현재 거의 모든 업계에서 AI에 대해 이야기하고 있으며, AI가 다음 시대의 엔진이 될 것이라고 생각하며, 많은 기업들이 잇달아 자신의 AI 대형 모델을 출시하고 있다.
각 업종의 모형대전에서 의료업종은 두말할것없이 가장 떠들썩하다.대량의 데이터, 정책의 지지와 방대한 수요가 공동으로 의료AI의 발전을 추진한다.일찍 기회를 틀어쥐고 바람을 타고 일어난 인터넷대공장들은 AI의 풍구를 놓치지 않았다. 례를 들면 바이두가"령의대모형"을 발표했고 텐센트가"텐센트의료대모형"을 출시했으며 알리바바 산하의 알리페이가 다모태의료대모형을 발표했고 경동건강이"경의천문"의료대모형을 출시했으며 또 적지 않은 의료AI 신예들이 이 경기에 참가했다. 례를 들면 상탕과학기술이 대모형, 의련이 발표한 MedT 등이다.
각종 큰 모델을 바탕으로 의료 AI 응용도 착지하여 사용하기 시작했다.그 중 바이두 건강은 일반 사용자를 위한 건강 지능체 가족 등 5가지 대형 모델 응용 제품을 출시했습니다.의료 환자를 위한 온라인 의료 Copilot;병원을 위한'AI 스마트 클리닉',대형 모델의 사유화 제품인 CDSS(임상 의사 결정 지원 시스템);기업을 위한 영의개방 플랫폼.알리바바 산하 알리페이도 의료 AI 분야에서 다중모드 의료 대형 모델을 발표하면서 의료 신뢰할 수 있는 복합기, 신뢰할 수 있는 클라우드 등 다양한 수지화 솔루션 및 AI 응용 제품인'AI 건강 집사'를 선보였다.
큰 공장들은 자체 우세에 따라 의료 AI를 배치하지만, 제품은 불가피하게 무더기로 동질화된다.이런 상황에 직면하여 바이두그룹 베테랑 부총재, 바이두대건강사업그룹 총재 하명과는 다음과 같이 표시했다. 바이두건강의 우세는 첫째, 대모형령역에서 장기간 축적된것이고 둘째, 자체의 검색류량우세이다.
비록 각종 의료 수직 대형 모델, 의료 AI 응용이 우후죽순처럼 출시되었지만, 실제로 의료 대형 모델의 상업화 길은 아직 완전히 뚫리지 않았다.허밍커는 현재 보기에 아직 모든 문제를 해결할 수 있는 응용이 하나도 없으며, 의료 건강 업계뿐만 아니라 전 업계에서 이러한 응용을 보지 못했다고 직언했다."현재 모든 대형 모델 애플리케이션은 검색을 위해 달려가고 있다. 예를 들어 ChatGPT는 검색을 매우 강하게 한다. 그러나 그 외에'killer app'을 찾지 못했다. 모두 매우 좁은 장면에서 가치를 발휘한다."
그렇다면 의료 대형 모델이 대규모 착지를 이루려면 무엇을 해야 하는가?허밍커는 환자든 병원, 약품기업이든 모두 모델이 아니라 실제 응용을 원한다고 생각한다.즉, 사용자의 문제점을 정확히 찾는 것이 관건이다.
인터넷의 발전 궤적처럼 AI는 현재 여전히 걸음마 단계에 있다.당초 인터넷의 급속한 발전은 5G 네트워크, 데이터센터 등 신형 인프라 건설 덕분이었고 AI 발전의 기반은 계산력이었다.AI 기술에는 데이터, 알고리즘, 계산력 등 세 가지 요소가 있다.데이터가 AI의 기초라면 AI 응용은 대량의 데이터 지원이 필요하다;알고리즘은 AI의 핵심으로 AI가 복잡한 데이터를 이해하고 처리할 수 있도록 돕는다.계산력은 계산법을 지탱하는 기초로서 복잡한 계산법일수록 더 많은 계산력자원을 소모해야 한다.허밍커는 AI 업계가 빠른 발전을 이루려면 우선 기초 건설을 잘 해야 한다고 주장했다.
다음은 하명과에 대한 계면뉴스의 취재발췌로서 약간 편집한다.
AI 부능의료
계면뉴스: 바이두건강은 현재 사용자, 병원과 약품기업 등 3개 방향에서 모두 AI제품을 출시하고있는데 바이두건강은 이 3개 방향에서의 계획이 어떠한가? 특히 약품기업단에서는 어떤 배치를 갖고있는가?
