近日，谷歌推出新型医学AI模型里程碑之作Med-Gemini，这将让医疗AI有望加上落地。Med-Gemini是基于Google强大的Gemini模型构建的多模态医学模型家族，它融合了高级推理、多模态理解和长文本处理能力，意味着在临床推理方面有了突破性进展。具体表现在:
1、Med-Gemini能够更准确地进行诊和推理。
2、Med-Gemini可以更好地理解和处理多种医学数据模态，如文本、图像、视频和生物信号。
3、Med-Gemini能够有效地分析和理解长篇医学信息。
医疗大模型的商业价值
据MarketsandMarkets的预测，到2025年，全球医疗大模型市场规模将达到38亿美元，而到2030年，这一数字将超过100亿美元。包括商汤科技、科大讯飞、京东、百度、腾讯等巨头，万达信息、微脉、叮当健康等互联网科技公司，都将目光放入了这一领域。
医疗大模型的商业价值首先体现在提升医疗服务的质量和效率上。通过集成和分析海量的医疗数据，这些模型能够辅助医生进行更准确的疾病诊断、制定个性化的治疗方案，并预测疾病发展趋势。例如，在病理影像分析中，大模型可以快速识别和分类病变，辅助医生进行手术规划和治疗决策。此外，医疗大模型还能够通过自然语言处理技术，提高电子健康记录的管理效率，优化患者咨询和随访服务，从而提升患者满意度并降低医疗机构的运营成本。 此外，医疗模型还能助力医院开展前沿医学研究，吸引研究资金和投资，最终实现医院收入的增长和市场竞争力的提升。
另一方面，医疗大模型在药物研发领域同样具有显著的商业潜力。它们可以预测药物活性、辅助新药分子的设计，并模拟临床试验结果，从而缩短药物研发周期并降低研发成本。同时，医疗大模型还可以在公共卫生监测、疫情预警和防控等公共健康领域发挥作用，为政府和卫生组织提供决策支持，带来更广泛的社会和经济效益。随着技术的不断进步和市场需求的增长，医疗大模型有望成为医疗健康产业创新和发展的重要驱动力。
数据从“生产要素”转变为“资产”
国务院已经将“数据”作为第五大生产要素已经有三年了，之后《“十四五”大数据产业发展规划》的发布，“数据二十条”的出台，国家数据局的建立，都在推动数据走向市场化，甚至成为一种资产。目前从“生产要素”转变为“资产”已经成为一种趋势，那这距离数据流通还要多远呢？
数据是医疗模型的基石，它对模型的准确性、可靠性和泛化能力起着决定性作用。高质量的医疗数据，包括详尽的电子健康记录、精准的医学影像资料、丰富的临床试验结果和基因组信息等，能够为模型提供丰富的特征和深刻的洞见，使其能够更好地模拟真实世界的医疗场景，进行疾病预测、诊断辅助和个性化治疗。同时，数据的多样性和代表性直接影响模型的公平性和包容性，确保医疗AI服务能够惠及更广泛的患者群体。因此，确保数据的质量和安全，以及有效地整合和分析这些数据，对于开发高效、可信赖的医疗模型至关重要。
怎么能够让大模型学会特定医疗领域的知识，就像谷歌的Med-Gemini一样，最基础的就是“大模型+知识数据库”。知识数据库内容包括：
电子健康记录（EHRs）：包含患者的医疗历史、诊断、治疗、药物使用等信息 医学影像数据：如X光片、CT扫描、MRI图像等，这些数据对于疾病诊断和治疗计划的制定至关重要 医疗文献和出版物：包括医学期刊文章、临床指南和医学教科书，这些可以为模型提供广泛的医学知识和信息 医疗事务数据：涉及医疗服务使用情况，如住院记录、手术记录、门诊服务等。 基因组数据：可以用于个性化医疗和精准医疗，帮助理解遗传性疾病和个体对药物的反应。 穿戴设备数据：来自智能手表或健身追踪器的数据，可以提供有关患者日常活动和生理指标的信息。 社交媒体和患者反馈：可以提供患者生活质量和治疗满意度的额外信息。 医疗索赔数据：包含保险索赔信息，可以用于分析医疗成本和资源分配。 临床试验数据：来自临床试验的数据可以为医疗模型提供治疗效果和安全性的证据。
在数字化时代，医疗数据的积累和利用已成为医疗行业创新和发展的关键。随着电子健康记录（EHR）的普及、医疗影像技术的进步和基因组学的发展，医疗数据正以前所未有的速度增长。如何高效利用这些数据，对于提升医疗服务质量、优化医疗资源配置、加速医学研究和推动个性化医疗具有重要意义。
医疗数据如何转变成大模型?
