2023年5月，由動(dòng)脈網(wǎng)VB100主辦、啟明創(chuàng)投聯(lián)合主辦的第七屆未來醫(yī)療100強(qiáng)大會(huì)·生成式AI與醫(yī)療健康論壇在上海順利舉辦。

本次論壇大咖云集。中國(guó)醫(yī)院協(xié)會(huì)信息專委會(huì)主任委員王才有、啟明創(chuàng)投執(zhí)行董事毛碩及啟明創(chuàng)投投資企業(yè)北京智譜華章科技有限公司首席執(zhí)行官?gòu)堸i、英矽智能聯(lián)合首席執(zhí)行官兼首席科學(xué)官任峰、復(fù)動(dòng)醫(yī)療首席技術(shù)官周開波、透徹未來聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官劉巖斌出席并發(fā)表精彩演講。

深勢(shì)科技聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官孫偉杰、左手醫(yī)生首席執(zhí)行官?gòu)埑?、正岸健康?lián)合創(chuàng)始人兼首席技術(shù)官蘇騰榮、蛋殼研究院高級(jí)研究員葉艷妍出席論壇，并參與深度討論環(huán)節(jié)。

各方嘉賓全面探討生成式AI技術(shù)與醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的未來潛能與行業(yè)機(jī)遇。

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王才有：“數(shù)據(jù)二十條”助推AI在醫(yī)療領(lǐng)域的發(fā)展

中國(guó)醫(yī)院協(xié)會(huì)信息專委會(huì)主任委員王才有從創(chuàng)新政策“數(shù)據(jù)二十條”入手，講述了醫(yī)療健康企業(yè)如何利用醫(yī)療數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)自己的價(jià)值。

國(guó)家創(chuàng)新地提出數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)制度“數(shù)據(jù)二十條”，為數(shù)據(jù)價(jià)值的釋放打開了一道門。醫(yī)療健康工作天然離不開數(shù)據(jù)，醫(yī)學(xué)的進(jìn)步，意味著人們獲取醫(yī)療信息的能力逐漸提高。信息化、數(shù)字化時(shí)代使過去認(rèn)為難以獲取的數(shù)據(jù)成為可能。但是，傳統(tǒng)的制度無法讓數(shù)據(jù)流動(dòng)起來，無法產(chǎn)生內(nèi)在動(dòng)力?！皵?shù)據(jù)二十條”的創(chuàng)新在于避開了數(shù)據(jù)所有權(quán)的陷阱，建立三權(quán)分置的運(yùn)行機(jī)制，通過對(duì)數(shù)據(jù)持有權(quán)、加工使用權(quán)、數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)營(yíng)權(quán)進(jìn)行確權(quán)和授權(quán)，從而激發(fā)出數(shù)據(jù)分享的內(nèi)在動(dòng)力。

AI創(chuàng)造數(shù)據(jù)價(jià)值有其獨(dú)特的能力，但也面臨一定的挑戰(zhàn)：一是數(shù)據(jù)的可訪問性，二是要避免數(shù)據(jù)“偏見”風(fēng)險(xiǎn)，三是因果關(guān)系是一門新的科學(xué)。

醫(yī)療數(shù)據(jù)和其背后的含義是有場(chǎng)景的、有對(duì)象的，理解它具有一定復(fù)雜性。對(duì)于醫(yī)療數(shù)據(jù)使用而言，還會(huì)涉及到倫理的問題、患者隱私的問題、知情權(quán)和信息規(guī)避的問題，所以醫(yī)療數(shù)據(jù)的共享一定需要行業(yè)部門對(duì)制度的進(jìn)一步細(xì)化。通過進(jìn)一步確權(quán)、授權(quán)，在確保安全的基礎(chǔ)上，促進(jìn)流動(dòng)性，使沉睡的數(shù)據(jù)產(chǎn)生價(jià)值。

