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【专(zhuan)访】百度资深副总裁何明科：医疗大模型好欠好，最后是用户说了(le)算(suan),数智(zhi),应用,公司

大厂们依(yi)据自有劣势结构医疗AI，但是产品(pin)却不可避免(mian)地(di)出现扎堆同质化。面临这种情况，百度团体资深副总裁、百度大健康事业群组总裁何明科表示，百度健康的劣势一是正在大模型范畴长时间的积累，二是自有的搜索流量劣势。

只管各类医疗垂直大模型、医疗AI应用如雨(yu)后春笋般问世，但现实上医疗大模型的商(shang)业化门路还(hai)未完全(quan)跑通。何明科婉言，目前看起来，还(hai)没(mei)有一个应用推出来能够解决(jue)所有问题(ti)，不但正在医疗健康行业，正在全(quan)行业都没(mei)有看到这样(yang)的应用。“目前所有的大模型应用都是奔着(zhe)搜索去的，比如ChatGPT把搜索做得很强(qiang)，但除此以(yi)外，大家(jia)都没(mei)找到一个‘killer app’，都正在一些很窄的场景内里发挥价(jia)值。”

那么，医疗大模型想(xiang)实现大规模落地(di)还(hai)需要(yao)做甚么？何明科认(ren)为，不管是患者、还(hai)是病院、药企，要(yao)的都不是模型，而是现实的应用。也就是说，找准(zhun)用户的痛点才是关键地(di)点。

如同互联(lian)网的发展轨(gui)迹(ji)一样(yang)，AI目前仍处于起步阶段。当初(chu)，互联(lian)网的快速发展得益于5G网络、数据中心等新型底子设(she)施扶植，而AI发展的底子是算(suan)力(li)。AI技术有三大要(yao)素：数据、算(suan)法和(he)算(suan)力(li)。如果说数据是AI的底子，AI应用需要(yao)大批的数据支(zhi)持；算(suan)法是AI的焦点，帮助AI理解和(he)处理复杂(za)数据；算(suan)力(li)则是支(zhi)持算(suan)法的底子，越(yue)复杂(za)的算(suan)法所需要(yao)消耗的算(suan)力(li)资源越(yue)多。何明科认(ren)为，AI行业要(yao)想(xiang)实现快速发展，首先得把底子扶植做好。

以(yi)下是界面旧事对何明科的采访节选(xuan)，略作编辑：

图片泉源：百度 AI赋能医疗

界面旧事：百度健康目前正在用户、病院和(he)药企三个方向(xiang)都有AI产品(pin)推出，百度健康正在这三个方向(xiang)的规划是怎样(yang)的，尤其(qi)是正在药企端(duan)有着(zhe)怎样(yang)样(yang)的结构？

何明科：很多人问过我们这个问题(ti)，大家(jia)都觉(jue)得做一个营业应该(gai)聚焦，百度健康为甚么三端(duan)都做？医疗健康行业是各种行业内里对照非凡的一个，大部份行业实现了(le)三位一体——决(jue)议者、消费者和(he)付费者是一小我私家(jia)，医疗健康行业复杂(za)的地(di)方正在于它的三位完全(quan)分散，决(jue)议者是病院、医生，付费者是医保或者商(shang)保，消费者是患者本人。

如果只做一真个服务或产品(pin)很难商(shang)业化，我们需要(yao)正在三方面都发力(li)，但最终的商(shang)业化是正在药企层面实现。外洋(yang)为药企供应服务的公司叫CXO公司（医药外包赛(sai)道总称），包含CRO（合(he)同定(ding)制研发机构）、CDMO（合(he)同定(ding)制研发临盆(pen)机构）、CMO（合(he)同定(ding)制临盆(pen)机构）。像艾昆纬之类的公司，就是供应数据支(zhi)持、临床研究等CRO服务，就是我们很好的进修标杆(gan)。

界面旧事：正在专(zhuan)门服务药企的范畴，艾昆纬已是对照成熟的公司，百度健康与之相(xiang)比有甚么差别(bie)化的劣势？

何明科：首先，我们是一家(jia)中国公司，我们有外乡(xiang)劣势。并且中国的药企还(hai)处于旭日(ri)东升的状态。率直来说，正在大部份的行业里，中国企业基本与美国齐头并进，但正在医药行业中国的顶级(ji)立异药企较少(shao)。但我们相(xiang)信中国的医药行业也会像制造(zao)业或科技业一样(yang)出现世界级(ji)的企业，我们认(ren)为值得陪同这样(yang)的企业从默默无闻成长为行业领头羊(yang)。我们做CXO服务离中国的公司更近，也更了(le)解中国市场，这就是我们的劣势。