허밍커: 많은 사람들이 우리에게 이 문제를 물어본 적이 있는데, 모두들 하나의 업무를 하는 데 초점을 맞춰야 한다고 생각하는데, 바이두 건강은 왜 3단을 모두 합니까?의료건강업종은 각종 업종에서 비교적 특수한 하나로서 대부분 업종은 삼위일체를 실현하였다. 즉 결책자, 소비자와 비용을 지불하는 사람은 한사람이고 의료건강업종의 복잡한 점은 그의 세사람이 철저히 분리된데 있다. 결책자는 병원, 의사이고 비용을 지불하는 사람은 의료보험 또는 상업보험이며 소비자는 환자 본인이다.
만약 한쪽의 서비스나 제품만 하면 상업화가 어렵다면 우리는 세가지 면에서 모두 힘을 발휘해야 하지만 최종적인 상업화는 약품기업차원에서 실현된다.외국에서 약품기업에 서비스를 제공하는 회사는 CXO회사 (의약외주트랙총칭) 라고 하는데 CRO (계약맞춤연구개발기구), CDMO (계약맞춤연구개발생산기구), CMO (계약맞춤생산기구) 를 포함한다.아이쿤웨이 같은 회사는 데이터 지원, 임상 연구 등 CRO 서비스를 제공하는 것이 우리의 좋은 학습 벤치마킹이다.
계면뉴스: 전문서비스약품기업의 분야에서 애곤위는 이미 비교적 성숙된 회사로서 바이두건강은 이에 비해 어떤 차별화된 우세가 있는가?
허밍커: 우선, 우리는 중국 회사입니다. 우리는 본토의 우세가 있습니다.그리고 중국의 약품 기업은 아직 한창 발전하고 있는 상태다.솔직히 대부분의 업종에서 중국기업은 기본적으로 미국과 어깨를 나란히 하지만 의약업종에서 중국의 최고급 혁신약품기업은 비교적 적다.그러나 우리는 중국의 의약업종에도 제조업이나 과학기술업처럼 세계적인 기업이 나타날것이라고 믿는다. 우리는 이런 기업이 무명에서 업종의 선두주자로 성장할수 있도록 동반할 가치가 있다고 생각한다.우리는 CXO 서비스를 하는 것이 중국 회사와 더 가깝고 중국 시장을 더 잘 알고 있습니다. 이것이 우리의 장점입니다.
둘째, 의약업계에서, 이전에는 모두가 디지털화를 언급하고 있었는데, 지금은 수지화를 제기하고, 수지화와 AI는 많은 결합이 있는데, 이는 바이두의 특기이다.
셋째, 바이두는 인터넷 회사이다. 우리 자신은 사용자와 의사의 심지 및 상응하는 데이터가 있다. 천연적으로 데이터가 있어 수지화된 서비스를 제공한다.
계면뉴스: 바이두건강은 약품기업이라는 이 곳에서 주로 림상전 환자모집을 하는가? 또 다른 업무가 있는가?
허밍커: 그 외에도 우리는 CRO와 비슷한 관련 업무가 있습니다. 예를 들면 환자 교육과 의사 교육, 약품 기업에 수지화된 시스템과 제품 등을 제공합니다. 이것은 모두 우리의 업무입니다.
계면뉴스: 현재 어떤 약품기업과 이미 합작이 있습니까?
허밍커: 기본적으로 대부분의 약품 기업은 우리와 관련 있는 협력이 있습니다. 왜냐하면 그들은 많은 중국의 임상 실천 프로젝트가 있기 때문입니다. 전 세계에서 차지하는 비중이 매우 높습니다. 미국에 버금갑니다. 이런 프로젝트는 모두 기본적인 환자 모집이 필요합니다.또한 현재 임상적으로 환자를 모집함에 따라 이전처럼 선이 굵고 입자가 크지 않아 점점 더 정교해질 것이다. 이때 바이두의 대량 사용자 기반이나 AI 기술은 더 큰 가치를 발휘할 수 있다.
계면뉴스: 현재 바이두건강은 환자, 약품기업과 병원 이 3자에 모두 배치되여있는데 앞으로 또 어떤 확장할수 있는 공간이 있는가?
하명과: 비록 우리가 이 세가지 면에서 모두 피복된것처럼 보이지만 아직 해야 할 점이 많다.의료업종은 원래 만억이나 10조원의 업종으로서 점차 건강방향으로 확장됨에 따라 특히 이미 병이 났던데로부터 미병예방퇴치에 이르기까지 건강분야에는 아직도 많은 공간이 있다.환자, 의사, 병원을 기본적으로 포괄한다고 해도 실제로는 아직 멀었다.병원을 예로 들면, 병원 과실이 그렇게 많은데, 아무도 감히 자신이 모든 과실을 커버했다고 말할 수 없다.
