文｜vb 动脉网
生成式 AI（Generative AI）的市场空间究竟有多大，这个数字随着新兴机会如雨后春笋般冒出正在不断被改写。但可以确定的是，正是因为 AIGC 的火热，又一家市值万亿美元的企业即将诞生——随着 AI 核心算力供应商英伟达（NVIDIA）在 5 月 29 日进一步 "All-in-AI"，其股价在 5 月 31 日一度突破 419 美元，使其市值超越了万亿美元。
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迄今为止，全球只有八家公司市值突破过万亿美元。目前市值仍然排在英伟达之上的只有苹果、Alphabet、微软和亚马逊。
无独有偶，在最近也迎来又一波股价暴涨的微软，背后的支撑同样来自生成式 AI ——其投资的 OpenAI 在最近以 ChatGPT 成为引爆生成式 AI 的关键。
在意识到生成式 AI 的突破性意义后，全球医疗产业以从未有过的速度和热情迅速开始将生成式 AI 引入到医疗领域，并已有了初步的成果。动脉网汇总了目前全球生成式 AI 在医疗应用的前沿案例，以供参考。
微软、谷歌与英伟达，大厂在生成式 AI+ 医疗上各有路径
生成式 AI 在医疗领域探索最大的新闻莫过于 Epic 与微软的牵手合作。作为全球顶尖的医疗信息化巨头，EPIC 在美国的电子病历（EMR）市场上牢牢占据着领导者的位置，也是大型医疗机构的首选，且与其他竞争者的差距呈现出越来越大的趋势。根据 KLAS 的研究报告，2022 年 EPIC 在其参与的 85 次公开招标中居然只输了一次。
在 4 月的 HIMSS23 展会上，EPIC 宣布将与微软合作，在其 EHR 系统中集成 AIGC。使用 Epic 旗下 EHR 系统的医疗机构将在未来通过微软 Azure 云服务利用到生成式 AI 的能力——自从 GPT-4 模型发布以来，微软已在其 Azure 云解决方案中快速导入了基于 GPT-4 模型的服务。
这也是 Epic 首次拥抱生成式 AI。目前，Epic 已推出两款基于生成式的解决方案。其一是在 In Basket 通信方案中引入生成式 AI。它将为医生自动起草对一些最常见和耗时的患者信息的回复草稿内容。当然，它并不会取代医生的判断，医生可以接受建议，也可以拒绝建议自行编写。
目前，Epic 已开启该功能的小范围内测，包括加州大学圣地亚哥分校健康中心、威斯康星大学健康中心和斯坦福医疗保健中心等保健机构已经接入进行测试。Epic 表示，这一功能还将进一步扩大内测范围，一旦内测顺利或将在几个月内正式发布。
第二个方案则是将生成式 AI 与 Epic 旗下的 Slicer Dicker 数据可视化工具相结合。在之前，用户在这一工具中自定义特定的数据搜索时门槛颇高，需要对数据有较为深入的了解。生成式 AI 则可以根据用户的输入内容为其自动推荐不同的指标。据介绍，这一功能仍在开发中，并预计将于今年晚些时候发布。
事实上，微软不仅为其他企业提供服务，也通过自有产品上引入生成式 AI 来强力推动对 OpenAI 服务的应用。3 月，距离 GPT-4 发布不到一周时间，微软旗下的 Nuance 便宣布将在其产品 Dragon Ambient eXperience Express 中引入 GPT-4 赋能。
Nuance 曾是语音 AI 领域的领导者，不仅是苹果 Siri 语音引擎的开发者，更曾经在全球智能语音市场中占据六成以上的市场份额。在受到科技巨头的挑战后，Nuance 将业务重心转向医疗领域，并通过数年深耕建立了很高的竞争壁垒。
2021 年 4 月，Nuance 被微软以 197 亿美元巨资收购。这笔交易是微软成立迄今第三大收购案，极大地加强了微软在医疗垂直领域的影响力。
Nuance 的产品主要为医生提供语音识别和转录服务。语音 AI 能够智能识别医生与患者的对话内容，并进行语境分析，随后将数据输入到电子病历中自动创建临床记录，以提升医生诊断的有效率。
GPT 模型的加入将大幅度提升临床记录的生成时间。一般而言，未引入 GPT-4 模型的 DAX 生成临床记录需要约四个小时左右。依靠 GPT-4 强大的生成式大语言模型和推理能力，DAX Express 将这个过程缩短到仅仅几秒钟。
这极大地改善医生的使用体验，减少其处理文书工作的负担，使得无延时的临床记录成为可能，并提升了效率。
曾经引领了深度学习的谷歌在生成式 AI+ 医疗上仍然没有推出可用的服务，比微软要慢了半步。不过，谷歌也在 4 月中旬宣布将在有限的用户群体中测试其专门针对医疗的大模型—— Med-PaLM 2。
