医疗行业终于迎来了大模型时代。
医疗行业有着极强的特殊性,大模型进入到医疗行业既要保证效率的提升,同时又绝不能以牺牲安全和准确性为代价,这就对大模型平台的通用技术和垂直领域认知有着极高的要求。
百度不负众望,恰同时满足这两个条件。
1、百度发布灵医大模型
近期,百度正式发布国内首个“产业级”医疗大模型——灵医大模型。发布会上,百度正式宣布面向大健康上下游产业开放灵医大模型测评、试用,推动医疗行业的数字化和智能化进程。
百度灵医大模型的推出,对于医疗行业来说有里程碑意义。
百模大战之下,虽然很多企业也推出了医疗大模型,但如果深究,其实这些产品并不能达到“产业级”,一是产品单薄只能满足部分场景应用,二是安全和准确级别,不能达到产业要求。
灵医大模型的服务能力涵盖了医疗行业的整个产业链。据了解,灵医大模型涵盖了模型层、能力层和应用层三层服务架构,能够满足医-患-药等不同角色的使用需求。
模型层方面,灵医大模型推出三个版本,Lite版、旗舰版和定制版,为数据和算力不同的企业提供了不同的选择。
能力层,灵医大模型主要以API或AI插件的方式开放基础能力、提供服务,比如医疗问答、病历生成、文档理解等,合作伙伴可以API方式调用这些能力,或是基于AI插件将大模型的能力嵌入到已有产品系统中,打造AI原生的应用产品。
应用层方面,灵医大模型还为患者、医院、企业等终端用户提供AI原生应用,推出灵医Bot,通过智能医生助手、智能健康管家、智能企业服务满足“医-患-药”各自的特定需要。
灵医大模型涵盖了不同角色的不同使用场景,既包括“医患药”不同的使用者角色,也包括对数据和算力有不同需求的机构,实现了产业全面覆盖,真正意义的做到了模型即服务。
除了对产业链的覆盖度,要达到产业级必须重视安全性和专业度。
在测评中,灵医大模型和国内外其他大模型分别作答,并先后邀请了百余名、十年资历以上的三甲医生,对大模型的作答结果进行了盲评。
最终,灵医大模型测评结果多维度领先同类,尤其是在安全性、逻辑性和理解力方面,取得了大幅领先,也表现出优异的准确性和稳定性。
百度宣布向大健康上下游产业开放灵医大模型邀测,在国内医疗大模型行业也尚属首次。
虽然,大模型成为先进技术领域的热门,不乏将大模型应用到医疗行业的企业和产品。
但是,观察现如今市面上的医疗大模型,两个问题不容忽视。
一个是有些企业算力不足或是对于医疗行业了解不够深入,不能够为行业提供产业级应用,或者只是能够做一些比如挂号、线上问诊等基础层面的应用。
更甚者,为了蹭热度,未经过任何预训练只进行了局部的指令精调,甚至是以传统模型或者语料问答的方式,便对外称做医疗大模型。
服务效果很难达标,造成客户对大模型的映像偏差,这无疑是对医疗行业大模型应用起到了反面作用。
2、技术和数据保持优势
灵医大模型的专业度来自于数据和算法的优势。
数据上,百度有着和多家药企、医院、医生的合作经验,尤其是,百度健康自身多年来沉淀的健康数据是其他大模型所不能企及的。
灵医大模型在预训练时采用了千亿token的医疗类训练语料,为保证数据的准确性和多样化,灵医智惠与人卫智数、爱思唯尔 (Elsevier)等业内权威医学知识库达成深度战略合作,在智慧医疗相关产品及服务维度深度合作,保证循证AI的基因。
目前,灵医大模型已积累近100类的医疗AI机器学习任务,整合800+家医院、2000家药企、4000多家基层诊疗机构的智慧医疗服务经验。
在模型训练过程中,灵医智惠兼顾医、患、药三方信息,先后投入了自有积累的超1000万优质医疗问答数据、超2000万多语种医学文献资源、超2亿用户每日医疗类搜索数据、超5亿权威健康科普内容……这些海量的医疗训练数据,加上反馈强化学习机制,确保了灵医大模型给出的每一条回答都能有迹可循。
独特的算法也是灵医大模型能够实现产业级应用的保障。
众所周知,医疗产业对安全、准确性的要求极高,这需要对于医疗领域有足够的know-how。
