【2024新潮】医疗行业，正在悄悄变革
每逢节假日万家团圆的时刻，都是医院最忙的时候，医护往往也是通宵达旦加班，非常辛苦。
在向医护致敬的同时，我们不禁想到，如果有一款工具能够有效减轻医务工作者的负担，无疑功在当代利在千秋，而AI技术的飞速发展，让这一理想有望逐步成为现实。
讯飞医疗，自立门户
2024年1月10日，科大讯飞宣布分拆子公司医疗AI龙头讯飞医疗赴港交所上市。1月26日在港交所递交招股书。
作为科大讯飞旗下专注医疗领域的业务板块，讯飞医疗成立于2016年，主要依托人工智能技术，为基层医疗机构、医院、患者等提供服务。
2021年、2022年及2023年前9个月，讯飞医疗分别取得3.72亿元、4.72亿元及3.24亿元营收，年增速为26.7%、29.0%，在下行的经济周期中依然维持着远超行业平均的增长水平。弗若斯特沙利文的数据显示，讯飞医疗2022年的收入规模在中国医疗人工智能行业中排名第一。
不过从讯飞医疗的招股书来看，2021年至2023年前3季度，讯飞医疗分别亏损8940万、2.1亿、1.7亿，不到三年的时间里，讯飞医疗合计亏损达到4.7亿元。且亏损幅度总体呈现扩大的趋势。
这么多钱都亏到哪里去了呢？作为一家主打研发的科技企业，高居不下的研发费用可能是主因。
讯飞医疗的研发及销售开支整体逐年增加。2021、2022、2023年前三季度，讯飞医疗研发开支分别为1.60亿元、2.42亿元、1.96亿元，分别占各期收入的42.9%、51.2%和60.3%；销售费用则为0.91亿元、1.6亿元、1.3亿元，营收占比为24.3%、33.9%、39.7%。
据招股书所述，讯飞医疗拟将融得资金用于强化讯飞星火医疗大模型、机器学习等核心技术；拓宽全科专科CDSS、区域管理平台解决方案、私有平台等产线；加强商业化能力，如计划在香港设立国际业务总部，掘金东南亚市场。
讯飞对医疗业务的前景似乎非常有信心：据华安证券，讯飞医疗分拆上市，有望开启公司新一轮成长曲线，剑指千亿营收目标；智慧医疗业务将会成为继教育业务之后，公司下一个新的成长曲线，也将成为公司千亿营收中的重要组成部分。
大模型+医疗，背后是高投入
上文可以看出，星火医疗大模型，是讯飞医疗的核心产品之一。据公开报道，2023年10月，讯飞星火医疗大模型正式面世，讯飞方面称大模型“已经在医疗领域超越GPT-4”。招股书显示，星火医疗大模型面向300多种医学场景应用。
虽然对于该大模型的细节外界尚不得而知，但根据目前公开信息，其以“讯飞星火认知大模型V3.0”为依托，凭借医疗特有的询证推理技术和增强医疗专业知识能力，对权威医疗文献、专业知识图谱、以及大量高质量对话数据等对模型进行训练、微调和强化学习。
就在四个月后的本月初，V3.5版本正式发布，据时代周报等报道，和V3.0相比，V3.5在文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学能力、代码能力、多模态能力等七大能力上再度提升。而且，据科大讯飞介绍，V3.5在国产算力平台“飞星一号”上训练，自主可控。相信V3.5的最新成果，未来很快会应用到迭代版的星火医疗大模型中。
说了那么多虚的，“星火医疗大模型”到底可以干什么呢？按照科大讯飞董事长刘庆峰的解释，“打造每个人的AI健康助手”背后，离不开星火医疗大模型的功劳！
举个例子：对于出院患者的预后管理，一直是医学上的一个大难题，绝大部分患者出院即脱管，讯飞星火医疗大模型发布后，诊后患者管理平台能力进一步提升，根据患者在院期间的病历和医疗情况，抽取关键的画像信息，生成出院后患者个性化健康指导，还可定时提醒患者按时服药、复诊，并通过大模型为患者提供7*24小时咨询服务。
据中国青年网，基于“讯飞星火医疗大模型”的新一代诊后患者管理平台在安徽和山东率先开展服务，已覆盖30多个科室的主要病种；覆盖85%的出院患者，通过管理，患者的依从性得到大幅提高，而且个性化康复计划主要由大模型自动生成，让医生管理患者的效率提升10倍，出院患者满意度达到98%。