医疗数据的利用生成大模型是一个复杂的过程，涉及到数据的收集、清洗、标注、模型训练和优化等多个环节。以一个具体的例子来说明，假设我们要构建一个用于疾病预测的大模型。
首先，我们需要从医疗机构收集大量的医疗数据，这可能包括患者的电子健康记录、实验室检验结果、医学影像资料等。这些数据的收集需要遵循严格的隐私保护和数据安全标准，确保患者信息的匿名化处理。
收集到的数据往往包含噪声和不一致性，因此必须进行彻底的清洗工作。这包括去除重复记录、处理缺失值、纠正错误信息等。此外，对于需要模型做出预测的特定疾病，相关的医疗数据还需要进行专业的标注工作，以便于训练模型识别和预测疾病。
接下来，利用清洗和标注后的数据，我们可以开始训练疾病预测模型。这个过程涉及到选择合适的机器学习算法，如深度神经网络，并对模型进行调参，以获得最佳的预测效果。在训练过程中，可能需要使用到迁移学习等技术，借助于预训练模型来加速训练过程并提高模型的泛化能力。
最后，训练完成的模型需要在独立的测试集上进行评估，以验证其预测性能。此外，还可以通过持续学习的方式，不断用新的医疗数据来更新和优化模型，使其更贴合最新的医疗实践和研究进展。
通过上述过程，医疗数据被转化为具有强大预测能力的大模型，这些模型在疾病诊断、治疗计划制定、医疗资源优化等方面发挥着越来越重要的作用。随着技术的不断进步，未来医疗大模型将在提升医疗服务质量和效率方面展现出更大的潜力。
对比国内外现有医疗大模型
国内外在医疗大模型的研发和应用方面均展现出了显著的活跃度和创新能力。国内企业如百度、科大讯飞、医渡科技等，通过结合海量医疗数据和先进的算法，开发出了专注于医疗领域的大模型。例如，百度的灵医大模型利用其在自然语言处理方面的优势，为医疗行业提供智能问答、病历生成等服务。科大讯飞则依托其星火认知大模型，推动诊后康复管理平台的智能化，显著提高了医生的管理效率和患者满意度。
在国际领域，谷歌和DeepMind等机构在医疗大模型的研究上也取得了突破性进展。谷歌的Med-Gemini模型在临床医生的评分中表现优异，已超过与人类临床医生的水平。此外，BioMedLM（PubMedGPT）等模型则专注于生物医疗文献的理解与分析，推动医学研究的发展。
对比国内外的医疗大模型，可以发现两者都在积极推动医疗行业的数字化转型。国内模型更侧重于结合本土医疗实践，提供定制化的智能解决方案，而国际模型则在跨语言、跨文化的知识理解和应用上展现出较强的能力。尽管存在差异，但两者都在为提升医疗服务质量、加速医疗创新和改善患者体验等方面做出贡献。随着技术的不断进步和合作的深入，未来医疗大模型有望在全球范围内实现更广泛的应用和更深层次的融合。
总结
医疗数据的有效利用是推动医疗行业智能化转型的关键。通过制定明智的数据治理政策、采用先进的分析技术和隐私保护措施，以及促进多学科团队合作，可以充分挖掘医疗数据的潜力，为患者提供更高质量的医疗服务，同时加速医疗科学的发展。随着技术的不断进步和政策环境的优化，医疗数据的利用前景将更加广阔。
