未来已来：医疗行业大模型加速AI应用场景落地

摘要

生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，以下简称GAI）作为人工智能领域的重要分支，正逐渐引起广泛关注。生成式人工智能以其独特的生成能力和创造性，正在改变着医疗和医药行业的面貌，并为其带来了巨大的变革和潜在收益。本文将探讨生成式人工智能产业及其在医疗和医药领域中的应用，旨在揭示生成式人工智能对这些行业的重要性，并深入探讨其可能带来的影响。

IQVIA高级分析团队持续密切关注生成式人工智能技术的最新进展，结合前沿算法技术、医疗专业知识、商业落地场景，继上期《智引智生：生成式人工智能引领医疗产业创新》推出后，再次为合作伙伴带来前沿、专业、可执行的生成式人工智能赋能医疗行业场景应用的系列文章。

1.生成式人工智能概述

一、生成式人工智能的概念与发展历史

随着ChatGPT、MidJourney等重磅产品的发布，生成式人工智能受到社会各界的广泛关注。生成式人工智能利用先进的机器学习模型、深度学习模型，从训练数据中学习统计规律，并根据所学知识生成新的文本、图像、视频或音频内容。与传统的人工智能任务不同，生成式人工智能（GAI）不仅可以分析数据，还可以主动创建新内容，在自然语言、图像、视频、音乐创作等领域都展示了强大的创作能力。

2020年以来，随着AI基础设施逐步完善，算法不断进步，人工智能应用场景逐渐增多，大模型参数量以指数级速率逐步提升，数据量随着多模态的引入也实现了大规模增长。更大的训练数据量和参数量级，使得大模型获得了之前的人工智能模型中未曾出现的“涌现”能力。以大语言模型为例：GPT-4为代表的大语言模型能够获得对语言结构和语义的深刻理解，生成高质量的文本，完成阅读理解、问答、对话、文本摘要等多种下游语言处理任务；大语言模型同时具有很强的迁移学习能力，经过微调就可以快速适应新的任务，显著降低训练语言模型的门槛。然而生成式人工智能的强大能力，需高度依赖于其背后的AI大模型。

图1：生成式人工智能概念地图

二、生成式人工智能的产业应用：知识结构化+内容高壁垒

伴随着人工智能技术的快速发展，以BERT、LaMDA、LLaMA、ChatGPT为代表的大模型快速迭代优化，全球生成式AI产业迎来了发展热潮，相关场景应用不断丰富。生成式人工智能凭借其强大的任务迁移和生成能力，正在推动营销、电商、金融、游戏文娱等多个行业的进步和变革。

然而，生成式人工智能对行业变革的具体影响在不同行业之间仍有较大的差距。IQVIA高级分析团队通过横向、纵向对比不同行业对生成式人工智能的采用水平，提出生成式AI行业渗透模型矩阵：生成式AI对行业的赋能水平和渗透程度，取决于该行业的知识结构化水平与内容壁垒高度。一方面，生成式大模型善于完成短时间内快速搜集知识、调用素材等等知识结构性较强的任务，因而适合具有一定数据资产壁垒的行业，例如金融、法律、医疗等；另一方面，生成式大模型善于在短时间内产出数量足够多的专业性强、创意性高的内容，能够通过提升单位时间内产生的内容数量，快速渗透内容壁垒高，对内容生成质量的专业性、创意性要求高的行业。

总体而言，生成式人工智能凭借其强大的无监督学习能力、卓越的生成能力，实现了快速、个性化的内容生成，广泛应用于多个商业场景，帮助企业实现智能化升级和业务模型创新。

图2：生成式人工智能应用与行业渗透率矩阵

目前全球基于大模型开发的各种应用方向

生成式人工智能行业渗透率矩阵

三、生成式人工智能赋能行业应用：垂直领域中间层大模型

当前，国内外市场的生成式人工智能产品和服务呈现出“一超多强”的倒金字塔格局：一方面，OpenAI、Google、Meta、百度等拥有强大算力、先进算法的大型科技公司率先开发了基础层通用大模型，并以Model as a Service（MaaS）的形式进行收费；另一方面，中小型开发者通过调用基础层大模型的API，能够以较低的训练成本、较小的算力基础设施，开发出多样化、个性化、场景化的引用，满足消费级别的个性化需求。

然而，考虑到算力设施成本、数据隐私与安全问题，希望使用生成式人工智能赋能行业的企业更有意愿采用在专有数据方面微调训练后的垂直领域中间层模型。相比单纯应用基础层模型，这些微调后的垂直领域模型可以进一步结合行业特点，提供更个性化和符合业务需求的生成效果。

图3：生成式人工智能赋能行业应用

2.生成式人工智能赋能医学事业与医药产业

大语言模型在医疗大健康领域具有广阔的应用前景。生成式大语言模型不断涌现的能力，为医疗大健康的各个领域都带来了新的发展潜力与场景。IQVIA高级分析团队整理分析了以下生成式人工智能为医学事业与医药产业提升效率的具体场景。

一、生成式大模型辅助医学事业：医患互动与医学科研

对患者而言，基于通用大模型微调出的医疗领域专业问答大模型可以给出专业的回答，缓解医疗资源紧张问题。医疗领域专业问答大模型可以根据患者的具体情况，提供个性化的健康管理建议。例如，生成式AI可以根据用户的年龄、性别、体重指数等生成合适的膳食计划、运动方案；考虑用户本身的基础疾病因素，制定健康管理建议；随着用户状况变化，系统可以动态调整方案，使健康管理更智能化和个性化。