而通用大模型的一个特点是开放性,这恰恰是在医疗健康领域里需要控制和收敛的。
灵医大模型加入了多重的策略机制,最核心的就是将循证AI技术,深度整合到训练过程中,避免大模型自己创造医疗知识,避免“幻觉”的产生,也避免输出有害于人类的言论。
另外,通过反馈强化学习机制,大模型通过内部和外部的双重反馈优化,持续增强专项能力,通过数据+技术的结合,最终保障生成内容准确可考,有理有据。
百度推出灵医大模型的速度足够快,这也侧面展现出了百度的AI沉淀和技术实力。
要知道,今年初大模型开始成为热门,国内众多企业推出大模型也是在年中,百度能够如此快地推出医疗产业级大模型可谓迅速。
百度能够在医疗领域推出产业级的大模型,除了医疗领域的深刻认知,也离不开文心大模型作为底座的支撑。
今年3月,百度在国内率先推出文心一言,成为国内第一个生成式AI。
此后,文心大模型不断迭代,已经进化到3.5版本。
根据IDC发布《AI大模型技术能力评估报告,2023》,灵医大模型的技术底座百度文心大模型3.5拿下12项指标的7个满分,综合评分第一,算法模型第一,行业覆盖第一,体现了百度文心大模型的基础技术深度和产业应用覆盖广度。
文心大模型作为灵医大模型的技术底座,能够为灵医大模型提供诸多的底层技术支撑。
比如在智能导诊的功能上,对于患者的症状表述,大模型需要在人机对话、语义理解上提供支撑,这样才能准确地了解到患者的需求。
以固生堂的合作为例,中医医疗服务龙头固生堂利用灵医大模型提供的底层技术能力,重构了线上诊疗业务,并推出了面向患者的智能健康助手,24小时在线为患者提供精准的分导诊和智能客服能力,并且支持开放式的医学和病情问答。
3、商业化基础深厚
灵医大模型是国内首个“产业级”医疗大模型,也是国内首个实现商业化落地的医疗大模型。
百度集团资深副总裁、大健康事业群总裁何明科表示,灵医大模型目前已经和很多客户达成商业合作,深度共创了很多好的应用,致力于帮助客户提升运营效率,促进商业增长。
这也是灵医大模型的不同之处,深厚的商业合作基础让灵医大模型并非空中楼阁,而是在实际的业务场景中诞生。
另外,百度HCG本身就有着庞大的客户群体,包括800+等级医院、4000+基层医疗机构、30万名医生、数亿患者、以及超过2000家的药企。
这也是百度医疗大模型一推出便是产业级的秘密。
百度灵医大模型本身就是根据实际业务推出,并不缺乏实际应用场景;百度还拥有数千家的潜在客户,直接推出覆盖全产业链的医疗大模型,能最大化地实现大模型的快速推广,实现效率的最大化。
与此同时,更多的业务场景接入,也能够帮助大模型实现各个应用层的打通,让数据跑起来更加畅通。
百度大健康事业群AI产业部总经理刘军伟表示:“作为产业级大模型,服务场景必须要覆盖整个大健康产业链,包括公立医院、科研机构,也包括药械企业、互联网医院平台等全产业链。”
据了解,灵医大模型已与固生堂、零假设等达成合作,并已定向向公立医院、药械企业、互联网医院平台、连锁药房等200多家医疗机构开放体验。
医疗大模型为相关机构带来了效率倍增。数据显示,在辅助医生生成病历方面,传统纯人工需要30分钟书写的病历,在大模型的支持下只需要秒级就可以生成,全面提升工作效率。
数据显示,固生堂作为早期接入灵医大模型的医疗机构,其接入后患者挂号体验满意度提升了12%,客服人员工作效率提升76%。
这种效率的提升,不仅为医院、医生、患者提供了便利,也为缓解当下的医疗资源起到了巨大的支撑作用。
目前,我国的医疗资源紧张,尤其是头部医疗资源在分配和利用上压力较大。百度灵医大模型大规模应用后,能够有效地为医院和患者在分导诊、线上问诊、辅助诊疗等环节提升效率,这未尝不是解决当下医疗资源问题的一种技术途径。
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