“人类将在2029年实现AGI。”
这是2006年，雷·库兹韦尔(Ray Kurzweil)在波士顿人工智能大会上发出的惊人之语。
AGI(Artificial General Intelligence)即通用人工智能，是一种能够像人类一样广泛理解和解决问题的人工智能系统。
彼时，第一代iPhone都还没诞生，用着按键机的人们显然无法理解库兹韦尔这种过于超前的想法，当时台下就出现一片窃笑。
但18年后的今天，形势已经完全变化，几乎没有人会怀疑库兹韦尔的这个预言。甚至不需要到2029年，它就能实现。
同样的场景出现在医疗行业。回到20年前，如果有人说医院里将出现“AI医生”，它不仅能帮助医生问病情、写病历，而且效率还能提升30倍！你可能也会发出窃笑：这是科幻片吧？
但科幻片真的走进了现实。
01
“全球首个临床落地的重症医疗大模型”
2024年12月14日，这必将是一个载入史册的日子。
这天，全球首个临床落地的重症医疗大模型——“启元重症大模型”在北京正式发布，发布者是中国医疗器械龙头迈瑞医疗。
启元重症大模型的推出，可以说是“AI+医疗”在临床应用的重要里程碑。这意味着，AI大模型在医疗领域有着巨大的技术可行性和不可估量的临床价值。
重症医学科，也就是ICU，这是一个最需要AI助力的科室。
在ICU里，每个病床旁都有多种医疗设备，临床数据量大、维度多、解读难。医生面对多维度、连续变化的大量数据，需要深厚的专业知识和丰富的临床经验才能准确诊断和精准用药。
另一方面，ICU中患者的病情都特别危重，病情变化快，不但对医生的临床经验、治疗水平要求很高，而且每天医生书写病历和病程记录、护士整理护理记录都要花费大量时间，对医护人员的精力和体能消耗很大。
“人类将在2029年实现AGI。”
这是2006年，雷·库兹韦尔(Ray Kurzweil)在波士顿人工智能大会上发出的惊人之语。
AGI(Artificial General Intelligence)即通用人工智能，是一种能够像人类一样广泛理解和解决问题的人工智能系统。
彼时，第一代iPhone都还没诞生，用着按键机的人们显然无法理解库兹韦尔这种过于超前的想法，当时台下就出现一片窃笑。
但18年后的今天，形势已经完全变化，几乎没有人会怀疑库兹韦尔的这个预言。甚至不需要到2029年，它就能实现。
同样的场景出现在医疗行业。回到20年前，如果有人说医院里将出现“AI医生”，它不仅能帮助医生问病情、写病历，而且效率还能提升30倍！你可能也会发出窃笑：这是科幻片吧？
但科幻片真的走进了现实。
01
“全球首个临床落地的重症医疗大模型”
2024年12月14日，这必将是一个载入史册的日子。
这天，全球首个临床落地的重症医疗大模型——“启元重症大模型”在北京正式发布，发布者是中国医疗器械龙头迈瑞医疗。
启元重症大模型的推出，可以说是“AI+医疗”在临床应用的重要里程碑。这意味着，AI大模型在医疗领域有着巨大的技术可行性和不可估量的临床价值。
重症医学科，也就是ICU，这是一个最需要AI助力的科室。
在ICU里，每个病床旁都有多种医疗设备，临床数据量大、维度多、解读难。医生面对多维度、连续变化的大量数据，需要深厚的专业知识和丰富的临床经验才能准确诊断和精准用药。
另一方面，ICU中患者的病情都特别危重，病情变化快，不但对医生的临床经验、治疗水平要求很高，而且每天医生书写病历和病程记录、护士整理护理记录都要花费大量时间，对医护人员的精力和体能消耗很大。
面对这些痛点，启元大模型给出了解决方案：整理患者数据，还原患者画像；用重症医生的思维对画像进行深度分析；再通过启元大模型本身的能力进行学习，从而实现了四大核心功能——重症知识查询、病情问答、建议生成和病历撰写。
(图：迈瑞启元重症大模型)
例如重症知识查询，启元重症大模型构建了一部可随时翻阅的重症医学“宝典”，细分为九大亚组。其能够辅助医护人员诊疗工作，对涉及的重症知识精准定位，并整合出能够有效解决当下患者复杂病情的关键知识片段。
临床模拟数据显示，启元大模型的重症知识问答功能，完全正确答案占比超95%。
再如病情问答，启元大模型可在5秒内回溯其病情发展的完整历程，精准且自动地抓取与之对应的各项指标参数，分析整理后，将患者病情和治疗情况简要但完整准确地呈现给医护人员。
还有建议生成，启元大模型可以基于患者入院以来的数据，快速还原患者立体、完整的数字画像，根据画像进行深度分析，从而为患者的后续诊疗干预提供建议。
