12月20日,由中国互联网协会、微博、新浪新闻主办的“数字力量,探索无穹”2023探索大会在北京拉开帷幕。百度集团资深副总裁、大健康事业群组总裁何明科分享了题为《大模型,“道生医”》的演讲,分享了大模型如何利用生成式AI为医疗健康行业赋能。
百度集团资深副总裁、大健康事业群组总裁何明科-主题演讲
以下是何明科演讲实录,内容经编辑略有删减:
各位嘉宾、媒体朋友、现场观众大家上午好!今天分享的主题叫做“大模型,‘道生医’”,前半段结合大会主题,后半段是老子《道德经》。
为什么叫“道生医”,AI技术从1950年到现在ChatGPT出现,已经从一个技术发展成为一个大道,“生”是指AI已经从辨别式到了生成式AI;“医”是我们从事医疗健康行业。所以我讲讲大模型的“大道”怎么利用生成式AI为医疗健康行业赋能、产生新的价值。
首先,AI极大地改变了互联网;紧接着,AI怎么影响人类的工作和生活。我们以前上班去一个新公司,老板说给这个同事配一个电脑,也许到以后我们的主要劳动力就是电脑,那我们有没有可能工资不变,只工作2个小时,剩下靠AI。老板会说给这个AI配一个人,人作为碳基生命需要做的工作就是写的简单工程,完成了大部分任务,这是改变人类。
第三步,AI在改变整个世界,因为这个世界的三要素是信息、能量、物质。这个AI大模型,对信息的改变很显然,信息来自于两个方向:一个是信息增加,另外一个是信息的熵减。其实大模型在熵减方面总结非常出色。信息增加逐步实现,已经有科学家、数学家利用大模型来做前沿的探索,甚至证明一些定理。至于能量和物质,之前说AI触及不到实体世界,但随着大模型的发展出现一个新词叫“具身智能”,我们看到的AGI,它可能通过机器人的方式帮助我们制造物质、转变能量。
回到医药健康行业,在这样一个AI时代,医疗健康行业有什么样的机会?我想,这是一个永远年轻的行业,永远吸引最热的资本、最优秀的人才和最好的技术。这是个广阔的市场,中国医药市场是万亿级规模的,并保持稳定的增速,6%甚至更高。我们以前投资一家做药的公司,利润就有1000亿,可想医疗行业市场规模。
其次,这是一个连续增长的曲线,每年投入新药研发投入,稳定增长。
最后,它在吸引最好的优秀人才,我们可以看到不断有成功人士加入到医疗行业。马斯克搞脑机接口、贝索斯搞长寿药、比尔盖茨投了很多钱做防治艾滋病各种的基金;就连中国历史上的人,包括秦始皇、汉武帝等都是非常热衷于炼丹,炼丹其实是最早这个医药行业,只不过是走错到另外一个方向去了,但是热情和初衷是有相似性的。
所以,医疗健康行业是最能吸引资本、人才和技术的,最先进的技术必然会被用到医疗行业,从古至今都是如此。
现在最先进的技术无疑就是现在大模型,生成式AI在医疗健康上有很多可能。这里有一个很有意思的悖论:大家谈到大模型都觉得它最有价值的应用有三个:医疗、教育和法律;但如果反过来问,哪怕是最资深的做大模型的人士,也不愿意用它来给自己看病、开药、做手术。这其实也印证了,目前距离最终态——“AI医生”还有很长的距离。
但大家可能不知道的是AI已经默默、悄无声息得改变和促进了整个医疗健康行业,这体现在三个方面:
1、医生和医院端。我们看到中国的医院在AI+设备,AI+诊断,已经在信息化、数字化方面大幅度地走在整个全球比较前沿的位置,三甲医院和二甲医院医学影像AI的渗透率非常高,三甲医院甚至超过70%。
2、患者端,我们使用软硬一体的各种设备和软件去分析个人数据及健康状态,最典型的,现在有各种健康手环手表收集我们的健康数据和提升我们的生活质量;现在还有一个很火的设备CGM,很多糖尿病人放在自己身上还能够极大提高生活质量并监控糖尿病。
3、药企端,AI制药是非常热的话题,从2020-2022年,整个投入的资金也是从几百亿上升到千亿以上,大家对AI制药有非常高的期望。像肿瘤、免疫、神经等领域,AI制药参与研发数量可以占到10-30%的比例。
今天讲到,大模型AI和医疗健康结合是非常多,这是我想今天讲的道“生”“医”部分,AI大道甚至生成式模式带来医疗健康行业巨大改变。
第二点,关于HCG为什么叫“一生二”,HCG是百度大健康事业群组,正好经历了两年时间,可以讲我们对这个行业理解和为什么是“一生二”。
第一,我们的战略是要建立一个“医药患”的和谐生态体系,为什么一个新成立的两年事业群医药患三件事都要做?很简单,医药行业有两点复杂:
1、它和教育一样是需要兼顾公平和效率的行业,和汽车和其它行业不一样,还涉及到很多复杂的问题。
2、它是世上少见的三位分离的行业,决策者、付费者和使用者是三个完全不同的主体:决策者是医生医院,付费者是保险、医保,使用者是患者。大部分行业像饮料、手机行业,使用者和决策者和付费者都是终端消费者,相对比较简单。但要做好医疗行业,必须在医药患三个环节有涉足和赋能才可以。
经过第一年努力,我们在医药患方面建立一个完整的服务体系,从线上内容到线下服务,和线上问诊,皆有我们足迹。像我们有三个品牌:百度健康,现在是国内最大的全民健康管理品牌,每天有上亿次的PV访问;灵医智惠,是智慧医疗、医疗AI解决方案重要玩家;GBI,是我们收购的一家美国公司,专门为药企提供核心研发数据的公司。我们通过这三个品牌分别为医药患进行服务。