醫(yī)療AI好比是剛發(fā)明的汽車，盡管交通制度規(guī)范還沒有健全，但是它在一些非傷害的領(lǐng)域應(yīng)用已經(jīng)出現(xiàn)端倪。利用數(shù)據(jù)拯救生命，關(guān)鍵是要找到創(chuàng)新的場(chǎng)景。

02/
毛碩：AI技術(shù)驅(qū)動(dòng)下的商業(yè)生態(tài)是關(guān)鍵

啟明創(chuàng)投執(zhí)行董事毛碩在論壇上分享了投資視角下生成式AI在醫(yī)療健康領(lǐng)域的投資機(jī)會(huì)。

毛碩認(rèn)為以大模型為代表的生成式AI技術(shù)，確實(shí)引領(lǐng)了一場(chǎng)新的技術(shù)革命。ChatGPT意味著AI 1.0深度學(xué)習(xí)時(shí)代進(jìn)入2.0大模型時(shí)代。與AI 1.0版本相比，它有4個(gè)明顯特點(diǎn)：更智能；具有多任務(wù)能力；使用更便捷、更經(jīng)濟(jì)；更多強(qiáng)大的能力以更快的速度在產(chǎn)生。

生成式AI發(fā)展迅猛，未來將成為智能時(shí)代的基石。在此基礎(chǔ)上，未來的企業(yè)也會(huì)爭(zhēng)相構(gòu)建相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施，屆時(shí)會(huì)有兩類企業(yè)：第一類是擁有基礎(chǔ)大模型的“服務(wù)商”：如谷歌、微軟、百度等巨頭，或OpenAI、智譜AI等頂級(jí)AI創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)；第二類是垂直行業(yè)的應(yīng)用企業(yè)：如使用GPT3進(jìn)行廣告文案生成的JASPER、使用GPT3.5+Stable Diffusion進(jìn)行營(yíng)銷圖像生成的TYPEFACE……但醫(yī)療領(lǐng)域?qū)π录夹g(shù)的采納速度相對(duì)較慢。

面對(duì)一項(xiàng)新技術(shù)，不能為了用技術(shù)而去用技術(shù)，而是要先發(fā)現(xiàn)問題，再用技術(shù)解決問題。目前，在藥物發(fā)現(xiàn)、臨床注冊(cè)、臨床診斷、臨床治療、醫(yī)院運(yùn)營(yíng)等領(lǐng)域，仍存在很多難以解決的、成本極高的問題，而生成式AI模型已具有問答能力、生成能力、歸納能力、對(duì)話能力，如果將現(xiàn)有需求和現(xiàn)有能力結(jié)合起來，就能產(chǎn)生新的機(jī)會(huì)，這也是很多創(chuàng)業(yè)者和投資者要考慮的問題。

國(guó)內(nèi)的AI與醫(yī)療健康的相關(guān)創(chuàng)業(yè)者應(yīng)當(dāng)關(guān)注AI搭建的能力、數(shù)據(jù)獲取能力以及產(chǎn)品力和商品力，正如上一代的互聯(lián)網(wǎng)，最后存活下來的不一定是技術(shù)最牛的，而是商業(yè)生態(tài)或者產(chǎn)品最受用戶認(rèn)可的。

毛碩表示，啟明創(chuàng)投最看重的企業(yè)核心能力有三點(diǎn)：想象力：即如何把醫(yī)療問題抽象化、數(shù)字化；數(shù)據(jù)獲取能力：即如何建立數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)規(guī)范和數(shù)據(jù)處理的標(biāo)準(zhǔn)；產(chǎn)品力與商業(yè)力：即對(duì)客戶需求及商業(yè)生態(tài)有敏感洞察。

03/
張鵬：用大模型技術(shù)助力各行業(yè)智能化降本增效

北京智譜華章科技有限公司首席執(zhí)行官?gòu)堸i在論壇上分享了智譜AI目前的研究，探討了預(yù)訓(xùn)練模型是否能為醫(yī)療健康領(lǐng)域的企業(yè)帶來效率的提高。

