大模型真的能定義數字醫療2.0嗎？
經過半年多的輿論、博弈、投資、研發，Q3也該到了國內大模型的落地應許之期。
醫療大模型雖然有十多家入局，但行業的目光主要還是落在醫聯MedGPT身上。
醫聯是不是最牛的醫療大模型，還不好直接認定，但說他是最走心的醫療大模型，應該是沒有爭議了。爲什麼這家公司如此Focus，他究竟看到了哪些未來？GPT能不能定義數字醫療2.0？
且聽良醫獨家內核拆解。
主筆/ 村口有牛
文章架構師/ 立立
出品/ 良醫財經
01.
這一波醫療大模型，醫聯最走心！
根據健康界盤點，從2月至今，至少超過15家公司，宣稱自己佈局醫療大模型。
其中，最走心、最亢奮、最嚴謹、最持續的是醫聯，該公司推出的MedGPT最受行業矚目。官方定義幾經迭代，已經相對穩定。
MedGPT是由醫聯自主研發的，一款基於Transformer架構的國內首款醫療大語言模型。與通用型的大語言模型產品不同，MedGPT主要致⼒於在真實醫療場景中發揮實際診療價值，實現從疾病預防、診斷、治療、康復的全流程智能化診療能力。
重點是這句——基於MedGPT，醫聯引領數字醫療服務正式進入 2.0 時代。
02.
先來複盤下，醫聯這幾個月的動態
2023.04.28 醫聯MedGPT正式官宣產品並進入內部測試階段；
2023.05.25 醫聯MedGPT正式發佈；
2023.06.30 醫聯於成都舉行了全球首次AI醫生與真人醫生一致性評測。
近期，醫聯仍在不斷釋放其在醫療大模型上的關鍵進展，包括先進全流程多模態能力，在應用研發、真實患者臨牀測評進程，以及各項數據指標的表現上均領跑全球。
久違的互聯網節奏感，標準的一個月一次迭代。爲什麼醫聯這麼亢奮？這裡面有三個底層原因。
03.
原因之一：看見GPT的生產力價值
數字醫療1.0時代，核心是在線問診模式，它本質上是一種生產關係的重構，它對醫療資源進行了二次在線分配，也具有一定意義上的流程體驗價值。
但客觀來看，它終究不是生產力，尤其是對核心醫療資源沒有增量建設，三甲醫院的醫生時間依然寶貴，醫療資源依然短缺，區域依然不均衡。
所以歷經十多年，切實感受到的提升有限，究其原因，過去以互聯網技術驅動的數字醫療，主要解決了空間和連接的問題，但始終無法解決醫生資源供給不足的核心問題。
但這一回大模型AI不一樣，懂技術+懂醫療的人，突然看見了解決問題的曙光，有可能創造巨大的醫療產業生產力，將三甲主任級的醫療能力，平均釋放給所有患者。
這也是爲什麼，醫聯將其定義爲真正的數字醫療2.0時代。
04.
原因之二：醫聯底子好，有先發優勢
方向很多人都能看到，但門檻極高。
它要求入場的玩家，必須既懂AI技術，又懂嚴肅醫療，而且還要對醫療的每一個場景、環節都有深刻的認知，醫聯確實領先了兩小步。
一是，醫聯佈局醫療AI多年。
2017年，醫療大數據清洗結構化能力建立；2018年，應用NLP/CV等AI技術；2019年，針對單病種/分階段AI診療模型；2021年，初步形成互聯網醫療AI診療系統。醫聯在賽道上深耕數年，始終⽆法實現⾃然順暢的「全流程AI疾病診療」，直到Transformer的出現，補全了醫療AI的全腦模型結構。
二是，醫聯一直在深耕嚴肅醫療。
過去九年，醫聯一直將數字技術與醫學進行深度融合，爲提升患者疾病治療的有效性進行探索，實現了疾病和健康管理全過程的數字化。
線上藉助平臺強大的醫療資源整合調度能力，已覆蓋傳染感染疾病、循環系統疾病、內分泌代謝疾病、自身免疫疾病、神經系統疾病、婦科疾病、泌尿生殖疾病、腫瘤、呼吸系統疾病、精神疾病等多個病種學科領域，並陸續推出多學科的疾病管理SOP，啓動相關學科專家共識建設；線下依託未來醫生的門店佈局，擁有全科中心、專科中心、企業醫務室、社康等多種業態，覆蓋全國多個城市。
醫聯利用AI、大數據等前沿技術爲醫生構建起一個高效、智能的線上疾病管理平臺。除了包括電子病歷、智能審方以及各種可視化報告在內的一系列輔助醫生便捷操作的患者管理工具，還不斷完善包括雲檢驗、雲影像、雲藥房、雲醫保在內的雲化能力。
05.
