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在AI大模型發布一周年之后，騰訊健康在做什么？
“您好，這是銀屑病面積與嚴重性指數（PASI評分）量表，可以幫助您評估用藥。”這是藥房中的藥師根據大模型的建議，同時向多位患者提供用藥指導、提醒、答疑等全病程的個性化管理與服務。
“患者主訴胸痛，為首次發作，胸悶快3天。胸痛表現為尖銳刺痛，持續時間約5分鐘，無規律性。在握住時癥狀可得到緩解。胸痛不會護散至身體其他部位。胸痛的發生與劇烈活動有關。”這是門診醫生在接診病人時，接到的大模型生成的診前報告，對病情和病史有了基礎了解。
大模型有沒有用，是不是噱頭，能不能幫助醫療產業，是現在目前市場對于大模型最普遍的質疑。而騰訊健康發布的醫療大模型，無疑是其中的代表。
騰訊健康要如何再向外界講述大模型故事呢？
按照騰訊健康總裁吳文達的話來說，“我覺得AI現在的階段已經有更多的可能性，幫助我們去解決新的問題，怎樣可以讓成本更低、質量更高，而且讓大眾更能夠可及地獲得醫療服務。這是我們騰訊一直努力的方向。”
大模型的意義在于，之前的AI能夠替代人類一些固定的任務，一個重復性出現但是步驟簡單的工作，但是現在，尤其是在生命科學領域，大模型可以解決更復雜的任務，可以通過多維度的數據去挖掘未知，找到人類不知道的問題，可以將人類的精力放到真正重要的事情上去。
這，是人工智能能夠給予人類最大的幫助。
從C到B，從用戶角度出發思考場景化落地
在深圳市人民醫院，AI已經是整個就診過程中繞不開的元素。
“預問診”不是一個新詞了，但是深圳市人民醫院的系統顯然不一樣。以前的預問診，都是提供了一系列選項，讓患者勾選，現在搭載了多模態的大模型和自然語言處理內核的系統，將選擇題變成對話框，可與患者進行自然、流暢的對話，文字、語音甚至圖片都能理解，預問診的精準度實現跨越式提高。
不僅可以聊天，對話框還可以處理你所有的檢查報告。患者可以直接在預問診系統中上傳檢查報告的圖片，大模型會協助患者梳理疾病信息，并提供相應的醫學名詞解釋和相關的醫學科普資料，二者結合，給醫生一個全面詳盡的診前報告。
預問診系統的初衷在于，門診是大部分患者看病就醫的“第一站”，對于患者來說，“排隊1小時，問診2分鐘”的就醫體驗實屬有苦難言，候診時基本沒有途徑可以對身體病癥進行整體梳理，只能焦急等待。
醫護人員和醫院想要解決患者的困擾，是有心無力。對于醫護人員而言，面對大量患者，繁忙的問診難以保證醫護人員有充足的時間對患者病情開展詳細問詢，容易出現漏診誤診情況，而醫院方面，門診流程的復雜性和患者數量的龐大流動性對接待能力和資源配置提出了挑戰。
從解決患者的實際問題出發，通過與醫院的合作，AI大模型預問診系統才能應用到實際工作中去。
深圳市人民醫院院長耿慶山表示，“這個預問診我們經過幾個月的努力，目前已經做了13.7萬人次，平均每個月完成2萬多人次。而且我們目前有100個標準醫療單元，也就是科室的醫生護士在使用。”
下一步呢？患者的需求仍然是醫生能夠將更多的精力分配到病人身上，所以耿慶山院長認為，大模型要把醫生從電腦前解放出來，不用再被束縛于大量的基礎性工作，把足夠的時間騰出來服務廣大病患者。
一位住院醫生告訴雷峰網(公眾號：雷峰網)，巡完房后，大部分時間就坐在電腦里面去敲病歷，記錄剛剛主任做過什么，看過什么，檢測檢驗的結果是什么，再寫寫當天的小結，給出院的病人做個出院報告，一天時間就這么過去了。
病歷當然重要，但是如果醫生能在病歷上花更少的時間，其實是更符合患者利益的行為。比如去年，上海的瑞金醫院就與騰訊合作，發布包括RJH-Base基座大模型和RJH-Med應用大模型的醫學大模型矩陣，推出體檢報告生成和電子病歷生成系統。
今年，瑞金醫院進一步發布了瑞金AI醫生，不僅學習了豐富多樣的疾病案例和領域專業知識，而且通過多模態交互方式，AI醫生可以直接在線上使用，實現望體征、聞聲音、問病情、切病因，真正成為用戶身邊的健康助手。
提升普通人的體驗，是技術進步的意義所在。深圳市人民醫院是其中的一個案例，除了求醫問診，在藥店買藥，或者在網上買藥，用手機查詢健康問題等，都是用戶日常中經常需要醫學幫助的場合。從用戶出發，幫助醫療機構做好服務，對用戶有利，對機構也有利。
我們缺的不是大模型，是探索如何落地大模型的人
過去一年中，僅僅在中國，就涌現出了很多醫療大模型，可以在各類評測榜單中刷分，取得好成績，也都有加了包含報告、影像、藥品等百億級中英文圖文、千億級醫療文本語料，擁有高質量醫療知識圖譜，投入巨量醫療問答數據和醫學文獻。