張鵬首先分享了幾個(gè)觀點(diǎn)。第一，預(yù)訓(xùn)練模型從2018年發(fā)展至今，能夠提供非常強(qiáng)大的通用泛化能力，可完成多場(chǎng)景任務(wù)，降低成本、提高效率，這是非常關(guān)鍵的特性，所以能夠成為新一代人工智能應(yīng)用的基礎(chǔ)設(shè)施；第二，大模型技術(shù)發(fā)展的過程，本身也是一個(gè)探索的過程、一個(gè)量變產(chǎn)生質(zhì)變的過程，當(dāng)前大模型能力正在涌現(xiàn)并且保持著高速發(fā)展；第三，大模型訓(xùn)練成本高昂，讓各行各業(yè)用較低的成本用起來，實(shí)現(xiàn)技術(shù)普惠，是智譜AI作為商業(yè)化公司需要考慮的問題。

智譜AI在2022年就研發(fā)了擁有1300億參數(shù)的大模型GLM-130B，對(duì)標(biāo)OpenAI的GPT3。張鵬認(rèn)為千億模型是生成式AI時(shí)代的基座，且亟需建立以中文為核心的超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型。機(jī)器智能具有規(guī)模效應(yīng)，隨著模型參數(shù)規(guī)模的不斷增長(zhǎng)，它的能力也在不斷拓展。例如當(dāng)參數(shù)量比較少時(shí)只能做簡(jiǎn)單的語(yǔ)言理解，參數(shù)量增加后就逐漸可以做推理類的數(shù)學(xué)題等。模型本身沒有變，但模型的能力隨著參數(shù)變大而不斷提高，其本質(zhì)是量變引起質(zhì)變，外界將其稱為“涌現(xiàn)”現(xiàn)象。因此千億模型的能力非常突出，同時(shí)千億模型也有利于企業(yè)在商用和成本之間尋找到平衡點(diǎn)。

預(yù)訓(xùn)練模型是生成式AI未來的發(fā)展方向，但訓(xùn)練一個(gè)千億模型面臨種種挑戰(zhàn)，包括訓(xùn)練成本高昂、人力投入極大、訓(xùn)練過程不穩(wěn)定等。但創(chuàng)新不是一蹴而就的，智譜AI并不想踩著別人的腳印一步一步往前走，而是想在其中去做一些自己的創(chuàng)新。例如，我們通過融合GPT和BERT兩種訓(xùn)練框架形成了自主創(chuàng)新的GLM多任務(wù)預(yù)訓(xùn)練框架，同時(shí)支持了生成式和填空式下游任務(wù)的需求。

據(jù)悉，智譜AI今年3月開源了模型ChatGLM-6B，目前是唯一可以與國(guó)際主流開源模型競(jìng)爭(zhēng)的國(guó)內(nèi)模型。開源兩個(gè)月以來，在全球最大開源軟件平臺(tái)GitHub上獲得超過26萬星，超過斯坦福同期模型的關(guān)注度和好評(píng)度。截至目前，智譜AI的開源模型全球累計(jì)下載量超200萬，收到包括70多個(gè)國(guó)家與地區(qū)1000多個(gè)科研機(jī)構(gòu)的使用需求（包括谷歌、微軟、臉書、麻省理工、伯克利、哈佛、普林斯頓、牛津、劍橋等），并連續(xù)兩周登上全球最大開源大模型平臺(tái)Hugging Face大模型趨勢(shì)榜榜首。

