界面新聞記者 | 唐卓雅

界面新聞編輯 | 謝欣

AI熱潮席卷各行各業(yè)，醫(yī)療行業(yè)也不例外。同時，AI的出現(xiàn)也被寄托了為醫(yī)療行業(yè)帶來顛覆性改革的厚望。目前，各方都將目光放在了AI如何落地應(yīng)用在具體的醫(yī)療場景中。

9月6日上午，在由界面新聞主辦的2024 REAL科技大會以“AI+醫(yī)療：火熱布局與務(wù)實思考”為主題的圓桌討論環(huán)節(jié)上， 峰瑞資本合伙人馬睿、深勢科技生命科學(xué)事業(yè)部總經(jīng)理李小兵、輕松集團技術(shù)副總裁高玉石、深智透醫(yī)CTO（首席技術(shù)執(zhí)行官）項磊、光源資本董事總經(jīng)理婁洋對該話題進行了熱烈討論。

輕松集團技術(shù)副總裁高玉石分享了輕松集團·輕松健康于2023年5月發(fā)布了醫(yī)療健康大模型輕松問醫(yī)Dr.GPT，并隨著應(yīng)用的擴展和場景的深入在2023年底做了重磅升級，發(fā)布了基于“輕松問醫(yī)Dr.GPT”大模型的七大應(yīng)用，覆蓋了健康管理服務(wù)全場景，滿足了不同應(yīng)用場景及用戶群體的特定需求。除了為用戶提供全面的健康管理支持，還拓展了醫(yī)護端診療技術(shù)賦能的能力，為醫(yī)療決策提供了更高效和全面的視角。

另外，AI+醫(yī)療應(yīng)用最大的一個爭議在于數(shù)據(jù)的安全性。深智透醫(yī)CTO項磊表示，數(shù)據(jù)隱私的問題是醫(yī)院端或者醫(yī)生端最關(guān)心的問題。目前，國際上可以接受數(shù)據(jù)上云的方式，比如亞馬遜云通過了信息隱私保護的機制，第三方公司利用亞馬遜云為醫(yī)院提供服務(wù)，醫(yī)院認(rèn)可這種方式。國內(nèi)對數(shù)據(jù)管控更嚴(yán)格，院方會要求所有的數(shù)據(jù)必須在客戶端，不能上傳到云端。

基于不同的數(shù)據(jù)使用方式， 項磊稱深智透醫(yī)在云端的商務(wù)模式是按例收費，而國內(nèi)由于是本地化部署，采取一次性付費的方式，“根據(jù)客戶端具體的需求提供不同的解決方案，能夠滿足客戶的需求以及產(chǎn)品在具體場景中的運用、商務(wù)銷售?！?/p>

項磊表示，模型已經(jīng)發(fā)展到2.0時代，相比1.0時代針對小應(yīng)用場景只需要少量數(shù)據(jù)或者針對客戶制定專屬模型相比，2.0時代能夠獲取到大量數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)變?yōu)槠谕ㄟ^統(tǒng)一的模型支持所有的醫(yī)院。

現(xiàn)階段，深智透醫(yī)應(yīng)用的是通用模型，能夠處理各個成像的模態(tài)，針對不同的科室開發(fā)出一個可以針對所有的模態(tài)同步進行處理的模型。項磊表示，這種處理效果比單一模型好，“這也是得益于通用基礎(chǔ)模型加上大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到的結(jié)果，而且在現(xiàn)有的場景之外，我們還發(fā)現(xiàn)利用多模態(tài)的數(shù)據(jù)可以達(dá)到更好的效果?！?/p>

目前AI除了在患者端和醫(yī)院端應(yīng)用，AI制藥也是一個主流應(yīng)用方向。深勢科技生命科學(xué)事業(yè)部總經(jīng)理李小兵表示，目前主流的商業(yè)模式有AI+軟件、AI+CRO、AI+Biotech，而深勢科技在這三方面均有布局。

李小兵稱，“深勢科技目前在AI SaaS端一些物理計算工具方面，行業(yè)市占率第一；在AI+CRO模式上，和包括復(fù)星以及東陽光藥業(yè)在內(nèi)的國內(nèi)頭部制藥廠商進行合作，深勢科技提供AI+設(shè)計的方案，對方提供驗證、聯(lián)合研發(fā)的模式；在AI+Biotech方面，深勢科技也在嘗試內(nèi)部孵化一些藥物管線。在這三個方向中，AI+SaaS端是重點投入方向?！?/p>

峰瑞資本合伙人馬睿則從資本的視角分享了AI+醫(yī)療長期發(fā)展的要素。馬睿表示，回到投資邏輯上，長期來看最重要的是數(shù)據(jù)。目前，峰瑞資本有一個重要投資方向是生物系統(tǒng)和生物過程的數(shù)據(jù)化，無論用計算的方式、測量的方式，還是傳感的方式，增加數(shù)據(jù)是其長期看好的方向。不過，馬睿認(rèn)為最核心的還是要看懂AI，“AI在生物領(lǐng)域怎么運用，物理和AI怎么結(jié)合在一起，怎么用大模型為底座，其實不需要做特別多的實驗，就能夠得到你想要的結(jié)果，這是我們現(xiàn)在看到的曙光。”

談及未來， 項磊希望能夠和醫(yī)生更緊密地結(jié)合，希望醫(yī)生更多地把AI當(dāng)做一個工具，幫助他們做決策，提高做診斷的準(zhǔn)確率以及效率，原來需要花半個小時做的診斷報告，現(xiàn)在可能5分鐘、3分鐘就能搞定，最終讓病人受益。

高玉石認(rèn)為AI大模型為4P醫(yī)學(xué)理論的實現(xiàn)提供強大技術(shù)支持。通過大模型可以整合醫(yī)療數(shù)據(jù)建立疾病預(yù)測模型，分析基因序列、醫(yī)療影像及人群健康數(shù)據(jù)，助力預(yù)測性和預(yù)防性醫(yī)學(xué)。在個體化層面可以深入分析個體多模態(tài)數(shù)據(jù)制定個性化治療方案并實時調(diào)整，推動個性化醫(yī)學(xué)發(fā)展。此外，通過智能醫(yī)療助手，可以為患者提供便捷服務(wù)和健康管理工具，提高患者參與度，有望推動醫(yī)療模式變革，為人類健康帶來更大福祉。

李小兵表達(dá)了對于新藥研發(fā)的期待，他認(rèn)為未來2-3年，AI在一些點的突破上會發(fā)揮巨大的作用，比如在早期研發(fā)分子設(shè)計、分子評估、分子生成，以及一系列分子水平的研究方面會幫助科學(xué)家提供更高通量的設(shè)計方案或更多的創(chuàng)意。但是藥物研發(fā)有非常多的層級，從分子水平到細(xì)胞水平、再到器官、再到人體，需要AI達(dá)到一定的技術(shù)積累。

“就像藥物在細(xì)胞、小動物、人身上的表現(xiàn)都不同一樣，我們需要有一個AI涌現(xiàn)的過程，就像生命涌現(xiàn)的過程一樣，從分子到細(xì)胞、到器官、再到人?！崩钚”硎?/p>

馬睿也表達(dá)了對于AI+醫(yī)療的未來期許，他認(rèn)為由于AI的驅(qū)動，對于生物的理解會越來越深，以生物科技為底層能做的事情會越來越多，比如生物醫(yī)藥、生物制造、醫(yī)療器械、生物農(nóng)業(yè)等，以此為底層能輻射開來。馬睿認(rèn)為，以10年為維度，AI+生物、AI+醫(yī)療賽道會有很多機會涌現(xiàn)。