在过去几年，谷歌一直在进行医学大型语言模型的研究，并发布了第一代 Med-PaLM，以应对医疗领域所需的专业性和特殊性。Med-PaLM 模型取得了不俗的成绩。它是第一个在美国医疗许可类问题上获得 " 及格分数 "（>60%）的 AI，不仅准确地回答了多项选择题和开放式问题，还提供回答理由并对自己的回答进行评估。
Med-PaLM 2 的表现则更进一步。在医学考试中，Med-PaLM 2 的表现已经基本接近 " 专家 " 医生的水平，得分达到了 85%。它也是第一个在包含印度 AIIMS 和 NEET 体检问题的 MedMCQA 数据集上达到及格分数的人工智能系统，得分达到了 72.3%。
尽管如此，即便是最铁的谷歌粉，也不得不承认微软在生成式 AI+ 医疗上的确已经抢跑了半步。不过，在这场马拉松中，谁将笑到最后还未可知。
作为 AI 核心算力提供者的英伟达依靠生成式 AI 的火热赚得盆满钵满。长期以来，英伟达在高性能计算、数据中心方面不断完善技术和产品布局，如今已拥有 AI 加速的全套解决方案，占据了 95% 的机器学习 GPU 市场，几乎是 AI 大模型的唯一选择。
其数据中心业务营收在其收入中的比例一再提升。根据其第一季度财报显示，数据中心的业务收入为 42.8 亿美元，占公司总收入的几乎六成；且同比增长 14％，环比增长 18％，增长相当迅速。
在生成式 AI 与医疗的结合上，英伟达也早有布局。2022 年，英伟达就与伦敦国王学院使用 Cambridge-1 超级计算机创建一套包含 10 万份大脑合成图像的数据集，借此训练 AI 应用以加快对于痴呆症、帕金森病及其他脑部疾病的理解。其生成逻辑与文本有相似之处，便是将真实数据拆分为素材，再通过特定逻辑的 AI 进行组合，进而解决数据量稀缺的问题。
在合成数据上，这并非英伟达唯一的案例，美国佛罗里达大学的学术健康中心 UF Health 也与英伟达合作开发了生成合成临床数据的 SynGatorTron 生成式 AI 模型。它基于 2 万多患者的十年数据进行训练，可合成患者档案，以便研究人员用于训练医疗保健领域的其他 AI 模型。
此外，英伟达还与 Alchemab Therapeutics、InstaDeep、Peptone 和 Relation Therapeutics 等企业合作，为其研发新药提供生成式 AI 上的帮助。
如雨后春笋般层出不穷，生成式 AI 正全面介入医疗各个领域
根据调研，全球生成式 AI 市场规模增长迅猛，2022 年其市场规模约为 9 亿美元，2023 年预计将达 18 亿美元，2027 年或将达到 121 亿美元，年复合增长率高达 60%。在医疗领域，其应用将遍布药物发现和研发、医学成像和诊断、个性化医疗干预以及医院和临床决策支持系统自动化。
生成式 AI+ 医疗赛道的融资也颇为频繁，仅仅在 5 月下半月的半个月时间内，就有对话机器人为主要业务 Hyro 获得 2000 万美元的 B 轮融资，及医疗专用生成式 AI 模型研发 Hippocratic AI 获得 5000 万美元的种子轮融资。
大量与生成式 AI 相关的初创医疗企业也如雨后春笋般冒了出来，并开始了自己的 " 传奇之路 "。
成立于 2018 年的 Abridge 是 Nuance 的竞争对手之一，同样已开始引入生成式 AI。利用生成式 AI，Abridge 的平台可以对患者就诊的录音提取对话摘要，并生成报告。据介绍，在利用生成式 AI 后，医生可以每天在报告摘要上少平均少花两个多小时。
与 Nuance 这样的巨头竞争显然并不容易，不过，Abridge 也有自己的独到之处——它的产品已经在堪萨斯大学卫生系统大规模应用。据介绍，堪萨斯城地区的 2000 多名医务人员都在使用这一产品，这也被认为是当前生成式 AI 在医疗系统中最大规模的应用之一。
目前，Abridge 正在将其产品集成到 Epic 和 Cerner 等电子病历系统中。一旦完成集成，将为医疗组织提供一个可选的替代方案。
数字平台 Doximity 也为医生推出了基于 GPT 的测试功能，可以借助生成式 AI 的能力简化一些耗费时间的行政事宜，比如起草和传真预授权和上诉信给保险公司。
成立于 2019 年的 Syntegra 则从创立伊始就致力于利用生成式 AI 来合成数据，也是最早开始使用生成式 AI 来合成数据的企业之一。生成式 AI 可生成大量合成数据进行数据扩充以用于模型训练。这将有利于研发人员开拓某些数据缺失的场景，如罕见病或数据分布不均的疾病领域。
Syntegra 正与强生旗下的杨森制药合作进行测试。由于 Syntegra 的合成数据不受与真实患者数据相同的 GDPR 的约束，从而让这家总部位于比利时的公司在利用合成数据时有更高的自由度。
行业普遍认为，生成式 AI 率先被应用到辅助文档生成和合成数据是因为它们对患者的直接影响较小，风险相对较低。如果将其用于诊断则需要面临较大的风险。