ChatGLM模型尤其注重對(duì)國(guó)內(nèi)科研及企事業(yè)單位的合作與支撐，中國(guó)移動(dòng)、美團(tuán)、360、聯(lián)想、金山WPS等企業(yè)已基于ChatGLM模型從事領(lǐng)域大模型研發(fā)。智譜AI還與首都之窗等機(jī)構(gòu)基于ChatGLM共同進(jìn)行政務(wù)相關(guān)大模型探索與服務(wù)。截至目前，ChatGLM模型先后為中科院多個(gè)院所、之江實(shí)驗(yàn)室、上海人工智能實(shí)驗(yàn)室、北京智源及多家知名高校、企業(yè)提供科研支持。

04/
任峰：生成式人工智能賦能藥物研發(fā)

英矽智能聯(lián)合首席執(zhí)行官兼首席科學(xué)官任峰在論壇上從生物醫(yī)藥的角度分享了對(duì)生成式AI的理解。

傳統(tǒng)藥物研發(fā)面臨研發(fā)費(fèi)用高、成功率低、研發(fā)周期長(zhǎng)等問題。這主要是因?yàn)槟壳坝腥矫娴膯栴}還沒有得到解決，一是沒有找到好的靶點(diǎn)，二是如何生成好的分子，三是如何設(shè)計(jì)好的臨床試驗(yàn)方案。而這也正是AI可以起到作用的地方。英矽智能發(fā)明的三個(gè)AI平臺(tái)，就是針對(duì)這些問題。

英矽智能是全球率先將生成式AI應(yīng)用于藥物發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域的公司，已經(jīng)成功賦能多款抗腫瘤候選藥物的發(fā)現(xiàn)和設(shè)計(jì)。

“英矽智能的AI平臺(tái)建立在生成式AI的基礎(chǔ)上，包括靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)平臺(tái)PandaOmics，分子生成平臺(tái)Chemistry42和臨床試驗(yàn)結(jié)果預(yù)測(cè)平臺(tái)inClinico。另外，我們有多款已經(jīng)推進(jìn)到臨床階段的藥物，也均出自生成式人工智能平臺(tái)，譬如一款全新機(jī)制用于治療特發(fā)性肺纖維化的候選藥物，一款靶向主蛋白酶的口服新冠小分子等。”任峰說。

比如，英矽智能的多模態(tài)生成式強(qiáng)化學(xué)習(xí)平臺(tái)Chemistry42，就是建立在多年對(duì)大型生物、化學(xué)和文本數(shù)據(jù)集建模和訓(xùn)練的基礎(chǔ)上，包括42個(gè)生成式AI模型和超過500個(gè)用于評(píng)分的預(yù)測(cè)模型，幫助研究人員通過基于結(jié)構(gòu)的藥物設(shè)計(jì)（SBDD）和基于配體的藥物設(shè)計(jì)（LBDD）思路，利用尖端深度學(xué)習(xí)技術(shù)從頭開始生成具有所需特性的分子。

據(jù)任峰介紹，這42種生成式AI模型包含了生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）、自注意力機(jī)制為基礎(chǔ)（Transformer-based）的知識(shí)圖譜、大型自然語(yǔ)言模型等多種可生成虛擬分子結(jié)構(gòu)的算法；而預(yù)測(cè)模型可以判斷每種模型所生成的候選分子是否達(dá)到所需特性，包括分子的成藥性、穩(wěn)定性、靶點(diǎn)選擇性、是否有晶型鹽型等等。

“我們還會(huì)利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)對(duì)生成未達(dá)標(biāo)分子結(jié)構(gòu)的生成算法進(jìn)行懲罰，反之進(jìn)行獎(jiǎng)勵(lì)，通過這種過濾機(jī)制去掉不準(zhǔn)確的分子。這與ChatGPT的強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF）模型是一樣的道理?！比畏逭f。

05/
孫偉杰：AI for Science新范式驅(qū)動(dòng)藥物研發(fā)

深勢(shì)科技聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官孫偉杰與啟明創(chuàng)投執(zhí)行董事毛碩在論壇上進(jìn)行了深度對(duì)話，共同探討了AI for Science驅(qū)動(dòng)的藥物研發(fā)。

