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醫(yī)療大模型通常指的是專門針對醫(yī)療健康領(lǐng)域的大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型(LLM),其訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包含大規(guī)模的醫(yī)療科研文獻(xiàn)、電子病歷、醫(yī)學(xué)圖像等,參數(shù)量通常在百萬級到億級,通過分析和學(xué)習(xí)大量的醫(yī)療數(shù)據(jù),具備處理多模態(tài)醫(yī)療信息的能力,包括語言信息、視覺信息、語音信息和跨模態(tài)信息等,并能夠在醫(yī)療實(shí)踐、護(hù)理保健、醫(yī)院管理、藥物研發(fā)等多個(gè)醫(yī)療場景中提供輔助決策支持。
盡管醫(yī)療大模型具備巨大的發(fā)展?jié)摿蛷V闊的發(fā)展前景,但其在復(fù)雜決策處理、決策可解釋性及準(zhǔn)確性、數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、實(shí)際應(yīng)用障礙等方面仍有局限性。
發(fā)展歷程
醫(yī)療大模型隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和人工智能的發(fā)展共經(jīng)歷四段歷程,早期階段(1967-2000年):醫(yī)療領(lǐng)域開始嘗試將計(jì)算機(jī)技術(shù)和模擬技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)療服務(wù),該階段的醫(yī)學(xué)建模主要應(yīng)用于模擬醫(yī)院運(yùn)作流程,如患者流動、資源分配等,這為后續(xù)醫(yī)療大模型的演進(jìn)奠定基礎(chǔ)。隨著時(shí)間的推移,這種方法在處理復(fù)雜交互和動態(tài)環(huán)境方面顯示出其局限性;
數(shù)字化轉(zhuǎn)型(2001-2012年):計(jì)算機(jī)技術(shù)和人工智能的快速發(fā)展推動醫(yī)療行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,這一階段機(jī)器學(xué)習(xí)以統(tǒng)計(jì)算法和先驗(yàn)知識驅(qū)動,醫(yī)療大模型開始集成更多數(shù)據(jù)和功能并應(yīng)用于醫(yī)療服務(wù)和管理決策,如電子病歷系統(tǒng)、智能化醫(yī)院建筑等;
大數(shù)據(jù)與人工智能融合(2013-2017年):大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的興起,醫(yī)療大模型進(jìn)入以深度學(xué)習(xí)為代表的數(shù)據(jù)驅(qū)動發(fā)展階段,廣泛應(yīng)用混合方法、多范式方法,并深入開發(fā)臨床數(shù)據(jù)架構(gòu),結(jié)合對象導(dǎo)向分析方法和醫(yī)生專業(yè)知識,形成處理結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的高級數(shù)據(jù)模型;
持續(xù)發(fā)展階段(2018至今):醫(yī)療大模型以Transformer為框架,融合多頭注意力機(jī)制,在個(gè)性化治療、藥物研發(fā)、醫(yī)學(xué)影像分析等多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出廣泛的應(yīng)用潛力。
行業(yè)規(guī)模
2019年-2023年,醫(yī)療大模型行業(yè)市場規(guī)模由0.87億人民幣元增長至22.86億人民幣元,期間年復(fù)合增長率126.51%。預(yù)計(jì)2024年—2028年,醫(yī)療大模型行業(yè)市場規(guī)模由35.78億人民幣元增長至145.04億人民幣元,期間年復(fù)合增長率41.89%。
競爭格局
在醫(yī)療大模型領(lǐng)域,市場競爭呈現(xiàn)出明顯的分層現(xiàn)象。整體市場集中度較高,頭部企業(yè)占據(jù)主導(dǎo),但市場動態(tài)變化,要求所有參與者不斷創(chuàng)新以適應(yīng)技術(shù)進(jìn)步和市場需求。醫(yī)療大模型行業(yè)呈現(xiàn)以下梯隊(duì)情況:第一梯隊(duì)公司有科大訊飛股份有限公司、阿里云計(jì)算有限公司等;第二梯隊(duì)公司為北京京東健康有限公司、百度云計(jì)算技術(shù)(北京)有限公司等;第三梯隊(duì)有衛(wèi)寧健康科技集團(tuán)股份有限公司、聯(lián)通(上海)產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)有限公司等。
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