今年,我们又把战略进行进一步加深和升级,以我们发布的业内首个“灵医”医疗大模型作为底座,为这个行业提供不同的赋能,包括研发侧、营销侧、临床试验等。
在今年9月份的时候,我们发布了国内首个医疗产业大模型。现在大模型非常火,发布大模型已经超过200个,几乎是百模大战,大家拼命比参数。我们不比参数,我们比的参与。我们发布大模型时候,参会的有信通院、高校、医院和各种客户,我们在为行业提供各种商业化的可能和实际的价值。而且灵医大模型有三大要素:文心一言的底座、算力、深度医疗数据等都达到了这个水平。
“灵医”大模型是四层架构,最底层的不是简单只追求性能,是能“上天入地”的,我们还做信创版、CPU版和ETG版,就是考虑到在大模型在医院端使用时候有很多封闭的场景,所以我们我们提供丰富解决方案,从算力层到能力层到应用层,我们不仅有SAAS、API接入,各种各样的应用,能够服务患者个人,也能够助力医生,也能给药企带来营销和研发方面的服务。
最后一部分,“二生三”,在大模型时代我们通过两年积累,给大家带来三个我们觉得比较有特色的创新的实践:第一是科普,第二个是分级诊疗和普惠医疗,第三是药企赋能创新。这正好对应中国人说的三不朽,立德、立功、立言:立德就是我们科普部分,立功就是分级诊疗、普惠医疗部分,立言帮助药企产生新的产品,是指创新部分。
在我们的大模型下有一个科普新范式,即充分利用大模型四个比较突出能力:理解、生成、逻辑、记忆。我们通过扫药盒,可以显示这个药品和说明书了解核心信息,方便了用户。国家在最近推进这个指南,希望我们药企推出电子说明书。正好科普也结合了国家几个大趋势,包括健康科普渗透率极大的提升和《健康中国2030》的战略目标下,我们希望贡献一些微薄之力帮助这个战略进一步深化落地。
那么,我们的科普在大模型支撑下具体做了什么事情:首先,“极致满足”,用户搜索的时候经常是问一个问题给一篇文章,但这很繁琐,最好是有一个全能助手指出一个明确答案,譬如告诉你多少度算发烧;第二,就是更高的检索效率,通过多轮互动方式,通过大模型的记忆、推理能力能掌握你的信息,提供更有价值的搜索;第三,根据人的匹配,导入最适合的医生和医院那里去。最后,智能交互,像数字说明书、数字医生,都是这样一种服务,核心也是为了满足国家适老化改造需求。
第二个是分级诊疗和普惠医疗。在流行性疾病来临时,我们的分级诊疗和线上问诊对整个社会起到很好的辅助作用,可以帮助患者分流到各种各样的医院和基层医疗机构,以及线上解决问题,避免人群涌入到三甲医院反复感染。
整个国家很需要这套系统,中国建国70周年以后依靠政府强大的组织力量实现了医疗健康资源质的飞跃,建国前中国人均寿命只有37岁、去年人均寿命达到78岁。之前靠的全是中国强大组织力,以及医疗医务人员超额付出实现成果。现在面临更大挑战,包括医疗资源分配、人口老龄化等问题。现在通过AI技术可以更好地解决和调节这些问题。针对现在医疗实践,中国肯定要走自己不同的路,我们不可能像欧美国家一样,给每个人和每个家庭买保险都配备一个家庭医生,做分级诊疗,让大家等着,但我们可以利用自己数字化、AI方面的能力,做一个全新的尝试。我们觉得可以尝试这几个部分:
1、全流程,从健康出现症状、到诊断治疗,到诊后预后的康养或关怀的全流程;同时充分利用中国在数字化以及AI方面的优势,实现线上线下的交叉互动。像有些病可以线上问诊或者科普实现,再到线下查指标做检查拿结果,包括预后关怀都是通过线上线下互动方式实现,所以这是我们系统在其中起到重要作用地方。
2、百度的CDSS系统已经在逐步赋能中国的医院特别基层医疗机构,已进入中国超4000家医疗机构,帮助实现非常高的看诊效率提升而且减少误诊。它对医生有两个显著价值:首先,联动机会,帮助一线最好的医生经验知识传递到基层三四线城市、边缘城市去;其次,帮助医生提高诊断问诊效率,同时降低误诊和提升问诊质量。
3、我们希望帮助药企加速研发,提升效率、降低成本。医药研发行业有一个“双十定律”,就是每个药企要研发一款成功的药,需要10年时间和10亿美金,但这个“双十”还在不断增加,因为低垂的果实已经被摘完了,现在变的越来越难,这个“十”已经变成十几年或者十几亿美金才能研发成功一个药。即使研发出来,一款新药研发成功之后收获期缩短了,它的ROI更难算过来,药企也在纷纷寻求解决方案。
前几年在医药行业谈数字化战略非常流行,但探索过程中却并没有发现数字化能展现预期的用武之地,但随着“灵医”等大模型的来临,现在可以说是拨开云雾见明月、找到了新方向。这也是我们现在重点做的事情,譬如在新药研发各个环节,帮助药企实现更高的要率和质量,像前期筹备通过数字化实现精准患者招募,我们收购的公司GBI提供数据方面的精准指导、临床试验等。然后是上市推广或医生教育,帮助医生使用合理合法使用药品、提升患者服务和对医疗过程的了解。
最后,三生万物,我们希望医疗健康行业借助AI的东风,产生更多的价值和更多的新东西。谢谢大家!