孫偉杰認(rèn)為，AI可以幫助新藥研發(fā)做到過去做不了的事。深勢(shì)科技是AI for Science的標(biāo)桿企業(yè)，該公司曾在18個(gè)月內(nèi)連續(xù)完成四輪融資。深勢(shì)科技開創(chuàng)性地提出了“多尺度建模+機(jī)器學(xué)習(xí)+高性能計(jì)算”的革命性科學(xué)研究新范式，并推出了Bohrium^?微尺度科學(xué)計(jì)算云平臺(tái)、Hermite^?藥物計(jì)算設(shè)計(jì)平臺(tái)、RiDYMO?強(qiáng)化動(dòng)力學(xué)平臺(tái)及電池材料計(jì)算設(shè)計(jì)平臺(tái)等微尺度工業(yè)設(shè)計(jì)基礎(chǔ)設(shè)施，顛覆了現(xiàn)有研發(fā)模式，打造“計(jì)算引導(dǎo)實(shí)驗(yàn)、實(shí)驗(yàn)優(yōu)化設(shè)計(jì)”的全新范式。

AI for Science簡(jiǎn)單來說就是用AI去學(xué)習(xí)一系列事物底層運(yùn)作的科學(xué)規(guī)律。

孫偉杰表示：“AI for Science也已經(jīng)進(jìn)入到預(yù)訓(xùn)練模型時(shí)代了，那AI for Science所處的行業(yè)階段差不多相當(dāng)于LLM在2018年左右的那個(gè)階段。因?yàn)槲覀兛梢园l(fā)現(xiàn)AI for Science的預(yù)訓(xùn)練模型，它的能力要遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過我們?nèi)魏我粋€(gè)細(xì)分的科學(xué)問題上的小模型，那說明整個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展正在變成由預(yù)訓(xùn)練模型來驅(qū)動(dòng)的。”

“比如一些難成藥的靶點(diǎn)，現(xiàn)在可以開發(fā)了。以深勢(shì)科技RiDYMO?平臺(tái)為例，就可以對(duì)蛋白動(dòng)態(tài)構(gòu)象進(jìn)行充分采樣，探索全新的隱藏/別構(gòu)口袋，誘導(dǎo)形成可藥口袋，助力難成藥靶點(diǎn)的理性開發(fā)。其實(shí)這本質(zhì)上是把一個(gè)生命科學(xué)的問題，轉(zhuǎn)化成了計(jì)算工程的問題?！睂O偉杰說。

孫偉杰表示，如果說GPT是一個(gè)通識(shí)的文科生，AI for Science就是一個(gè)硬核的理科生，它可以求解一系列復(fù)雜的物理方程，可以去推演在微觀層面電子、原子、分子的運(yùn)動(dòng)和變化，來幫助我們做各種場(chǎng)景的藥物研發(fā)等。所以說，AI for Science可以說是我們研究客觀世界的一個(gè)基礎(chǔ)的AI預(yù)訓(xùn)練模型。

06/
張超：主動(dòng)式AI解決方案 讓優(yōu)質(zhì)醫(yī)療觸手可及

左手醫(yī)生首席執(zhí)行官?gòu)埑c啟明創(chuàng)投投資人孫墨陶在論壇上進(jìn)行了深度對(duì)話，探討主動(dòng)式AI的現(xiàn)狀以及對(duì)現(xiàn)在痛點(diǎn)的解決方案。生成式AI已經(jīng)滲透到醫(yī)療行業(yè)，左手醫(yī)生在現(xiàn)場(chǎng)直接演示了醫(yī)療專業(yè)GPT模型如何生成病歷，引領(lǐng)未來醫(yī)療信息化、數(shù)字化和智能化的發(fā)展。主動(dòng)式AI解決方案正助力優(yōu)質(zhì)醫(yī)療觸手可及，讓患者受益，同時(shí)也推動(dòng)了行業(yè)發(fā)展。

