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人工智能正在各行業掀起波瀾，到2024年，它與醫療保健的融合將迅速成為決定性趨勢。
百川智能簡介人王小川自信地表示，醫療健康是百川智能最了解、最令人興奮的領域。目光投向中醫，騰訊健康則將AI視為醫院管理三大挑戰的方案：病人服務、醫師解決診斷、智慧管理。
在最近的CPEO期間舉辦的「AI For Health」上，幾家領先的科技部門論壇展示了他們的願景。主角地位。
自2015年以來，在人工智能熱潮期間，深度學習、自然語言處理（NLP）和電腦窗口的進步降低了人工智能的生產成本和收入。帶動了藥物發現、診斷和醫學推理等領域的快速增長。 。
然而，這種瘋狂投資潮也暴露了一些重大問題。領域的預期價值尚未在財務報告中實現。
隨著產業進入下一階段，重點是如何在正確的場景中有效地應用人工智能。
從技術上講，早期的人工智能模型主要面向的是任務的，需要定義獨立的任務、資料標籤，並從有限的集合中選擇合適的算法，然後進行廣泛的參數調整。最大的網路公司有能力承擔開發應用程式所需的時間和資源。
2013年前後，技術進步帶來了算法的統一，大幅降低了人工智能的生成和應用成本。的人工智能係統的出現，例如幫助診斷、分析醫學影像和幫助藥物開發。
今天的人工智能代表了一次重大飛躍，實現了專家所說的數據、模型和任務的完全統一。語言並產生高品質的文字。
「大模型的內在價值位於其泛化能力。」智普AI首席營運長張帆在接受《金融時報》採訪時表示。 36氪「例如，在醫療病例識別中，傳統的獨立模型可能需要數千個註釋，而病例記錄格式的任何變化都可能使這些註釋發揮作用。然而，大型模型的思考方式可以賦予人類——它們可能只是需要從十幾個案例中學習即可傳遞知識。
這種方法導致產品功能的顯著差異。準確的問題相關知識並產生個人化推薦。
從理論上講，這些進步模糊了人工智能應用與人工智能應用之間的界限，開創了人類與人工智能協作的人類新時代。自然成為醫療保健領域大型模式的首選。
CPEO期間，多家企業展示了傳統場景下的企業級應用，例如智慧諮詢助理、對話式資料分析等。和醫生之間的真實對話培訓並產生訪問摘要。
然而，這些應用程式通常只是看起來將新的重新評估場景。 ——從使用傳統人工智能的一個半小時減少到使用大型模型的不到半小時。
張坦言，目前的大模型產品「有用，但不是革命性的」。已經改變了。
2023年10月，國內已公開發表醫療大模型近50款，約佔全部大模型產品的20%。藥物開發等領域，導致應用場景缺乏差異化。
這也意味著，經過初步的探索，大型模型公司現在面臨著至關重要的任務：賺錢。
一位設計師告訴 36氪 去年的市場重點是模型能力，但今年，一切都與業務有關。行業知識的深刻理解以及系統實施這些解決方案的能力都成為買家的關鍵評估標準。
在CPEO上，一些大型示範公司與製藥公司進行了有意義的合作。解決方案很少的方向。
同時，尋找合適的應用場景也出現了挑戰。
「這就是為什麼我們經常讓客戶規劃他們的整個業務流程，」張解釋道。在這個二維矩陣中尋找最適合大型模型的區域。我們找到了業務和大模型之間最大的共同點，並確定了最合適的協作場景。
他用製藥業的例子來說明這一點。事務部門會花幾天甚至幾週的時間審查實驗報告和研究論文，以確保合規性，再提供答案。作業程序（SOP）。
就定價而言，目前還很難實現百年製藥公司或醫療機構願意為大型模型服務支付的價格範圍。模式。
KrASIA Connection 收錄了最初由 36Kr 發布的經過翻譯和改編的內容。 文章 胡湘雲為36氪撰寫。
