人工智能大模型时代的到来

医检AI能否实现弯道超车？

【资料图】

数据合规如何完善？

准确率如何保障？

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面对AIGC带来的技术变革和无限想象空间，医检行业如何乘势而为？6月27日，在2023“域见杯”医检人工智能开发者大赛的启动仪式上，金域医学（603882）举办了以“拥抱AIGC技术变革，构建智慧医检新范式”为主题的圆桌论坛，来自人工智能、临床检验、科技律法、互联网医疗领域的五位“大咖”，共同探讨AIGC技术如何真正能够落地应用到真实场景，共商AIGC在智慧医检领域的机遇和未来。

01

学会应用人工智能，才不会被替代

李映华：目前，AIGC的开发火爆，也有观点认为会颠覆各行各业，你们怎么看？

樊晓娟：ChatGPT爆火的时候，我们第一反应是其会引发的法律风险，其次是担心律师这一职业是否会被取代。AIGC确实是一个趋势，我们应该要在各自领域里面主动思考，主动接触这一新技术，拥抱新的变化。

田奇：大模型会重塑千行百业，走入千家万户，从计算、存储、管理等领域，大模型在硬件、网络安全方面会带来越来越多新的研究方向，我对新的大模型还是非常期待的。

陈俊龙：大模型出来后，对计算机和软件专业的学生影响非常大，他们的就业生态也发生了改变。虽然高校学生可以通过开源方式获取公开代码，但是缺乏开放的数据，在通用大模型的开发上存在不少困难。相关专业的学生要思考如何利用好大模型技术，在专业领域深耕。

刘善荣：不少人会担心自己的工作未来会被人工智能替代，其实，不用担心。如果真的会被替代，一定是被会应用人工智能的人替代。所以大家一定要掌握这门技术。在医疗行业，我也很期待，有一个整合顶级三甲医院专家知识的虚拟医生，将对更广大医生群体带来帮助。

02

医检大模型应用落地

需要生成式模型和决策模型相辅相成

李映华：医检行业要发展AIGC，会面临什么问题？

陈俊龙：在医学方面，要做AIGC还存在不少困难。目前AIGC主要是在社交平台、电商等对标准答案要求相对宽松的领域发展。对医疗行业，我们要求答案要非常准确，需要行业专家和开发者一起共同探索。金域医学本身拥有专家和专业数据，以后也会慢慢开发出医检AIGC的产品。在医检行业，需要开发生成式大模型和专业的决策模型，配套组合才能够真正应用在临床。

樊晓娟：大模型来了之后，在医检行业，需要从三个阶段管控其可能带来的法律风险：首要问题是来自训练数据的合规风险，比如知识产权、隐私保护、来源是否合法、医学伦理等；其次是来自生成内容的合规风险，比如是否出现有害内容，甚至是否触犯刑事法律；最后需要注意使用过程中的网络安全和数据安全，避免数据泄露。

张超：左手医生一直致力于打造一个智能的全科医生，借助GPT技术，我们开始探索升级产品。作为一个AI和医疗交叉领域探索者，我们发现，前沿、准确的医疗信息只是分散地掌握在专家的手里，对于AIGC而言，在医检领域，关键在于如何去融合顶尖、领先和创新的知识，提供精准的答案。

03

从应用场景入手，深耕医检AIGC

李映华：对金域而言，要发展AIGC，该如何做？

田奇：大模型对技术和算力要求比较高。金域医学已经开始在探索医检AIGC，可以考虑和技术型的企业合作。华为坚持AI for Industry，专注行业大模型。我们可一起建立医检领域的大模型。

刘善荣：如果能够通过人工智能来辅助医检，是最容易实现优质医检资源下沉的。医检人工智能领域需要解决几个问题：第一是医检领域的数据孤岛问题，金域医学作为一个大型的连锁化的第三方医检机构，在打破数据孤岛方面具有一定的优势；其次，要解决数据的专业化问题；第三，医检人工智能还要考虑如何对人工智能的判断进行自我评估，以提升人工智能医检模型诊断的准确性。

张超：如果要做医检AIGC，金域医学最核心的优势还是在场景应用。金域医学拥有多样化的样本和庞大的数据，要针对这些指标做持续专家标注，并基于临床不断收集专家真实反馈，辅助决策的知识，未来一定会有很好的产品出来。

医疗行业能否在大模型时代下抢抓“新风口”？未来，金域医学将在临床检验与病理诊断的人工智能方向不断发力，克服当前的开发瓶颈，探索构建独有的医检大模型技术体系，持续以广东省人工智能开放创新平台为载体拓宽生态边界，真正构建一个共创、共享、共赢的智慧医检创新生态，助力广州抢占国内乃至全球智慧医检发展制高点。