如果說能力的話，這些大模型或許有一些特色上的創新，但是不構成本質上的差距。他們不僅能提供智能問答、病歷結構化和檢索、輔助診斷，還能識別藥品，閱讀醫學報告等。
毫無疑問，大模型的出現是一個劃時代的時間。在雷峰網的走訪中，無論是藥企還是醫院，普遍都對大模型最終提升醫療產業持樂觀的態度，但是他們也有很多疑問，那就是，大模型應該怎么用呢？
想要使用大模型，不僅有技術實力的門檻，有硬件軟件的門檻，還有與實際業務結合的門檻。我們不缺技術實力，也不缺硬件和軟件的投資，缺的就是探索如何與實際業務結合，落地大模型的人。
預問診這樣的場景，可能在絕大多數綜合三甲醫院都能適用，但是對于一些專科醫院，他們就需要特殊的AI能力。
比如在中山大學腫瘤防治中心，患者不需要預問診，他們的痛點是，找不到床位。
對一位需要住院的腫瘤患者來說，找床位已經成為了一件很煎熬的事情。病人太多，所以什么樣的病人更適合住院，醫院要做入院評估，進行全面的篩選和合理的床位規劃，盡量提高床位周轉率。病人不知道自己什么時候能住院，所以常常在多個醫院門診之間奔波嘗試，希望能夠撿到漏，往往到了最后，既沒有成功入院，又搞得全家身心俱疲。
為了解決這一問題，中山大學腫瘤防治中心找到了騰訊健康，二者合作開發的“云上精準床位預約系統”，通過將線上診療和入院評估業務進行整合再造，輔以OCR識別、自然語言分析、人工智能算法等新技術支撐，在互聯網醫院上建立了床位申請-審核-預約一站式流程。
現在的患者想要住院，不用去多個醫院門診反復評估、逐一嘗試，只需要在線上按照病種、科室等情況選擇需預約床位的醫療團隊，并上傳最近三個月由二甲及以上醫院出具的影像、病理、檢驗等報告資料后，即可等待系統智能評估、判斷是否符合預約條件。符合條件的，很快就能找到床位。
用數據說話就是，試運行的五個月內，通過智能評估并被接診的患者接診率高達79.1%，最終接診患者收治率達到了16.5%，明顯高于13.0%的線下門診患者平均收治住院率。
這是一個非常典型的全新的大模型應用場景。如果不是對醫療資源與患者痛點之間的精準把控，沒有對全國醫療機構場景的掃描式探索，是很難發現這樣一個場景的。醫學大模型想要真正為人所用，就要找到這樣的場景，找到真正需要的人群。這一案例今年也入選了中國醫院協會信息專業委員會(CHIMA)的“2024年醫院新興技術創新應用典型案例”。
任重道遠，大模型的開放未來仍有很多可能
在與雷峰網的交流中，吳文達設想了這樣一個場景，
很多國家都采用了家庭醫生+預約制的門診醫療，家庭醫生可以隨時服務，但是門診需要提前預約。問題是，很多急性危重疾病，需要盡快送到醫院，這就需要預先的判斷。AI大模型就能做得到。
家庭醫生去診斷一個病人，AI就可以幫助他來分辨風險，比如說，這種癥狀是不是心梗的前兆，或者有多大概率是氣胸，是需要等到明天去醫院，還是現在立刻要打120兆救護車等等，大模型可以給出輔助判斷，甚至可以提前干預，救人一命。
當然，這是騰訊醫療大模型進軍海外需要考慮的事情。
在國內，大模型也在逐漸離開舒適圈。此前，騰訊健康跟南方醫科大學第三附屬醫院、深圳市人民醫院全面達成的大模型合作，也跟華潤三九、醫渡云、海云健康、卓越未來、羽醫健康、華宇云拓展智能的醫療大模型，把它落地到業務場景。
大模型的能力應該是開放的。9月5日，騰訊健康和華潤三九合作打造的“三舅健康管家”智能體正式發布，這是基于騰訊醫療大模型、云計算等新技術搭建的AI智能助手，用戶既可以通過騰訊元寶APP，也能通過“999會員中心”小程序，體驗“三舅健康管家”健康問答服務。
除了這些常見的醫療場景，騰訊還跟互聯網電視，OPPO手機的可穿戴設備等合作，做健康科普工作。
因為健康需求無處不在，我們需要從醫院、藥店獲取服務，也可以講這些健康小常識滲透到日常生活中去，在看電視玩手機的時候就可以獲得知識。
大模型并不能解決醫療健康的一切問題，不能代替醫生的專業診斷，但是能提升效率。騰訊跟1300多家醫院和醫療企業合作，推廣大模型的目的，就是用有限的資源，創造更多的健康服務。這是大模型發展到現在最有價值的環節。
如果說技術的創新是迭代躍遷式的進步，那么技術的應用是聚沙成塔式的推廣。心臟起搏器一代代的演進和推廣，需要心臟醫學知識的全面進步、材料技術電池技術的創新，以及打破固有思維的勇氣。現 在想要大模型帶來一場席卷社會的醫療產業變革，也是同理。
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