①到2030年,支持AI的电力或致美国60万例哮喘病例,200亿美元公共卫生负担; ②AI所需电力增加空气污染物排放,影响公众健康,2030年或致1300名患者过早死亡; ③AI训练模型电力产生空气污染物,相当于驾车在洛杉矶和纽约间往返1万多次。
《科创板日报》6月30日讯 据上海人工智能实验室官微消息,6月29日,由上海人工智能实验室牵头,并联合国内外顶级科研机构、高校及医院共同发布全球首个医疗多模态基础模型群“OpenMEDLab浦医”。
据介绍,语言模型方面,“OpenMEDLab浦医”可提供导诊、问诊、健康咨询、辅助决策等多场景多轮会话能力;图像方面,可针对放射影像、病理图像、内镜等不同影像模态,实现高精度的检测、分割、分类等前沿研究和临床任务;生物医药方面,可助力设计合成高稳定性高生物活性蛋白质,解决蛋白类新药研发过程中普遍存在的耗时长、耗费高等难题。
“OpenMEDLab浦医”将于近期逐步开源,覆盖医学图像、医学文本、生物信息、蛋白质工程等10余种医疗数据模态,促进基于医疗基础模型的跨领域、跨疾病、跨模态科研突破,同时助力解决医疗领域的长尾问题,推动医疗大模型的产业落地。
上海人工智能实验室智慧医疗研究中心主任张少霆表示:“‘OpenMEDLab浦医’的问世,为人工智能大模型在医疗领域的快速发展、高效落地提供了坚实的基础,将带动医疗领域的一系列创新,如模型即服务(MaaS)等模式。随着人工智能在医疗领域落地应用范围的扩大,大模型将更好地赋能医生、服务患者,助力‘健康中国2030’战略目标的实现。”
目前,“OpenMEDLab浦医”已与全国多家头部三甲医院及医药企业开展合作。在上海交通大学医学院附属瑞金医院,“医学数字人”已应用于全身多部位、多器官、多模态影像的智能辅助诊疗,覆盖十余个临床方向;在四川大学华西医院,双方合作打造基于自动提示词微调的视觉语言大模型,显著提高了小样本下的医学图像的检测性能;在生物制药领域,与多家知名药企合作,利用基础模型赋能蛋白质工程,助力药品研发。
多场景赋能 “AI+医疗”商业化加速
医疗领域是人工智能应用的重要场景之一,通过AI可以提高患者就诊效率以及医学影像领域的智能化分析,将为智慧医院提供底层支撑。按应用场景分类,AI+医疗主要分为AI医疗影像、CDSS、智慧病案、AI制药、医疗数据智能平台、AI医疗机器人、AI基因分析等细分应用技术。
目前AI大模型在医疗方向主要应用于医疗信息咨询和科普、问诊导诊、辅助诊断和决策、智能对话与自动起草回复等场景。海外已有多种大模型在医疗领域的应用落地,例如谷歌的Med-PaLM2、微软子公司Nuance的DAX Express。
随着各类AI医疗大模型的加速迭代与演化,商业化前景有望进一步打开。据市调机构Statista的报告预测,全球医疗AI市场规模将从2021年的110.6亿美元增长到2030年的1879.5亿美元,期间复合年增长率达到37.0%。
华西证券认为,随着大模型技术的发展,对海量多模态数据的处理能力大幅提高,AI+医疗有望迎来快速发展。AI+医疗的应用首先通过文本生成、辅助查询等方式提升医疗全流程的效率,未来更有望融入辅助诊疗决策等核心业务系统,成为我国医疗体系的重要力量。
产业链层面,AI+医疗主要包括三个环节,基础层、技术层和应用层。基础层包括数据、算法、算力等,参与者众多且呈寡头局面;技术层包括CV、NLP、智能语音等技术,参与者技术相对成熟;应用层则针对于AI医疗影像、CDSS、医疗机器人、医疗数据智能平台等各类应用。
机构进一步指出,医疗科技龙头具备技术、行业Know-How等要素,与头部医疗机构的长期合作关系有利于补齐数据、场景等要素,相关产品有望率先落地。相关公司主要包括:
润达医疗:AI产品“润达慧检”率先落地;
卫宁健康:10月将正式发布由GPT技术加持的新产品WiNEX Copilot;
创业慧康:构建BSoftGPT聚合平台;
嘉和美康:已有多款AI产品,积极探索大模型应用;
安必平:与腾讯AILab共同开发宫颈细胞学人工智能辅助诊断系统;
健麾信息:AI助力药品智能化管理。