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《北京市人工智能大模型行業(yè)應(yīng)用分析報告》發(fā)布,面向醫(yī)療領(lǐng)域征集儲備項目
發(fā)布時間:2024-05-06 09:49:11

4月27日,北京市科學(xué)技術(shù)委員會、中關(guān)村科技園區(qū)管理委員會在2024中關(guān)村論壇年會-未來人工智能先鋒論壇上發(fā)布了《北京市人工智能大模型行業(yè)應(yīng)用分析報告》(以下簡稱《分析報告》)。

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《分析報告》提到,北京市委市政府高度重視人工智能發(fā)展,2023年5月印發(fā)《北京市加快建設(shè)具有全球影響力的人工智能創(chuàng)新策源地實施方案(2023-2025年)》,強調(diào)構(gòu)建高效協(xié)同的大模型技術(shù)產(chǎn)業(yè)生態(tài),建設(shè)大模型算法及工具開源開放平臺,構(gòu)建完整大模型技術(shù)創(chuàng)新體系。并印發(fā)《北京市促進通用人工智能創(chuàng)新發(fā)展的若干措施》,強調(diào)開展大模型創(chuàng)新算法及關(guān)鍵技術(shù)研究、加強大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)采集及治理工具研發(fā),推動大模型在政務(wù)、醫(yī)療、科學(xué)研究、金融等領(lǐng)域的示范應(yīng)用。

通過積極布局人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展要素,通過部署智能算力平臺、建設(shè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度先行區(qū)、發(fā)布中文互聯(lián)網(wǎng)語料庫、設(shè)立產(chǎn)業(yè)投資基金、建設(shè)大模型產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)等一系列舉措,加速推動人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展。截至目前,全市人工智能相關(guān)企業(yè)約2200家,約占全國四成。2023年人工智能產(chǎn)業(yè)核心產(chǎn)值突破2500億元。并且形成了人工智能領(lǐng)域完整的創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)鏈條。

同時,《分析報告》梳理了現(xiàn)階段大模型應(yīng)用的五個挑戰(zhàn)。

一是算力需求持續(xù)增長,掣肘大模型落地應(yīng)用。

二是知識產(chǎn)權(quán)、數(shù)據(jù)隱私與大模型應(yīng)用之間的最佳平衡點仍在探索中,如何最大限度地保護數(shù)據(jù)隱私,又最大限度地發(fā)揮模型的效果,這一矛盾在醫(yī)療領(lǐng)域尤為突出。

三是大模型幻覺問題,醫(yī)療領(lǐng)域?qū)Υ竽P洼敵鰞?nèi)容的專業(yè)性、準(zhǔn)確性有較高要求,對不準(zhǔn)確回答的容忍度較低,當(dāng)前還缺乏“根治”幻覺的方法,大模型規(guī)?;涞厥茏?。

四是需求方在輸出內(nèi)容的專業(yè)性、準(zhǔn)確性等方面要求較高,特別是在醫(yī)療等領(lǐng)域尤為明顯。當(dāng)前大模型落地的各類應(yīng)用大多處于可用階段,但應(yīng)當(dāng)從“可用”邁向“好用”。

五是醫(yī)療等領(lǐng)域在政策、數(shù)據(jù)隱私、倫理安全等方面有較高監(jiān)管需要,可能對大模型落地提出特殊要求。

《分析報告》也指出,2023年,大模型落地集中于邊緣場景,例如在醫(yī)療領(lǐng)域,以醫(yī)療文書生成、智能醫(yī)藥問答等場景為主;2024年,大模型正逐步向核心場景挺進。與此同時,大模型在醫(yī)療領(lǐng)域落地相對較慢,2023年公開招投標(biāo)統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示,醫(yī)療相關(guān)大模型項目招標(biāo)金額最少,占比僅1.7%。

結(jié)合醫(yī)療領(lǐng)域的具體情況,《分析報告》對大模型的應(yīng)用進行了幾個方面的研判:

  • 醫(yī)療領(lǐng)域核心場景重視準(zhǔn)確性及可解釋性。診斷場景作為醫(yī)療領(lǐng)域的核心場景,需要大模型結(jié)果準(zhǔn)確,同時給出判斷依據(jù),還應(yīng)支持生成結(jié)果可回溯、可驗證,這對技術(shù)企業(yè)的醫(yī)療業(yè)務(wù)積累以及技術(shù)方案的設(shè)計都提出了更高的要求,不少技術(shù)企業(yè)將大模型嘗試應(yīng)用于科研及教學(xué)環(huán)節(jié),推動醫(yī)療領(lǐng)域更快實現(xiàn)大模型應(yīng)用落地。