这并不难理解，生成式 AI 诊断的准确性与训练的数据密切相关，可能导致输出结果真假难辨。ChatGPT 可以一本正经地胡说八道，Midjourney 也可以输出一张真假难辨的图片。这在严肃的医疗健康领域是绝对不能允许的。
生成式 AI 的代表 OpenAI 也特别指出，其基于大型语言模型的 ChatGPT 的输出可能不准确、不真实，有时还具有误导性；此外，ChatGPT 偶尔也可能产生有害的指令或有偏见的内容。
在早先的报道中，GPT-4 在美国 SAT 考试和律师资格考试中获得了很好的成绩。根据 JAMA 上发表的研究，GPT 还能对有关心血管疾病预防的问题给出基本适当的回答。但这种情况并不总是出现，根据最近发表在《美国胃肠病学杂志》上的一项研究，GPT-3 和 GPT-4 在 2021 年和 2022 年美国胃肠病学会的自我评估测试中都未能合格。
要通过这项测试，个人必须获得 70% 或更高的分数。GPT-3 得分为 65.1%，GPT-4 得分为 62.4%。研究认为，GPT 的不及格成绩可能是由于其训练数据并不包含需要付费访问的医学期刊，使其了解的信息较为过时局限所致。
不过，不能否认的是，生成式 AI 可以通过获取海量的医学文献和数据来帮助医生回答临床问题。因此，如何扬长避短将是未来生成式 AI 应用中被广泛关注的部分。对模型进行针对性优化无疑是最为关键的一步。谷歌针对医疗的 Med-PaLM 就是基于通用大模型 PaLM 针对医疗领域进行了调整，以更准确，更安全地回答医疗问题。
著名的数字医疗企业 Babylon 以其著名的数字优先的 " 金字塔 " 体系为其核心竞争力。这一金字塔体系的底层以移动 app 为基础，以实现用户健康的自我管理。用户可以在这一级解决他们的大部分需求，包括检查症状、跟踪自身健康状况、管理处方及访问临床相关的指导等等。
这一层级对于 Babylon 来说至关重要。通过数字工具的评估，Babylon 可以帮助会员了解其健康指标现状以及趋势；同时，最为重要的是，对服务群体进行风险分层。之后，Babylon 可以提前干预提醒，或者为会员设立健康目标来尽可能保持会员健康，避免其健康状况恶化。
在一次采访中，Babylon 介绍其正在技术平台上部署专有的生成式 AI 模型，以支持会员和医疗保健专业人员提供远程医疗咨询，从而更好地了解我们平台上成员 / 患者不断变化的风险状况，以确保其临床团队可以优先考虑最需要的成员。
另一方面，Babylon 也开发了针对远程医疗咨询优化的生成式 AI 模型，以近乎实时地自动总结患者和临床医生之间的咨询，从而减轻临床医生的行政负担，并支持与患者进行更有针对性的咨询。
Babylon 还透露正在开发解决方案，通过生成式 AI，以对话形式为其临床团队提供预测性的见解和护理建议，以支持为患者提供最高质量的护理。
更有意思的是，生成式 AI 正将科幻电影的场景搬到现实生活中。
十年前，曾经有一部名为《她》的科幻电影。这部电影描述了不远的将来一位心思细腻的信件撰写人为排解离婚的郁闷与 AI 对话并最终不可救药地爱上由斯嘉丽 · 约翰逊配音的 AI 的故事。
DiagnaMed 刚刚推出的 PalGPT.ai 几乎完美地复刻了这一场景——这个由 GPT 模型驱动的生成式 AI 希望能够为用户提供一个仿真的 AI 伴侣，旨在进行自然的、类似人类的聊天，通过短信聊天的方式，以提供有意义的私人对话、友好建议和分享内心想法，从而改善用户的脑健康。
PalGPT.ai 建构在 DiagnaMed 专门开发的 CERVAI 生成式 AI 平台上。DiagnaMed 计划基于该平台打造出多个细分领域的生成式 AI，PalGPT.ai 则是其第二个商业化的产品。一旦用户注册了该服务，PalGPT.ai 就会根据他们以前的互动情况发送个性化的信息，逐渐成为用户分享思想、情感、信念、经验、记忆和梦想的私人空间。
根据埃森哲的报告，98% 的医疗服务供应商和 89% 的医疗支付方高管都认为生成式 AI 的进步正在开创企业智能的新时代。一半的医疗保健组织计划将生成式 AI 用于学习目的，超过一半的组织则计划今年进行试点案例。根据调查，医疗领域平均约有 40% 的工作时间可以获得生成式 AI 的赋能。
生成式 AI 将对各行业产生巨大变革（出自埃森哲报告，红框为医疗行业，紫色代表自动化高潜力，绿色代表赋能高潜力，玫红色为自动化及赋能普通潜力）举例而言，生成式 AI 可以通过减少临床医生花在记录上的时间并允许他们花更多时间与患者在一起，从而提高员工的效率、质量和绩效来创造价值。未来，我们也将持续关注生成式 AI 在医疗领域的进展。它又将如何改变医疗，对于可以伴随新时代一起成长的你我而言，值得期待。
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