약품기업면에서 방금 CXO라고 말한것도 많은 서비스를 할수 있고 천장이 아주 높으며 국제최고급의 이런 회사들은 수입이 모두 몇백억이나 그보다 높은 범위이다.그래서 이 세 가지만 잘하면 우리가 해야 할 일이 많아요.
계면뉴스: 그럼 현재 바이두건강은 림상전에 환자를 모집하는 이 환절에서 주로 어떤 류형의 약물의 모집에 치우치는가?
하명과: 이것은 환자를 모집하는 난이도와 관계가 있습니다. 현재 비교적 뜨거운 것은 종양 분야입니다. 자면 분야가 좀 더 많습니다.
계면뉴스: 바이두외에 기타 큰 공장들도 분분히 의료AI를 배치하고있는데 바이두건강의 우세는 어디에 있는가?
허밍커: 한편으로 우리는 이 일을 하는 시간이 비교적 길고, 동시에 줄곧 AI를 이용하여 병원에 능력을 부여하고 있기 때문에 우리는 병원에 대한 이해, 의사에 대한 이해가 비교적 깊습니다.례를 들면 우리의"AI지혜진찰"은 병원에서 비교적 인정을 받아 이미 무한협화병원 전원에서 보급되였다.이 응용은 확실히 의사를 도와 효률을 높이고 병원환자의 봉사체험을 제고할수 있으며 또 국가정책이 제기한 지혜관리, 지혜서비스와 고도로 부합된다.이것은 우리의 우세이다.
둘째, 여러분이 좋은 의사, 좋은 병원을 찾고 싶을 때, 여전히 바이두로 검색하는 것을 좋아합니다. 우리는 이런 트래픽과 수지화를 더 잘 결합시킬 수 있습니다.
인터페이스 뉴스: 그럼 병원 측과 협력하면 가장 중요한 것은 무엇이라고 생각하십니까?
하명과: 나는 여전히 의사의 아픈 점을 명중시킨다고 생각한다.첫째, 의사는 전문군체로서 수요를 료해하고 봉사를 하는데 나는 일정한 문턱이 있다고 생각하기에 늘 시간의 축적을 강조한다.
둘째, 병원과 의사는 협력의 안정성을 매우 강조한다.오늘 하고 내일 하지 않으면 다른 사람들은 너의 서비스를 신뢰하지 않을 것이다.약품기업도 마찬가지로 제품봉사가 좋을뿐만아니라 안정성도 매우 중요하다.그들에게 공급업체를 계속 전환하면 내부적으로도 전환 비용이 많이 든다.
의료 AI 대규모 응용은 또 어떤 길을 가야 합니까?
계면뉴스: 바이두건강은 지난해 령의대모형을 출시했는데 의료대모형은 연구개발과 응용면에서 어떤 난점이 있는가?
하명과: 첫째, 바이두는 자신의 통용대모형문심일언을 갖고있어 기타 경쟁자에 비해 아주 큰 우세를 갖고있다.둘째, AI 기술에는 세 가지 큰 기둥인 계산력, 알고리즘, 데이터가 있다.의료 업계에서 데이터는 매우 드문 자원이며, 데이터 프라이버시 관리도 매우 엄격하다.데이터를 합리적이고 합법적이며 합법적으로 입수하여 훈련 모델에 사용하는 것은 매우 어려운 일이다.새로운 게이머에게 있어서 하나는 기초적인 큰 모형이고 다른 하나는 데터의 분포성과 고품질데터로서 모두 난점이다.
계면뉴스: 의료대모형과 기타 통용대모형으로 말하면 어떤 구별과 우열의 구분이 있는가?
허밍커: 통용 대형 모델과 업계 대형 모델 중 어느 것이 우수하고 어느 것이 열등한지는 줄곧 모두가 논쟁하는 화제입니다. 사실 마지막까지 장면 구분이 얼마나 세밀한지, 고정 장면에서 고정된 문제를 해결할 수 있는지 보는 것입니다.다른 하나는 데이터를 보는 것이다. 의료 대형 모델은 데이터에 대한 특정한 요구가 있지만, 통용 대형 모델은 모든 장면에 적용해야 한다. 반드시 의료 데이터로 모델 조정을 진행하는 것은 아니다.이 두 가지는 의료 대형 모델의 핵심 경쟁 우위이다.
계면뉴스: 하나의 의료대모형이 좋은가 나쁜가를 평가하려면 주로 이 두가지 면에서 보아야 하는가?
허밍커: 이 두 방면의 차원은 여전히 매우 굵습니다. 장면의 굵기와 데이터는 다소 계량화할 수 있는 표준이 아닙니다.마지막으로 실제 장면에 들어가 봐야 한다. 사용자의 그것에 대한 평가나 의사, 병원의 평가.
