医药大脑受邀出席AI大模型医疗场景应用论坛
随着大模型技术的发展，对海量多模态数据的处理能力大幅提高，AI+医疗有望迎来快速发展。AI+医疗的应用首先通过文本生成、辅助查询等方式提升医疗全流程的效率，未来更有望融入辅助诊疗决策等核心业务系统，成为我国医疗体系的重要力量。大模型落地场景包括辅助诊断、药物研发和创新、临床决策支持、数字化营销推广等。
依托世界生命科学大会平台，亿欧大健康于7月11日举办“乘势 · 破局”：2023AI大模型医疗场景应用论坛。本次大会围绕AI大模型在医疗领域不同赛道的应用前景展开讨论，邀请到生命科学领域具有前瞻性、创新力与影响力的产业代表，解读前沿观点，预测未来趋势。
亿欧作为专注科技+产业+投资的信息平台和智库，为中外客户提供行业研究、投资分析、创新咨询、数据产品、品牌公关、国际化落地等服务，用户/客户覆盖超过50个国家或地区。作为国内领先科技+产业智库，旨在充分利用自身媒体属性、品牌传播力、资源链接力、行业洞察力，为产业发展贡献自己的力量。
作为亿欧大健康生命科学领域的重要合作伙伴，医药大脑应邀参加2023年AI大模型医疗场景应用论坛的圆桌对话，医药大脑首席科学家李坡针对大模型在药械企业的数字化营销应用情况，与众多专家进行了深入的探讨和交流，核心话题和观点摘录如下：
话题1：既然大模型能突破训练精度的极限，想请教各位嘉宾，您所在的领域，AI大模型所带来的的变革与挑战有哪些？我们如何评估大模型的投入与产出？
变革：在数字营销领域，AI大模型所带来的变革主要是两点，一个是用户交互方式的变革，从原来的图形交互界面增强为AI交互界面；第二个变革则体现在“Chat”过程中强大的学习和总结能力。
挑战：数字化营销本身并不是一个单纯的技术或者算法问题，整体来看，数字化营销是一整套综合性的技术手段和运营管理体系的结合，包括数据的整合、运营的方法、工程化的迭代思路、组织架构和人员流程的适配、特别是对业务场景的深入理解等。将这些要素整合起来，才能更好地发挥大模型在数字营销领域的价值。
投入产出：在数字化营销领域，根据我们近来与很多行业内各种体量和规模的药械企业的交流，目前绝大多数企业采取的是事实上的“跟随策略”，大部分还在观望，少部分先进企业会低成本投入做一些小范围的探索。众多企业目前重点关注的仍然是数据合规、用户隐私以及医药行业场景所特有的确定性和准确性等要求。在数字化营销领域，我们目前比较现实的一个策略是站在众多大模型大厂等巨人的肩膀上，不断尝试和探索，专注于具体场景的落地，最大化我们的投入产出比。
话题2：针对海外已有多种大模型在医疗领域的应用落地，如谷歌的Med-PaLM2，微软子公司Nuance的DAX Express，如果让各位来看，中国发展医疗大模型，除了算法、算力等通用要素外，还有哪些优势与不足？
医药大脑专注于数字化营销领域，具体到中国发展医疗大模型，其实最大的优势还是具备广阔的市场和丰富的业务场景，也就会不断产生“新数据”和“新模式”，这些也正是AI大模型所亟需不断补充的人类所创造的“新知识”。
话题3：大模型以革命性姿态加速医药营销落地，医药大脑如何看待大模型为数字营销带来的变量？入局时机应该如何把握？
目前在医药行业的数字化营销领域，大部分的探索和尝试还仅仅局限在现有业务场景的优化和提效上，大多属于“锦上添花”，价值提升有限。比方说润色和改写医学文章、帮助药械企业员工自动化生成客户拜访记录、拜访或者医学服务话术的推荐和知识问答、客户自动化标签和文章内容的自动化标签等等。
但大模型在数字化营销领域，更是一种类似4G之于移动互联网，5G之于IOT物联网的基础设施变革，最终会平等的提升整个行业的效率，这样的前提下，更多的还是要把眼光放在“新的市场、新的用户群体和新的业务场景”上，做一些因为以前成本太高，效率太低或者数据价值变现困难、之前不敢想不敢做的
事情上，例如更低成本的基层医疗卫生服务人员的教育和服务、以AI大模型AI为纽带和交互方式的多方资源链接和协同等场景，创新其实从来都不是一蹴而就的，需要在真实而具体的业务场景中“让子弹再飞一会儿”！
总体来看，GPT类的AI大模型还是要依赖于人类创造新的知识，然后进行总结与提炼。中国市场广阔，有大量的数据积累与丰富的应用场景，这恰好是GPT这样的大模型所欠缺的。对于数字营销而言，大家目前主要集中在聊天对话、内容生成等医学教育和学术推广场景进行探索。
然而，这些只是对现有场景的优化，仍然需要不断尝试和发酵，医药大脑目前重点探索大模型在广域市场低成本覆盖和数字营销生态中各方高效协同两大方向的应用场景，我们期待医疗大模型在数字营销领域能有真正的革命性场景落地。
有了医疗大模型的加持，医药大脑，让营销更简单！
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