大家都知道医疗有一个“不可能”三角，即成本、质量、可及性很难同时满足，各国只能优先保证其中两个，美国优先的是可及性和质量，中国优先的是可及性和成本。所以是先解决看病难、看病贵，再进一步深入到看病好，水平高。

王国鑫指出，医疗绝对供给量不足是造成医疗“不可能”三角——成本、质量、可及性的根本原因。但在这一冰层下，还隐藏着医疗结构性供给不足的问题。

过去分级诊疗曾是解决这一问题的主要手段，通过将大量常见病、多发病、慢性病的病人，从三级医疗机构中、从专家手中，转移到基层医疗机构的全科医生手中。

尽管不少区域已通过医联体或医共体的方式推动分级诊疗，但分诊的重点仍在于“分”，而非“诊”，被视为一种简单的“浅层创新”。

在如今的AI医疗大模型技术红利下，京东健康尝试用先进的AI技术协助医生和患者，为创造出增量的医疗产业生产力提供一种新的解决路径。

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各大企业相继推出AI医疗大模型

在如今的AI医疗大模型技术红利下，京东健康尝试用先进的AI技术协助医生和患者，为创造出增量的医疗产业生产力提供一种新的解决路径。

这就是前不久京东健康发布的面向医疗健康行业的“京医千询”大模型。王国鑫介绍，该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，从而实现产品和解决方案的全面AI化部署，为远程医疗服务换上新的“技术底座”。

相比于业内早就推出AI医疗大模型的企业，京东健康的大模型发布时间并不算早。今年5月底，医联率先推出首个国内AI医疗大模型MedGPT。6月底，叮当健康发布叮当HealthGPT，基于此研发应用型医药AI产品——叮当药师、营养师AI助手。7月7日，联影智能宣布，正与复旦大学附属中山医院携手开发多模态、多病种的“全病程智医诊疗大模型”；7月13日，京东健康发布AI医疗大模型“京医千询”。此外，润达医疗，卫宁健康、科大讯飞、创业慧康、朗玛信息等公司也在积极布局。

越来越多的医疗健康领域企业意识到，强大的语言理解能力、生成能力、逻辑推理能力，将让AI大模型在互联网医疗领域大有可为。

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AI医疗大模型带来新的商业模式

王国鑫表示：商业化很多时候都不是问题。医疗行业虽然在每个国家都不太一样，但终归都是一种很特殊的行业。最终能否商业化本身要回归到一个问题上：这项技术是否为整个医疗场景创造了价值？

如果一个患者从疾病状态走到康复状态，而且我们能在某一个点上证明AI的价值，那么商业化就不是问题。

医疗AI产品在过去很长一段时间基本是两种商业路径：第一种是成为医生或医院的生产力工具，它的付费方就从患者“转移”到了医院或者医生本身，进入医院的收费名录。即院方付费，但很多医院在实际购买时动力不足。第二种是诊疗效果被医生和患者认可，最终由患者付费。这是过去很长一段时间数字疗法等技术不断追求的目标。

而我们今天谈的大模型技术，有可能会带来新的商业模式。比如大模型支持下的健康管理解决方案，实际上是要打通院内院外，用户离开医院还能持续获得医疗服务。那未来或许会看到，以大模型技术为代表的AI技术产品能突破原有的商业思路，带来新的商业路径。

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AI医疗大模型真能媲美真人医生吗？

AI医疗大模型拔高了数据量，但也令一些新的技术问题凸显出来。许多使用过ChatGPT的人都体会过，模型有时会编造不存在的事实，“睁眼说瞎话”，这一现象被称为幻觉。所谓“幻觉”，指的是人工智能模型生成的内容，不是基于任何现实世界的数据，而是大模型自己想象的产物。

从技术原理来看，这些虚假信息语言模型是无意识的模仿者，并不理解自身在说什么，但是，以ChatGPT等为代表的大语言模型的“幻觉”，不仅会让人类在海量信息中难分真假，还会对患者的生命安全、医生工作带来威胁。

如果一味追求安全，AI医疗大模型可以说“您这个问题我没有办法回答，需要咨询你的医生。”反之一味追求有用，大模型就要提供相对全面的信息。而对于生成模型来说，提供越全面的信息，就意味着它出错的概率越高。就像上台演讲，演讲的时间越长，说话打磕巴的概率就越高。因此，我们提出了一种对抗AI“幻觉”的新策略。

哈佛医学院医学助理教授Zahir Kanjee曾测试过GPT-4在医学诊疗上的潜力，并给出了肯定的评价。他对南方周末记者表示，人类医生最不可替代的一项特质是他们安抚病人的能力。“一位医生能够握住病人的手，向他分享自己的情绪，这在很多时候是价值非凡的。AI也许能够输出表达同情的文本，但无法输出人性。”

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小结

未来医疗到底会怎样，微软全球资深副总裁彼得·李与两位合著者在《超越想象的GPT医疗》中描绘了一种新的医患关系：传统医学中医生与患者是一对双向关系，但现在我们应该转向一种全新的三方关系，而AI是这个三角关系的第三支柱。

来源：南方周末

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