研发和销售开支高企，也是智慧医疗（也可称之为AI医疗）行业的普遍现象。这也在同行业企业身上得到体现。
有港股“AI医疗第一股”之称的鹰瞳科技，在2022年营收1.14亿元，但研发开支高达1.26亿元、销售开支达1亿元。今年上半年，公司研发费用0.57亿元，仍保持高强度，已经超过或接近除了2022年以外各年全年研发开支。
鹰瞳科技又是做啥的呢？资料显示，公司成立于2015年，作为国家级专精特新“小巨人”企业，其拥有先进的人工智能视网膜影像识别深度学习算法平台。是中国首批通过人工智能视网膜影像识别技术提供早期检测、诊断、及健康风险评估解决方案的公司之一。
影像识别，离不开大量的标注图像数据和模型训练。而这背后，则是AI技术不断进步的支撑。由此可见，大模型和医疗业务是相辅相成的关系。而鹰瞳科技的大模型，有赖于英伟达的GPU！
据英伟达官方发布，鹰瞳采用旗下的Tensor Core GPU，实现了大规模医疗影像数据的模型训练。通过采用 MONAI Label，更快、更高效的实现了大量医疗影像数据的快速标注，不只实现了眼底影像的急速处理与报告生成，还大大提升了更复杂的三维眼科OCT影像的疾病分析与识别的速度。
举个例子：鹰瞳通过大模型模拟血管神经变化，预测疾病演进的相关技术及产品已获国家专利，实现了快速的疾病病灶衍化预测与展示。要研发这么先进的专利，研发费用居高不下自然就可以理解了！
说了这么多，总结下来就是：AI医疗行业，如同其他行业一样，同样离不开大模型这个基本工具！而AI医疗未来的发展，很大程度上取决于大模型的精细程度，而这又离不开海量的计算训练。据艾瑞测算，AI医疗市场规模已由2019年的约70亿元增长至2023年的近300亿元。
正如前文对讯飞星火的分析一样，目前医疗大模型的最大作用，就是替代医生做一些相对较为重复的“脏活累活”，让医生把精力更加专注在疾病本身的诊断治疗上，某种程度上，是“大数据”的进一步深化！
亿欧智库日前发布的《2023医疗健康AI大模型行业研究报告》（下称《报告》）表示，AI大模型与医疗结合下的应用场景包括：医学影像、药物研发、医疗文本处理和学术科研。
《报告》称，在医学影像领域，AI大模型可以为放射科医生提供差异诊断（提示潜在肿瘤信息等）、临床决策依据（适当的影像、精准的治疗方案等）、相关教育与培训工具；在药物研发领域，AI大模型的介入，可以提高药物研发效率、降低成本、提高准确性和个性化治疗。
医疗健康AI大模型应用场景
来源：《报告》
正是因为医疗大模型广泛的应用前景，目前各家医疗大模型处于“百花争艳”的情形。除了科大讯飞的星火医疗大模型，还有阿里的“通义仁心”、腾讯的“混元”等，各自都有自己的独门秘籍。
据第一财经日前梳理，2023年1月以来，国内多家互联网巨头竞相推出了覆盖医疗领域的AI大模型，涉及重大战略合作的不下10项。也有研究报告指出，目前国内至少有40个医疗大模型，且其中大部分都是医疗专用的大模型。
医疗大模型：前路漫漫
所谓的医疗大模型，是试图用最新的AI技术去“颠覆”旧有的医疗体系。但医疗是标准的经验学科，其特殊性决定了没有颠覆性的技术出现，想要改变行业的传统运作方式，带来质变性的增长是不容易的，这其中有太多“深水区”需要涉及。
“医者，仁心也”，举个最简单的例子，AI大模型的优势在于，其在医学文献、指南等这些高度“同一化”的领域可以实现极强的信息检索能力并能迅速准确提供答案，但在非标准化、模糊的情形下，则无法替代医生基于临床经验的判断，即使可以给出初步判断，也需要医生的进一步诊断确认，毕竟人命关天的事，不是闹着玩的。
这一类比其实和教育业类似：截至目前，AI并没有取代耳提面命式的教导，同样，医生似乎尚不至于被大模型抢了饭碗。两者共同之处在于，每天需要面对的，都不是冷冰冰的一堆代码，而是有血有肉有思想的人。
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