張超分享道，過去7年左手醫(yī)生在知識(shí)圖譜、臨床智能應(yīng)用等方面積累了豐富的醫(yī)療數(shù)據(jù)，在技術(shù)上，左手醫(yī)生自2020年起就將GPT技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)療Chatbot等場(chǎng)景。今年4月，他們開始內(nèi)測(cè)醫(yī)療專業(yè)GPT模型，并針對(duì)醫(yī)生臨床中“寫病歷”的剛需，快速推進(jìn)應(yīng)用。

張超表示，與通用大語(yǔ)言模型演示問答、寫詩(shī)、做題不同，得益于對(duì)優(yōu)質(zhì)病歷的學(xué)習(xí)，左手醫(yī)生GPT在生成病歷任務(wù)上效果超過OpenAI的GPT4。畢竟，國(guó)外病歷更像醫(yī)患溝通綜述，大量患者描述會(huì)直接保留；而國(guó)內(nèi)病歷則講究言簡(jiǎn)意賅，醫(yī)生會(huì)總結(jié)患者表述，以醫(yī)學(xué)維度重新表述。

回到醫(yī)療場(chǎng)景，張超認(rèn)為，智慧醫(yī)療建設(shè)離不開信息化、數(shù)字化、智能化的發(fā)展。目前數(shù)字化是關(guān)鍵瓶頸，醫(yī)生很難在短暫?jiǎn)栐\中完成高質(zhì)量診斷與記錄。此外，在臨床輔助環(huán)節(jié)，智能化程序應(yīng)避免僅基于醫(yī)生錄入的文書進(jìn)行輔助決策，而是要將數(shù)據(jù)采集前置。因?yàn)槿绻粋€(gè)醫(yī)生認(rèn)為患者患有A病，那么寫出的病歷也特別像A病，機(jī)器從中很難分析出患者可能患有B病。

最后，張超指出，左手醫(yī)生GPT模型和聽譯機(jī)器人是互相促進(jìn)的一組產(chǎn)品。大模型效果的提升可以幫助聽譯機(jī)器人完成更多高質(zhì)量的臨床輔助功能，而聽譯機(jī)器人的成功應(yīng)用又會(huì)為GPT帶來更優(yōu)質(zhì)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，進(jìn)而推動(dòng)GPT自身模型的發(fā)展。

07/
周開波：康復(fù)治療中的生成式AI模型應(yīng)用探索

復(fù)動(dòng)醫(yī)療首席技術(shù)官周開波從背景到展望逐一展開，并以復(fù)動(dòng)醫(yī)療的產(chǎn)品——悅行動(dòng)^?舉例來進(jìn)一步分析生成式AI在醫(yī)療實(shí)踐中的應(yīng)用。

復(fù)動(dòng)醫(yī)療成立于2018年，是專注于肌骨康復(fù)和骨與運(yùn)動(dòng)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的科研型、?？菩歪t(yī)療創(chuàng)新企業(yè)。公司深度融合臨床醫(yī)療、軟硬件開發(fā)、人工智能和大數(shù)據(jù)處理等多學(xué)科的科研與臨床應(yīng)用，通過JOYMOTION悅行動(dòng)^?數(shù)字療法產(chǎn)品、PhysioCloud?復(fù)康云服務(wù)平臺(tái)和復(fù)動(dòng)肌骨線下康復(fù)醫(yī)療中心三大產(chǎn)品線，提供一體化肌骨治療綜合解決方案。

作為國(guó)內(nèi)率先將康復(fù)治療與生成式AI結(jié)合應(yīng)用的公司，基于醫(yī)學(xué)價(jià)值、商業(yè)價(jià)值和降本增效的考慮，復(fù)動(dòng)醫(yī)療的悅行動(dòng)^?，正是采用了AI技術(shù)賦能遠(yuǎn)程康復(fù)，為患者提供優(yōu)質(zhì)、高效、普惠的個(gè)性化、定制化的康復(fù)治療。