对医护人员而言，医疗领域专业大模型可以帮助追踪前沿医学科研成果。生成式AI可以自动读取医学论文全文，通过对文章结构、内容的深度理解，输出论文的摘要，显著提升摘要编写效率；分析某一医学问题的相关文献，自动筛选信息进行统计分析，以生成研究进展综述，帮助医生快速了解研究进展。

二、生成式人工智能赋能医药产业：提升研发与业务发展效率

在药品和器械研发阶段，生成式大模型可促进药物从前临床阶段到临床阶段的顺利开发。在前临床阶段，生成式AI可以辅助快速设计新药分子，大幅缩短设计周期；使用自然语言生成技术，生成式AI可以辅助自动撰写前临床研究文档，帮助研究者聚焦试验；在临床阶段，生成式AI可以分析大量文献，快速总结近年来药物临床试验设计和结果；在试验进行中，生成式AI可以监控数据，及时预测试验风险，生成优化建议。

在药品和器械上市阶段，生成式大模型能够提升药企内部办公效率，优化商业运营策略。在申报注册文件撰写方面，生成式AI可以学习历史案例，自动生成新药注册申请材料的框架，帮助编写员快速形成初稿，节省大量编写时间；在药品获批上市后，利用自然语言生成技术，企业可以高效生成针对不同客户群体的营销策略，提供用户洞察见解；生成式AI也可以自动分析药品反馈数据，生成药物不良反应报告，提高药物不良反应监测效率；应用知识图谱技术，生成式AI可以从大量文献中快速提取药物知识，补充完善内部药品知识库；使用智能写作系统，可以提高各类业务文档的工作效率。

图4：生成式人工智能赋能生命科学行业

总体而言，未来的生成式大模型赋能行业预计将出现从通用到专业化的演进过程：一方面，通用预训练模型为各行业提供基础大模型；在这个基础上，医疗医药类企业、事业单位可以基于自身的数据资产和内部知识，在保证数据安全的前提下，自行部署适用于具体业务场景、集成专业知识的垂直领域大模型。在未来，生成式医疗AI将以可解释、可证实、安全的模式，深入患者健康管理、医生诊疗科研、药企产品研发等丰富的落地场景中。

3.医疗垂直领域大模型落地应用场景实例

一、自然语言理解能力促进文本洞察分析

精调大语言模型在行业合规领域具有较大的应用潜力。基于生成式人工智能开发的智能合规系统可以快速分析药企内外沟通文件，找出潜在合规风险；可以检索、理解海量的文档，对可能带来风险的行为进行智能及时提示。这些功能可以显著提升药企合规效率，减少违规成本，推动药企合规能力进化到更高效的新阶段。

二、医疗行业大模型推动内容管理系统标准化

精调大语言模型可以在指定的要求范围内，在医疗垂直领域自动生成专业化的制式文本，大大提高内容产出效率。精调后的行业大模型还可以应用于内容管理系统，自动分类、标签海量文档，实现智能内容组织；利用自动标注功能，系统可以快速给文档等资料添加标签，方便后续检索及内容管理。这些功能将减少重复劳动，实现内容智能化生产和组织，帮助行业内不同角色提升办公效率，专注核心工作。

三、人性化交互模式提升新技术普及程度

精调大语言模型的对话功能可以用于企业员工的智能培训。系统可以根据培训需求生成个性化对话内容，并通过语音或文字与员工进行自然交流；它可以根据员工的学习进度和反馈，调整培训内容和方式，实现真正的个性化培训。在培训过程中，系统可以充当通过提问考察和回答加深员工的理解；它还可以在培训后进行考核，评估培训效果。这种智能、交互式的培训模式，可以提高员工的学习兴趣和效率。企业可以依据大语言模型构建虚拟培训师，实现培训内容的可扩展性和个性化，优化培训成本。

四、精准化信息管理助力医学信息传播

精调大语言模型可以更好地了解医患需求，传递前沿医学知识。大语言模型可以通过分析学术论文、临床试验等公开信息，自动生成学术兴趣标签；企业可以根据这些信息来选择最相关的医学前沿进展，以适合的方式进行学术传播教育。大语言模型还可以根据与医生交流的反馈不断优化语言沟通方式，建立起科学透明、互相信任的合作关系。企业可以更好履行社会责任，让医生及时了解到最新疗法，从而提高患者治疗效果。

4.结论

生成式人工智能凭借强大的学习和生成能力，在医疗健康领域展现出巨大应用前景。当前，全球范围内都在积极推进医疗AI技术研发和应用。IQVIA高级分析团队正在密切关注生成式人工智能技术的最新进展，结合生成式前沿技术、医疗落地场景、医学领域知识，在以下话题提供前沿、专业的分析：

· 生成式人工智能与大语言模型的最新技术进展情况

· 生成式大模型在各行业的落地应用场景与商业模式

· 生成式大模型在医疗大健康行业的商业化落地场景

· 生成式大模型的企业私有化部署与定制化微调模型

· 生成式大模型在医疗健康领域的未来发展应用展望

· 根据合作伙伴需求定制的生成式大模型分享工作坊

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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