第二，正在医药行业，之前大家(jia)都正在提数字化，目前提数智(zhi)化，数智(zhi)化和(he)AI有很多的结合(he)，而这是百度的特长。

第三，百度是互联(lian)网公司，我们本身有用户和(he)医生的心智(zhi)和(he)相(xiang)应的数据，天然就有数据去供应数智(zhi)化的服务。

界面旧事：百度健康正在药企这块主要(yao)做临床前患者招(zhao)募吗，还(hai)有其(qi)他(ta)的营业吗？

何明科：除此以(yi)外，我们还(hai)有雷同于CRO的相(xiang)干营业，比如患者教诲和(he)医生教诲，给药企供应数智(zhi)化的系统和(he)产品(pin)等，这都是我们的营业。

界面旧事：目前和(he)哪些药企已有合(he)作？

何明科：基本上大部份药企都和(he)我们有些相(xiang)干的合(he)作，因为他(ta)们有很多中国的临床实践项目，正在全(quan)球占比非常高，仅次于美国，这种项目都需要(yao)基本的患者招(zhao)募。并且跟(gen)着(zhe)目前临床招(zhao)募患者不像从前那样(yang)粗线条、大颗粒度，它会越(yue)来越(yue)精细，这时间百度的不管是海量用户底子还(hai)是AI技术都能发挥更大的价(jia)值。

界面旧事：目前百度健康正在患者、药企和(he)病院这三方都有结构了(le)，未来还(hai)有哪些能够拓展的空间吗？

何明科：固(gu)然看起来我们正在这三方面都有笼盖，但是还(hai)有很多需要(yao)做的地(di)方。医疗行业正本就是万(wan)亿或者十万(wan)亿的行业，跟(gen)着(zhe)逐步往健康方向(xiang)拓展，特别(bie)是从已病到未病防治，健康范畴还(hai)有很多空间。就算(suan)基本笼盖了(le)患者、医生和(he)病院，但现实上还(hai)差得很远。以(yi)病院为例(li)，病院科室那么多，没(mei)人敢说本身笼盖了(le)所有的科室。

正在药企方面，刚才说CXO，也有很多服务能够做且天花板很高，国际顶级(ji)的这些公司，收入都是大几百亿或者更高的范围(wei)。所以(yi)光是做好这三件事，我们要(yao)做的就有很多了(le)。

界面旧事：那目前百度健康正在临床前招(zhao)募患者这个环节，主要(yao)偏向(xiang)哪类范例(li)药物的招(zhao)募？

何明科：这和(he)招(zhao)募患者的难度有关系，目前对照火热的还(hai)是肿瘤范畴，自免(mian)范畴多一些。

界面旧事：除了(le)百度以(yi)外，其(qi)他(ta)大厂也正在纷纷结构医疗AI，百度健康的劣势正在哪里？

何明科：一方面，我们做这个事情时间对照长，同时不停正在利用AI赋能病院，所以(yi)我们对病院的理解、医生的理解对照深入。比如我们的“AI伶俐门诊”正在病院对照受承认(ren)，已正在武汉协和(he)病院全(quan)院推广。这个应用确实能帮医生提高效率、提拔病院患者的服务体验，还(hai)和(he)国家(jia)政(zheng)策提的伶俐管理、伶俐服务高度吻合(he)。这是我们的劣势。

第二点，大家(jia)想(xiang)找一个好医生、好病院的时间，还(hai)是喜(xi)欢用百度搜索，我们能够把这种流量和(he)数智(zhi)化举行更好的结合(he)。

界面旧事：那正在和(he)病院端(duan)合(he)作的话，您认(ren)为最重要(yao)的是甚么？

何明科：我觉(jue)得还(hai)是命中医生的痛点。第一，医生是一个专(zhuan)业群体，了(le)解需求，做服务，我觉(jue)得是有一定(ding)门槛的，所以(yi)总是强(qiang)调时间的积累。

第二，病院和(he)医生非常强(qiang)调合(he)作的稳定(ding)性。今天做，明天不做，别(bie)人就不会信赖你(ni)的服务。药企也一样(yang)，除了(le)产品(pin)服务好，稳定(ding)性也很重要(yao)。对他(ta)们来说，如果总是切换供应商(shang)，内部也有很多的切换成本。

医疗AI大规模应用还(hai)要(yao)走哪些路？

界面旧事：百度健康客岁推出了(le)灵医大模型，医疗大模型正在研发和(he)应用方面有哪些难点？

何明科：第一，百度有本身的通用大模型文心一言，和(he)其(qi)他(ta)合(he)作者相(xiang)比有很大的劣势。第二，AI技术有三大支(zhi)柱——算(suan)力(li)、算(suan)法和(he)数据。正在医疗行业，数据是很难得的资源，数据隐私管理也非常严格。怎样(yang)合(he)理、正当、合(he)规地(di)拿到数据并用于训练(lian)模型，都是非常难的事情。对于新玩家(jia)来说，一个是底子大模型，一个是数据的分布性和(he)高质量数据，都是难点。