悅行動(dòng)^?患者端App面向用戶，幫助患者做評(píng)估和診斷；SaaS平臺(tái)面向醫(yī)生和康復(fù)師，在系統(tǒng)后臺(tái)生成方案，配合自研的可穿戴動(dòng)作捕捉器，可以遠(yuǎn)程指導(dǎo)患者完成康復(fù)訓(xùn)練；最后用數(shù)據(jù)和AI平臺(tái)記錄，用AI挖取價(jià)值。

利用復(fù)動(dòng)醫(yī)療自研的MMGT模型（Multi-molal Generative Transformer），通過多樣的Embedding，能夠把更多模態(tài)的不同維度用戶數(shù)據(jù)用到生成方案中，同時(shí)引入ChatGPT和專業(yè)人員進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)。

最后，周開波提到，復(fù)動(dòng)醫(yī)療未來將在數(shù)據(jù)層面不斷提升廣度和深度，在模型層面不斷提升規(guī)模并優(yōu)化訓(xùn)練過程，增強(qiáng)模型可解釋性。在特定領(lǐng)域中，在通用大模型的知識(shí)能力上發(fā)展康復(fù)垂直領(lǐng)域更有效的專有模型。

08/
蘇騰榮：AI賦能精神心理數(shù)字療法

正岸健康聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席技術(shù)官蘇騰榮與蛋殼研究院高級(jí)研究員葉艷妍在論壇上進(jìn)行了深度對(duì)話，討論了AI影響下的精神健康數(shù)字療法及企業(yè)業(yè)務(wù)。

蘇騰榮認(rèn)為生成式AI并不是新鮮事物，但現(xiàn)在之所以會(huì)掀起熱潮，有兩個(gè)層面的原因。從普通用戶視角而言，生成式AI有很強(qiáng)大的知識(shí)和邏輯能力，對(duì)于個(gè)人生產(chǎn)力的提升有很大的幫助；從企業(yè)角度而言，各行各業(yè)應(yīng)用AI能力的門檻得到了大幅降低。

正岸健康是聚焦精神心理健康領(lǐng)域數(shù)字療法的創(chuàng)業(yè)公司，以心理學(xué)理論和人工智能技術(shù)為基礎(chǔ)打造數(shù)字療法平臺(tái)，并且以此平臺(tái)來開發(fā)精神心理健康領(lǐng)域的數(shù)字療法產(chǎn)品。目前正岸健康已有兩款產(chǎn)品，面向失眠癥的干預(yù)產(chǎn)品“如眠”，已經(jīng)進(jìn)入注冊(cè)臨床試驗(yàn)階段；面向普通人的日常情緒管理產(chǎn)品“今日晴”，可以在各大應(yīng)用市場(chǎng)免費(fèi)下載。

蘇騰榮認(rèn)為傳統(tǒng)意義上的心理治療是由真人治療師與患者對(duì)話來進(jìn)行的，其供給和可及性都不足。數(shù)字療法的產(chǎn)品正是希望通過軟件的形態(tài)，借助移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的便捷性來彌補(bǔ)這方面的不足。從產(chǎn)品形態(tài)而言，精神心理健康數(shù)字療法產(chǎn)品至少有兩種分類：一種是對(duì)話式的，一種是非對(duì)話式的。對(duì)話式的精神心理健康的數(shù)字療法的產(chǎn)品，可以嘗試模擬真人咨詢師和患者交流的對(duì)話體驗(yàn)。

但生成式AI目前在心理治療中的應(yīng)用也存在一定的挑戰(zhàn)。心理治療需要實(shí)現(xiàn)基于對(duì)話的長(zhǎng)程治療。因此我們希望生成式AI可以記住與患者的對(duì)話歷史，并能根據(jù)以往的記憶與患者交流。不過，目前即使是最領(lǐng)先的生成式AI在模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)上就決定了長(zhǎng)程記憶能力的缺失，因此需要根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)單獨(dú)的記憶模型來輔助生成式AI模型實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)程記憶。

