革新医疗医药：生成式AI能力递进，行业赋能机会点一览
加快发展新质生产力，是高质量发展的应有之义，是抢占新一轮全球科技革命和产业变革制高点、开辟发展新领域新赛道、培育发展新动能、增强竞争新优势的战略选择。在国家提出加快发展新质生产力的今天，生成式AI作为新兴突破性技术得到了越来越多的关注，这项技术为也医疗医药行业带来了革命性的变革。
日前，安永发布了《智启新质生产力：生成式人工智能在医疗医药领域的潜在应用》报告，探讨了生成式AI与传统AI的融合、在医疗领域的应用、赋能医患与药企场景的潜力，以及在政策监管下的挑战与应对策略。
从“智器”到“智脑”：生成式AI实现多层能力递进
生成式AI的崛起，带来了前所未有的创造力和想象力。传统AI体现出智慧工具的属性（“智器”），它们专注于特定的任务，具备强大的数据处理和分析能力，让许多业务流程得以自动化，提高了工作效率。
与传统AI相比，生成式AI则在智慧大脑（“智脑”）方面展现出巨大的潜力。其在内容生成、智能交互、数据分析预测、决策支持等方面展现了变革性的力量。生成式AI在跃进过程中呈现了整体由结构化处理，向专业化支持，再到交互式生成的几大能力递进。
融合场景：深入影响“诊疗旅程”
医疗领域是生成式AI的重要应用领域之一，从疾病了解、疾病治疗到愈后健康管理，生成式AI可以赋能患者从诊疗到愈后管理的完整链路。一方面，赋能医院与医生，助力医生释放出更多的工作效能，提升医疗质量，缓解医疗资源紧张的问题；另一方面，为患者带来更加精准、便捷和个性化的医疗服务和健康支持。
- 在疾病了解方面，生成式AI能够通过知识呈现或交互问答，为患者提供个性化的疾病教育内容，例如通过智能语音助手或虚拟助手，患者可以随时随地获得疾病相关的信息和解答。
- 在疾病诊疗方面，医学影像领域是当前人工智能应用较为成熟的领域，生成式AI往往可以使用深度学习技术对医学图像进行分析，助力医生更快、更准确地诊断疾病；
- 在愈后健康管理方面，生成式AI能够提供及时进行提醒或预警，帮助制定个性化的健康管理计划，提高患者的自我管理能力和依从性。
赋能企业：支持药企前、中、后台运营
在药企运营场景中，生成式AI正在改变传统的药物研发和生产模式，为药企的前、中、后台运营提供支持。
在前台各职能部门中，生成式AI赋能患者服务、营销市场分析、企业战略规划等领域，为药企提供更精准的业务规划和运营优化。
在中后台，生成式AI的核心应用将包括药物研发、生产和供应链优化，其将在加速新药上市进程及降本增效方面发挥作用。同时，生成式AI还能助力生产自动化、质量控制和IT运维，提升生产效率并确保稳定运行。
挑战、风险及对策
报告指出，在生成式AI的应用中，大语言模型成为推动企业创新的核心技术。与通用大模型相比，领域大模型的价值在于它能够提供更精准的预测、更深入的分析和更有效的决策支持，从而在特定领域内实现自动化和智能化的业务操作。在大模型实施的过程中，安全性与合规性维护是关键的一步。报告强调，随着模型的持续运行，企业必须始终关注数据安全和隐私保护的问题。所有操作都必须遵守法律法规和相关标准。
当前地方政府已经出台了一系列政策法规，一方面为生成式AI发展创造环境，另一方面也对生成式AI展开了全面监管。数据、内容、用户管理等方面的合规挑战不断升级。
与此同时，大模型的训练过程中也面临各类与数据相关的挑战。从数据收集到大模型的训练、部署，如何进行全面的质量控制和风险管理，如何寻找有效的方法控制标注处理成本，如何通过可视化、解释性算法等方法提升决策透明度和可释性等，都是当前企业面临的重要课题。
如何寻找应对之策，报告建议，相关企业需及时跟进，掌握人工智能、数据治理、网络安全等相关政策，并结合医疗医药领域的特性，提前预防、及时识别并规避风险。