界面旧事：医疗大模型和(he)其(qi)他(ta)的通用大模型来说，有甚么样(yang)的区别(bie)和(he)好坏之分？

何明科：通用大模型和(he)行业大模型孰优(you)孰劣不停是大家(jia)争论的话题(ti)，实正在到最后一个是看场景分别(bie)有多细，是不是能正在固(gu)定(ding)场景解决(jue)固(gu)定(ding)的问题(ti)；另一个是看数据，医疗大模型对数据有特定(ding)要(yao)求，但通用大模型需要(yao)实用于所有场景，不一定(ding)会用医疗数据举行模型调优(you)。这两点是医疗大模型的焦点合(he)作劣势。

界面旧事：要(yao)评价(jia)一个医疗大模型好与欠好，主要(yao)从这两个方面来看吗？

何明科：这两个方面维(wei)度还(hai)是很粗，场景粗细和(he)数据多少(shao)不是一个能够量化的标准(zhun)。最后还(hai)是要(yao)落到现实场景里去看，用户对它的评价(jia)或者医生、病院的评价(jia)。

界面旧事：大模型开(kai)收回来只是第一步，后续落地(di)还(hai)有很多困难。从您的观察来看，医疗大模型想(xiang)要(yao)大规模落地(di)的话，还(hai)需要(yao)有哪些路要(yao)走？

何明科：我觉(jue)得不管是患者、还(hai)是病院、药企，要(yao)的都不是模型，而是现实的应用。当我们回到家(jia)当视角，用户更体贴应用是甚么，比如我们正在病院的应用，像AI伶俐门诊的伶俐候诊室功效，通过大模型能够生成符合(he)要(yao)求的病历，节省医生的时间，医生能够花更多的时间和(he)患者做沟通，发明真正的病因，开(kai)展更好的治疗计划，我觉(jue)得这是很有价(jia)值的。

我们最近正在做的医保政(zheng)策查询，就是切入到行业内里。因为医保政(zheng)策是一个非常复杂(za)的事情，它有几个维(wei)度。第一，中国每一个省的医保政(zheng)策多是有差其(qi)余(yu)；第二，不同类其(qi)余(yu)药对应的医保政(zheng)策不同；第三，小我私家(jia)身份是职(zhi)工还(hai)是农民，还(hai)是退休再保的，对应的政(zheng)策也不一样(yang)；第四，小我私家(jia)今年(nian)的状态不一样(yang)对应的医保政(zheng)策不同，比如今年(nian)有无报销过，有无过底子线，达没(mei)到达天花板。

对于普通人来说，要(yao)想(xiang)搞分明医保政(zheng)策很麻烦。不光是普通人，不管是医生，还(hai)是保险公司的人，都市面临这个问题(ti)。那正在这个时间，AI大模型便能够发挥作用解决(jue)这个问题(ti)。

界面旧事：目前医疗大模型已跑出来了(le)成功的商(shang)业形(xing)式吗？

何明科：还(hai)是为药企服务。目前看起来，还(hai)没(mei)有一个应用推出来能够解决(jue)所有问题(ti)，不但正在医疗健康行业，正在整个行业内里都没(mei)有看到这样(yang)的应用，目前所有的大模型的应用，都是奔着(zhe)搜索去的，比如ChatGPT把搜索做得很强(qiang)，但是除此以(yi)外，大家(jia)都没(mei)找到一个“killer app”，都正在一些很窄的场景内里发挥价(jia)值。

界面旧事：好像回到了(le)互联(lian)网的最初(chu)阶段，大家(jia)也是从搜索最先。

何明科：我觉(jue)得社会发展幸免(mian)有一个阶段，大家(jia)都知道这个东西(xi)很有用，但是都找不到用户。我从2008年(nian)最先做投资，那会儿最火的是做移动互联(lian)网，大家(jia)都知道移动互联(lian)网有价(jia)值，但是并没(mei)有发明一个和(he)PC互联(lian)网相(xiang)比有价(jia)值的应用。直到2010年(nian)以(yi)后，网约车、外卖出现，才算(suan)是真正的移动互联(lian)网的应用。所以(yi)，不管是互联(lian)网还(hai)是AI，发展都需要(yao)一个历程。

界面旧事：目前也是正在找一个能够落地(di)的应用场景吗？

何明科：对，但目前AI发展面临的一个问题(ti)是，技术栈和(he)基建还(hai)没(mei)有成熟。AI大模型现实上非常依(yi)赖算(suan)力(li)，大家(jia)料想(xiang)的高精尖的AI都需要(yao)算(suan)力(li)支(zhi)持。站正在国家(jia)的角度来说，目前的算(suan)力(li)无法支(zhi)持大规模的AI利用。目前，国家(jia)正在西(xi)部地(di)区建造(zao)算(suan)力(li)中心，手机的硬件正在算(suan)力(li)上也有待进级(ji)，可能算(suan)力(li)中心建造(zao)好了(le)和(he)硬件进级(ji)完成以(yi)后，就像当初(chu)发展互联(lian)网一样(yang)，移动基站与硬件都完善(shan)了(le)互联(lian)网公司才能发展。类比来说，AI行业的发展也是如此。