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Agent如何革新AI医疗?

DataFunTalk
2024-09-10

医疗AI最大的变化仍然是大模型的应用,目前整体上,医疗AI在技术上对新技术的接受速度很快,但产出难,主要原因是优质医生不足,也没有沉淀出先进的技术。

落地困难的背后是,相比技术,改变医生的行为模式更加难,远比改变药厂、器械厂的行为模式难得多。技术本质上是给人提效,然后替代,甚至能够做人做不到的事情,这对于医生是很难接受的事情。比如现在如果没有智能医疗影像技术,患者不可能接受足够高效的CT服务,因为工作量太大,医生根本诊断不过来。当然这也还不算是替代,因为这只代表了某一个病种,企业也还没有研发出能够同时应对所有病种的模型。但只要技术一旦替代了医生,基本就是一刀切的。

此外,战略上是否能够达成一致,不是要不要做,而是做什么、怎么做,在每个阶段怎么投入;然后是有没有技术上的合作伙伴以及内部人才来一起完成这件事,也是企业方面遇到的主要难题。

在整个过程中,企业需要打通很多壁垒,包括数据壁垒、业务壁垒、流程壁垒等,并且要能够让业务部门看到做数字化、数据化、智能化所带来的价值。价值评估其实是最难的,特别是它的投入又那么大,毕竟每个企业的数据质量都不好。

场景成熟度比较上,研发是最不成熟的,毕竟医药研发本身周期特别长,创新都是点状的,而不是整个体系、整个流程的改变。生产制造基本属于自动化,还是偏传统的数据加上信息化体系的建设。营销目前是最火的,并且各家有不同的策略,有统一的用CDP营销中台来管理用户数据的方式,也有赋能终端销售的工具,让营销更加合规、体系化。总体来看,营销的产出比较清晰、更容易量化。客服场景也在紧密结合中,主要看规模,有的企业客户量比较大,也有很好的基础设施,就能够有沉淀的数据,从而可以实现自动化。

医疗AI在应用中分为两类,一个是对文本的处理,这在国外市场发展已经很蓬勃,而国内则在发力医生助手或Agent应用方向。

在医生助手的产业模式中,其更能从医生的角度来考虑,从更加细致的粒度,来划分哪些业务是提效,哪些是替代,以及哪些是超越的,在落地时面临的冲击更小。

国内医疗AI对安全性要求比较高,这在一定程度上抑制了草根团队的创新机会,并且容易形成垄断集体,而大公司对于创新的动力是不高的。另外,国内没有形成高质量的SaaS服务,而这会抑制AI服务的广泛渗透。现在的大模型公司做服务很像以前的SaaS公司,唯一的区别是SaaS的人和技术都便宜,而大模型的人和技术都很贵。数据层面,也要面临采集、质量、治理、共享等方面的困难。

所以,从项目走向产品,风险是比较大的。在互联网培育比较完善、市场竞争比较充分的领域,SaaS化的接受程度更高,大模型也是。这也是为什么AIGC公司都在卷短视频,因为商业模式更加可行。

在美国,整体上工程师文化更加成熟,融资环境更加友好。如今的AI在美国实际上很容易拿钱创业,与国内形成鲜明的对比。在很多产业应用方向,比如娱乐、法律、教育、医疗,其实很多玩法都来自于国外,有大量的开发者依赖OpenAI的框架来做创新。

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