蘇騰榮認(rèn)為好的精神心理健康的數(shù)字療法產(chǎn)品不僅應(yīng)該有擬人化的交互體驗(yàn)，更應(yīng)該有專業(yè)的診斷能力和治療能力，特別是能夠針對(duì)個(gè)體的患者持續(xù)地提供個(gè)性化的治療。無論有沒有大模型，業(yè)務(wù)認(rèn)知都是第一位的。AI大模型是用來賦能產(chǎn)品的，而不是來代替產(chǎn)品的，如何利用大模型的優(yōu)勢(shì)能力來設(shè)計(jì)產(chǎn)品非常關(guān)鍵。另一方面，在大模型時(shí)代，數(shù)字療法企業(yè)在業(yè)務(wù)中積累的私域數(shù)據(jù)也非常關(guān)鍵。數(shù)字療法企業(yè)積累的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，不僅可以用于持續(xù)優(yōu)化業(yè)務(wù)需要的小模型，積累到一定規(guī)模時(shí)也可以用于構(gòu)建出符合業(yè)務(wù)需要的垂類模型，這也是未來的一個(gè)機(jī)會(huì)。

09/
劉巖斌：人工智能賦能的智慧病理

透徹未來聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官劉巖斌在論壇上介紹了透徹未來目前所做的工作。

劉巖斌介紹道，在診療的行業(yè)里，病理學(xué)診斷對(duì)于臨床治療至關(guān)重要，被稱為醫(yī)學(xué)診斷的“金標(biāo)準(zhǔn)”，病理醫(yī)師被稱為“醫(yī)生的醫(yī)生”。但在全球范圍內(nèi)，均面臨著病理醫(yī)師極度短缺的現(xiàn)狀。以我國(guó)為例，注冊(cè)在案的并在一線工作的病理醫(yī)師人數(shù)僅一萬多人，相比于衛(wèi)健委建議的至少十萬名病理醫(yī)師，有著近10倍的差距。且病理醫(yī)生的培養(yǎng)周期較長(zhǎng)，通常需要五至十年，如何通過技術(shù)創(chuàng)新來改變病理診斷現(xiàn)狀成為當(dāng)務(wù)之急。

智慧病理診斷平臺(tái)能夠極大減輕醫(yī)師的工作負(fù)擔(dān)，提高病理診斷的效率，從而能讓病理醫(yī)師有更多的時(shí)間進(jìn)行復(fù)雜疾病的診治和前沿領(lǐng)域的研究，推動(dòng)醫(yī)療技術(shù)的發(fā)展。透徹未來的智慧病理診斷平臺(tái)主要有三大點(diǎn)：一是產(chǎn)品與數(shù)據(jù)核心資產(chǎn)，二是核心算法，三是落地平臺(tái)。

透徹未來目前積累了200T的精準(zhǔn)標(biāo)注的數(shù)字化病理切片，超過20萬的腫瘤患者真實(shí)數(shù)據(jù)，根據(jù)深度學(xué)習(xí)算法做了很多迭代，總體來講已經(jīng)運(yùn)行了近五年的時(shí)間。透徹未來智慧病理診斷平臺(tái)目前GB級(jí)的影像分析少于20秒，切片敏感度接近100%，無漏診發(fā)生，完全達(dá)到臨床可應(yīng)用級(jí)別。

談及未來，劉巖斌表示透徹未來不光是AI輔助診斷提供商，還會(huì)通過AI應(yīng)用把病理科的流程做優(yōu)化，這是透徹未來目前的核心價(jià)值，而未來會(huì)以病理AI為切入點(diǎn)，將病人預(yù)后及用藥靶點(diǎn)通過大數(shù)據(jù)分析相關(guān)聯(lián)，為人類健康服務(wù)。