“AI+醫療”的發展，在給行業帶來更多契機的同時，也會產生諸多挑戰，亟待政策法規方面的規范。

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日前，北京市衛健委發布《北京市互聯網診療監管實施辦法（試行）》（下稱《辦法》）提出，醫療機構開展互聯網診療活動要加強藥品管理，嚴禁使用人工智能等自動生成處方，嚴禁在處方開具前向患者提供藥品。

《辦法》指出，醫療機構應當對開展互聯網診療活動的醫務人員進行實名認證，確保醫務人員具備合法資質。醫師接診前需進行實名認證，確保由本人提供診療服務。其他人員、人工智能軟件等不得冒用、替代醫師本人提供診療服務。

“AI+醫療”邁入大模型時代

在“健康中國”戰略宗旨下，中國醫療正在經歷由提供“醫療保障”到提供“健康服務”智慧化、信息化、定制化的轉型。

AI+醫療是在協助人或解放人的狀態下，以提升院內外醫療服務效率效果為目的、以人工智能為核心干預技術手段介入傳統的院內外醫療環節，從而產生相應軟硬件產品的新型醫療應用技術。

隨著大模型技術的發展，AI+醫療的應用首先通過文本生成、輔助查詢等方式提升醫療全流程的效率，未來更有望融入輔助診療決策等核心業務系統，成為我國醫療體系的重要力量。

ChatGPT是一個交互式人工智能模型，由OpenAI在2022年11月發布的一種基于GPT-3.5架構的大型自然語言處理模型，其參數量高達1.75萬億，被廣泛應用于對話生成、文本摘要、機器翻譯、問答系統等自然語言處理任務中。

GPT-4對于事實的闡述精度對比GPT-3.5高出40%，在醫學知識自測評論考試表現更優秀，支持多模態輸入，普遍認為將會對醫療信息化、互聯網醫療、公衛、醫保信息化細分領域產生變革性推動。

在醫療端，ChatGPT等大模型的應用，可以利用患者的健康狀況，包括生活習慣、運動情況、飲食習慣等，實現自動醫療指導。這些指導可以為患者提供個性化的健康指導與提醒，提高患者用藥治療的依從性，從而保障患者的健康狀況。

通過對話機器人技術，ChatGPT可以用于實現在線醫療咨詢、遠程醫療診斷、自動醫療指導等。通過文本生成技術，ChatGPT可以用于生成個性化的醫療報告、制定個性化的治療方案、提供個性化的醫療建議等。通過自我理解和自我修正技術，ChatGPT可以用于實現醫療數據挖掘、疾病預測、診斷推理等。

此外，AI大模型還可以助力醫療記錄審查，提高醫療記錄審查準確性，縮短臨床審查時間。

目前，海外已有多種大模型在醫療領域的應用落地，比如谷歌的Med-PaLM 2，微軟子公司Nuance的DAX Express；國內仍存在可提升的空間。

華安證券研報指出，目前ChatGPT在針對中國地區的醫療問題時，回復準確性還未達到最佳性能，存在繼續開發空間。此外，ChatGPT存在提供誤導性錯誤答案的可能性。最后，由于ChatGPT無法獲取醫學影像信息，其提出的建議可能存在局限性。

各路玩家競相入場

2023年1月，衛寧健康開展了醫療垂直領域的大語言模型WiNGPT的研發和訓練工作，截至4月、6月和9月的模型訓練參數量分別達到了60億、156億、650億，目前正在探索更多的醫療應用場景。公司計劃于10月正式發布由GPT技術加持的新產品WiNEX Copilot。

衛寧健康認為，在醫療領域，ChatGPT將成為醫務工作者離不開的貼身助手，它將作為一個超級大腦而存在，不僅能高效地調度和整理數據資源，甚至能引發自主思考，提升醫務工作者的工作效率、醫療質量，并做到有效地輔助決策，也為醫院的發展運營帶來新的可能性。

在5月19-20日的“2023醫院高質量發展論壇”上，創業慧康表示已與浙江大學計算機創新技術研究院、浙江省智慧醫療創新中心簽訂三方戰略協議，構建BSoftGPT聚合平臺，進一步推動AI大模型在臨床決策支持、公共衛生和個人健康場景下的研究和開發。BSoftGPT融入到臨床決策支持等業務系統，可實現在醫院、區域、互聯網、新應用、基礎設施多個板塊的應用。

據互動易消息，創業慧康打造的BsoftGPT是AI大模型聚合產品，產品將以API調用結合本地部署的方式聚合利用通用GPT模型，同時通過本地部署embedding向量數據庫以及公司自有的領域知識庫，通過醫療垂直領域的語言模型訓練和微調逐步實現產品力，并向公司內外部的應用場景，比如在醫療服務和個人健康等場景中輸出AI智能服務。

2023年5月25日，醫聯正式發布自主研發的基于Transformer架構的國內首款醫療大語言模型——MedGPT。

醫聯建立了基于專家評議的AI診療準確性與真實世界醫?對標測試機制，不斷將AI與真實診療場景對齊，最終實現準確診斷。醫聯團隊還會招募真實的醫生坐在電腦進行診斷，然后把MedGPT和真實醫生的結果交由專家委員會評議，將MedGPT的水平對標真實醫生。

據悉，目前醫聯MedGPT已經可以覆蓋ICD10的60%疾病病種，并在近期將研發重心傾斜在多發疾病，以提升數字醫院的普惠率。預計在2023年底，可以覆蓋80%病種的就診需求。

從安全角度看，人工智能技術本身更像一個”黑箱“，許多技術細節難以解釋，這與醫療這一具有高嚴謹性高確定性要求的領域產生了矛盾。目前，國內AI+醫療的發展還處于起步階段，產品性能還不穩定，也缺乏相應的標準和規范，安全性還有待考證，需要在實踐中不斷調試改進。相關上市公司的投資也存在較大風險。

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