계면뉴스: 큰 모형이 개발된것은 첫걸음에 불과하며 후속착지는 아직 많은 어려움이 있다.당신의 관찰로 볼 때, 의료 대형 모형이 대규모로 착지하려면 또 어떤 길을 가야 합니까?
하명과: 나는 환자든 병원, 약품기업이든 모두 모형이 아니라 실제적인 응용을 원한다고 생각한다.우리가 산업시각으로 돌아갈 때 사용자들은 응용이 무엇인지에 더욱 관심을 돌리고있다. 례를 들면 우리가 병원에서의 응용, 례를 들면 AI 지혜진찰의 지혜대합실 기능은 큰 모형을 통해 요구에 부합되는 병력을 생성할수 있고 의사의 시간을 절약할수 있으며 의사는 더욱 많은 시간을 들여 환자와 소통하고 진정한 병인을 발견하고 더욱 좋은 치료방안을 전개할수 있다. 나는 이것이 아주 가치가 있다고 생각한다.
우리가 최근에 하고 있는 의료보험 정책 조회는 바로 업계에 접근하는 것이다.왜냐하면 의료보험정책은 아주 복잡한 일이고 몇가지 차원이 있기때문이다.첫째, 중국 각 성의 의료보험 정책은 차이가 있을 수 있다;둘째, 서로 다른 종류의 약에 대응하는 의료보험 정책이 다르다;셋째, 개인 신분이 직원인지 농민인지, 퇴직 재보험인지, 대응하는 정책도 다르다;넷째, 개인의 올해 상태가 다르면 대응하는 의료보험 정책이 다르다. 예를 들면 올해 결산한 적이 있는지, 기초선을 통과한 적이 있는지, 천장에 도달한 적이 있는지.
일반인에게는 의료보험 정책을 제대로 파악하기가 번거롭다.일반인뿐만 아니라 의사든 보험회사 사람이든 모두 이 문제에 직면하게 된다.그럼 이 시점에서 AI 대형 모델이 이 문제를 해결하는 데 역할을 할 수 있다.
계면뉴스: 지금 의료대모형은 이미 성공적인 상업모식을 뛰쳐나왔는가?
하명과: 여전히 약품기업을 위해 봉사한다.지금 보기에는 아직 모든 문제를 해결할 수 있는 응용이 하나도 없다. 의료 건강 업계뿐만 아니라 전체 업계에서 이러한 응용을 보지 못했다. 현재 모든 큰 모델의 응용은 모두 검색을 향해 달려가고 있다. 예를 들면 ChatGPT가 검색을 매우 강하게 한다. 그러나 그 외에는 모두"killer app"을 찾지 못했다. 모두 일부 좁은 장면에서 가치를 발휘한다.
인터페이스 뉴스: 인터넷의 초기 단계로 돌아간 것 같습니다. 여러분도 검색부터 시작합니다.
허밍커: 나는 사회 발전에는 필연적으로 한 단계가 있다고 생각한다. 모두들 이 물건이 매우 유용하다는 것을 알고 있지만, 모두 사용자를 찾을 수 없다.저는 2008년부터 투자를 시작했습니다. 그때 가장 핫한 것은 모바일 인터넷을 하는 것입니다. 모두들 모바일 인터넷이 가치가 있다는 것을 알고 있지만 PC 인터넷과 비교할 때 가치 있는 응용을 발견하지 못했습니다.2010년 이후 인터넷 차량 예약, 배달이 등장해야 진정한 모바일 인터넷의 응용이라고 할 수 있다.그래서 인터넷이든 AI든 발전은 하나의 과정이 필요하다.
인터페이스 뉴스: 지금도 착지할 수 있는 응용 장면을 찾고 있습니까?
허밍커: 맞아요. 하지만 지금 AI 발전이 직면한 문제 중 하나는 기술 스택과 인프라 건설이 아직 성숙하지 않았다는 거예요.AI 대형 모델은 실제로 계산력에 매우 의존하고 있으며, 모두가 예상하는 첨단 AI는 모두 계산력 지원이 필요하다.국가 차원에서 현재의 계산력은 대규모 AI 사용을 지원할 수 없다.현재, 국가는 서부 지역에 계산력 센터를 건설하고, 휴대폰의 하드웨어는 계산력에서도 업그레이드가 필요하다. 아마도 계산력 센터가 잘 건설되고 하드웨어가 업그레이드된 후에 당초에 인터넷을 발전시킨 것처럼 모바일 기지국과 하드웨어가 모두 완비되어야만 인터넷 회사가 발전할 수 있을 것이다.유추해 보면 AI 업계의 발전도 마찬가지다.