近年来，医疗人工智能（AI）的需求持续增长，未来这一趋势似乎也不会停止。据Bessemer Venture Partners副总裁Morgan Cheatham的分析，未来那些提供多模态模型的医疗AI初创公司，可能会比那些未采用此技术的公司更容易获得风险投资。

随着美国医疗提供者和支付者三分之二以上的机构在过去一年内增加了IT支出，医疗行业对AI的热情也推动了数百家初创公司进入这一领域，开发面向医疗提供者、支付者以及生物技术公司的AI驱动产品。然而，这些AI初创公司要吸引投资者的青睐，必须证明其产品的价值。

Cheatham指出，多模态AI模型因其能够在多种数据类型和应用场景中运行，而被认为更具投资吸引力。Bessemer Venture Partners最新发布的报告显示，未来具备多模态技术的医疗AI初创公司，将在获得投资者信任方面占据优势。

"技术变革往往是缓慢的，但一旦开始，发展速度便会迅速加快。" Cheatham表示，目前许多医疗高管尚未大力推广多模态AI，原因在于这一技术仍处于初步发展阶段，应用场景还在逐步明确。然而，正如大语言模型从研究阶段快速过渡到广泛应用一样，多模态AI也值得更多关注。

他进一步解释，多模态AI与传统单一数据类型训练的模型，如专注于文本的语言模型，存在显著区别。其优势在于能够捕捉医疗和生物医学领域的多维度特征，使其在应对复杂医疗环境时，更具全面性和精准性。

Cheatham指出，未来的多模态AI模型可以整合临床事件、成像、运营数据、社会健康决定因素及患者自我报告的结果等多种数据，从而提供更全面的洞察和解决方案。"通过整合多样化的数据类型，多模态AI将在未来几年内引领医疗领域的变革，其应用前景将远超以往任何AI技术的表现。" 他表示。

然而，数据整合带来的同时也存在风险。Cheatham提到，随着医疗AI的崛起，数据隐私和安全性问题愈发重要。报告指出，43%的医疗提供者和38%的支付者认为监管和法律问题是AI技术应用的主要障碍。

"如同以往医疗技术的转型一样，AI的成功不仅依赖于技术进步，还需要监管的跟进与完善。" Cheatham强调，必须吸取来自初创公司、财富500强企业、早期研究人员以及医疗高管等多方利益相关者的意见，才能确保AI技术在医疗行业的广泛落地。

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