以及初创企业等★★。这些竞争者都在积极布局★★，开发各种类型的AI医疗产品和服务★★，以期在市场中占据一席之地★★。

　　在集团资深副总裁★★、百度大健康事业群组总裁何明科看来★★，医疗健康是一个比较分散的行业★★，即便是全球最大的药械企业尊龙凯时★★，也只是在几个细分领域比较有优势★★，很难像互联网一样一家独大★★，这既不现实★★，也不合理★★，同时也不符合行业健康发展的要求★★。

　　“未来★★，我认为可能不会有太多技术大模型公司★★，医疗大模型公司就更不会有太多★★，医疗大模型可能都是依托于基础大模型来做应用★★。在竞争中更为重要的是差异化和能力★★，前者是对业务场景的理解★★，后者是实际应用中的效果★★，企业要通过差异化和产品效果在竞争中脱颖而出★★。”何明科说★★。