原因之三：賬面現金充裕，渴望彎道超車
坦言來說，在數字醫療1.0時代，醫聯只能說站在了第一梯隊，但並沒有和行業拉開差距。
醫聯成立於2014年，獲得了紅杉中國、騰訊、中電健康產業基金、中國生物製藥等頂級資本的投資。
2018年，醫聯完成10億元D輪融資，估值超過70億元；2021年，中國生物製藥向醫聯出資5.14億美元，該輪估值約爲40億美元。
醫聯的賬面現金充裕，高管及團隊也保持穩健，在舊的商業框架下確實被束縛，渴望用一場不對稱的科技驅動戰役，來將公司推向一個新高度，也是衆多股東一致的目標。
理解了這三點，就知道爲什麼醫聯對醫療大模型如此重視，拿出畢其功於一役的姿態。
06.
目前進展：依然執着於臨牀實驗
在過去的幾個月內，醫聯MedGPT的醫療專家和技術專家團隊，“以小時爲單位”進行着迭代和調優。
醫聯對於臨牀測試極度執着。
6月底，醫聯在全球範圍內首次完成了AI醫生與人類醫生同時面對真實患者的“雙盲實驗”，這也爲檢驗醫療GPT的提供了標準範式。
第一期雙盲實驗在100多人規模，目前這個實驗仍在持續進行，臨牀測試的數量已經達到了1052例。
對於臨牀測試的執着，源自醫聯對於醫療本身的敬畏，因爲質量和安全是醫療的底線。
同時在這個過程中，有超過1000名三甲醫院醫生參與到產品的研發、測試、優化。
07.
下步規劃：將開啓更大範圍測試邀請
自從MedGPT發佈以來，有很多的朋友、用戶、媒體在追問醫聯，究竟什麼時候可以用到。
按照醫聯相關負責人的說法“事實上，我比大家更着急。目前我們所做的工作主要是爲了持續提升MedGPT的醫療有效性和確保醫療安全，預計MedGPT更大範圍的測試邀請，將很快就能和大家見面。”
08.
理想模型：解決醫療不可能三角
有一點醫聯是非常清醒的，醫生醫院纔是產業的主角，技術是用來賦能他們、支撐他們的。
MedGPT自啓動至今，已有超過1000名三甲醫院醫生參與產品的研發、測試、優化過程，讓醫生們先看到未來，醫療GPT纔能有未來。
第一，對於醫生來說，醫聯MedGPT可以實現效率賦能，幫助醫生完成重複性和半創造性的工作，助力醫生將更多精力投入在解決疑難雜症和前沿科學探索上；
第二，對於患者和用戶來說，MedGPT可以實現資源平權，助力優質醫療資源快速複製並無差別地觸達所有羣體，讓更多老百姓問診看病不再難、不再煩；
第三，對於社會來說，醫聯希望MedGPT提供的優質醫療服務可以觸達每一個家庭。
希望“有效、可及、便宜”的醫療不可能三角，因爲MedGPT的到來得到優化解決。
09.
未來終局：讓全人類健康壽命延長一年
特別值得說一句，醫聯的這個使命願景，初見時，真是覺得眼前一亮豁然開朗，不僅格局高而且具體有力量。
過去，受制於醫療生產力的要素卡殼，略微空洞乏力，但如果醫聯能在醫療GPT領域持續耕耘，加速 AI 在醫療行業內的落地應用，圍繞疾病預防、診斷、治療、康復的全流程管理模式，打造線上線下的完整醫療服務閉環，還真有機會實現“讓全人類健康壽命延長一年”的使命。
功德無量，價值無量。
10.
良醫財經的思考：需要有理想的英雄主義
套用羅曼·羅蘭的一句話：“醫療圈只有一種英雄主義，那就是認清行業真相之後，依然渴望用技術改造行業。”
我們需要理想主義，更需要英雄主義。一小部分人在荊棘叢中鮮血直流，纔有了通往外面的路。