  • 醫(yī)療數(shù)據(jù)治理面臨隱私及標(biāo)準(zhǔn)化的挑戰(zhàn)。當(dāng)前醫(yī)療人工智能產(chǎn)品訓(xùn)練所需的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),均來源于醫(yī)療機構(gòu)在不同時期逐步部署的異構(gòu)信息系統(tǒng),不同的醫(yī)療機構(gòu)之間醫(yī)療數(shù)據(jù)仍難以互聯(lián)互通、共享共用,這阻礙了醫(yī)療數(shù)據(jù)在大模型甚至多模態(tài)大模型上的進一步分析利用。同時醫(yī)院內(nèi)部對數(shù)據(jù)管理嚴(yán)格,對數(shù)據(jù)安全與用戶隱私保護要求很高,只支持大模型在醫(yī)院內(nèi)部私有化部署訓(xùn)練,無法出域訓(xùn)練,這種方式一定程度上限制了大模型在醫(yī)療領(lǐng)域的商業(yè)化落地。

  • 醫(yī)療機構(gòu)私有化落地成本較高。大模型在資金、時間、算力、硬件設(shè)施和環(huán)境等方面具有高昂的開發(fā)和運營成本。大模型訓(xùn)練與推理對算力要求大,科研單位及醫(yī)療機構(gòu)自建算力所需的前期購買與后期維護的人員與資金成本極高,在當(dāng)前算力短缺的情況下,醫(yī)療機構(gòu)私有化部署醫(yī)療大模型難度加大。

    在此基礎(chǔ)上,《分析報告》提出了三條發(fā)展建議:

一是從醫(yī)療全流程入手,開放有價值業(yè)務(wù)場景。從加快場景落地考慮,在持續(xù)推進醫(yī)療診斷等核心業(yè)務(wù)的同時,拓展醫(yī)療行業(yè)全領(lǐng)域業(yè)務(wù)場景,從互聯(lián)網(wǎng)診療、診前診后全流程管理、科研場景、民營醫(yī)院入手,鼓勵本市大模型團隊找準(zhǔn)行業(yè)或場景數(shù)據(jù)優(yōu)勢錯位發(fā)展,探索大模型在醫(yī)療領(lǐng)域的商業(yè)化模式和產(chǎn)業(yè)化發(fā)展路徑。

二是推動構(gòu)建北京市醫(yī)療大模型公共數(shù)據(jù)集。協(xié)同各類主體加快構(gòu)建高質(zhì)量的醫(yī)療領(lǐng)域公共訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,推動醫(yī)療數(shù)據(jù)泛知情同意,按照盡職免責(zé)原則實現(xiàn)數(shù)據(jù)出院。研究制定數(shù)據(jù)集規(guī)范格式和使用標(biāo)準(zhǔn),組織醫(yī)療數(shù)據(jù)治理能力強的企業(yè)進行醫(yī)療數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化治理,利用醫(yī)學(xué)知識圖譜技術(shù),識別醫(yī)療實體并建立關(guān)聯(lián),形成結(jié)構(gòu)化知識網(wǎng)絡(luò),針對病歷文本進行語義分析,抽取癥狀、疾病等概念,有效提升醫(yī)療數(shù)據(jù)的質(zhì)量,為訓(xùn)練更準(zhǔn)確、可解釋的醫(yī)療輔助模型奠定基礎(chǔ)。

三是大模型技術(shù)企業(yè)與醫(yī)院IT解決方案供應(yīng)商加強合作。醫(yī)院通常有固定合作的解決方案供應(yīng)商,其他技術(shù)企業(yè)全新建立與醫(yī)院的合作關(guān)系較為困難。大模型技術(shù)企業(yè)需要結(jié)合自身的技術(shù)特征、目標(biāo)場景等要素,選擇合適的醫(yī)院IT解決方案供應(yīng)商進行合作。

下一步,北京市科學(xué)技術(shù)委員會、中關(guān)村科技園區(qū)管理委員會將持續(xù)深化大模型試點應(yīng)用工作推進機制,謀劃建成一批人工智能應(yīng)用場景聯(lián)合創(chuàng)新研發(fā)平臺,主要面向行業(yè)用戶,旨在整合行業(yè)資源和高質(zhì)量數(shù)據(jù),開放行業(yè)場景需求,提供聯(lián)合研發(fā)環(huán)境,吸引匯聚優(yōu)勢創(chuàng)新團隊,加快推動人工智能技術(shù)進步及產(chǎn)業(yè)落地。

為此,印發(fā)了《關(guān)于征集北京市人工智能應(yīng)用場景聯(lián)合研發(fā)平臺儲備項目的通知》,于2024年4月27日至2024年5月30日期間,面向政務(wù)、金融、產(chǎn)業(yè)升級、醫(yī)療、文化旅游、教育、智慧城市等方向展開項目征集。

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