更典型的是病历撰写，启元大模型依据系统内已录入的基础诊疗数据，自动、规范且高效地生成临床思维导向下条理清晰、格式精准的病历文档，辅助医生在1分钟内完成病例撰写，直接提升的效率超30倍！
有了启元重症大模型，ICU里就多了一位神通广大的“AI助理”。它将医护人员从繁重的日常琐事中解放出来，极大提高了救治质量与效率。
想象一下，以前医生撰写一份病历可能需要半小时，但如今在启元重症大模型的帮助下只需要1分钟，省出来的时间可以多看好几个病人。
在“与死神赛跑”的ICU，启元重症大模型的意义更加显著。
02
“强强联合”
启元重症大模型从何处来？
资料显示，启元重症大模型融合了物联网、云计算、大数据与人工智能技术，背后是迈瑞和腾讯的“强强联合”。
腾讯的优势是具有基于腾讯云的医学行业大模型和大模型原生工具。腾讯自研的混元大模型整体参数量已达到万亿，Tokens数量超过7万亿，具有强大的中文理解与创作能力、逻辑推理能力，以及可靠的任务执行能力。
在此基础上，经过大量医学文本数据训练的医学大模型，涵盖285万医学实体、1250万医学关系，覆盖98%医学知识的医学知识图谱和医学文献，具备强大的理解和生成医学文本的能力，且能够准确理解和回答医疗相关的问题，提供医学多轮对话、医学内容生成、AI辅助临床决策等多项能力。
(图：启元大模型使用场景)
迈瑞的优势则在于，其在重症医学领域有完整的解决方案和对临床场景的深刻理解。
例如，迈瑞拥有国内同行业中最全的产品线，并完成了“设备+IT+AI”的智能医疗生态系统搭建。无论是在设备领域的布局深度、技术领先优势，还是全球布局的存量装机规模，都为迈瑞打造医疗场景大模型奠定了基础。
在垂直大模型领域，这是极为关键的一环。打个比方，如果你要开发一个导航类大模型，你不仅要有强悍的算法，更要有海量的道路数据。
医疗大模型也一样，如果没有海量的临床数据作为训练，绝对无法生成准确高效的“AI医生”。本质上，大模型就是大量的数据喂养、训练出来的智能体。
事实上，在启元重症大模型之前，迈瑞和腾讯早就开始了AI合作。
2022年3月，迈瑞与腾讯合作推出的AI阅片机，成为国内体外诊断行业首个进入三类创新医疗器械特别审查程序的AI类产品。
经过大量的人机对比实验发现，AI阅片准确率远高于人工：AI阅片准确率达到95%以上，而年轻医生阅片准确率在80%左右。更重要的是，AI大幅降低了阅片时间，原来阅一个片需要25分钟到30分钟，使用AI阅片机后缩短到半分钟以内，速度是原来的60倍！
数据显示，该AI阅片机上市以来的销量，已经超过了竞争对手过去十年累计的销量，在全球400多家医院完成装机。
“医疗+AI”，还有着无限可能。
03
迈瑞的AI之路
发布启元重症大模型之前，迈瑞在AI领域已有广泛布局。
资料显示，自2015年开始，迈瑞就在探索并尝试将AI与其医学影像、体外诊断和生命信息与支持三大产线相结合。
在体外诊断领域，AI阅片机背后，迈瑞MC系列人工智能血细胞形态分析系统，不仅拥有百万级数据库，并拥有深度学习算法，能进行自动特质学习，并能够实现血细胞预分类，对白细胞、红细胞和血小板进行精准识别，这被看做是人工智能在临床检验应用的重大突破。
在医学影像领域，迈瑞超声全栈式智能解决方案聚焦妇产、心血管、放射、POC等多个重要临床场景，通过智能化技术赋能成像、工作流、定量分析与诊断决策等关键环节。
例如，妇产超声医生为孕妇进行产筛时，从头到脚往往需要扫查几十次，排查每一项有出生缺陷的可能性。而迈瑞医疗推出的“智慧全景超声”，自动化测量及分析工具使原本困难、繁琐的步骤在几秒钟内轻松且高标准地完成。
迈瑞还有“可以自动驾驶的呼吸机”。迈瑞的SV70无创呼吸机在业界常见的波形识别基础之上，结合迈瑞独有的硬件平台创新，融合涡轮感知技术，实现超过90%的人机同步率。
据了解，未来迈瑞与腾讯还将在大语言模型以及云计算等方面开展更深入的合作，迈瑞AI的脚步将迈向急诊、麻醉等更多的临床科室，并深入医学影像与体外诊断领域等每一个角落。
为什么要发力AI？这个问题，迈瑞高级副总裁李新胜曾有过经典论述：
每个行业选择AI落地场景都是聚焦用户的痛点和刚需，真正为客户创造价值，要雪中送炭，而不是锦上添花。
一个现实是，相比于其他行业，医疗领域对AI的需求更为迫切。世界卫生组织预计，到2030年，全球将有1500万医务工作者的缺口。
数据显示，在中低收入国家，每年有500多万人死于低质量的医疗保健服务，360多万人死于医疗资源匮乏。甚至在一些发达国家，也出现了“医生荒”。在澳大利亚的因弗雷尔郡，仅剩的6位医生要照料辖区内将近1.8万人口。一些病人为了在公立医院排上号，甚至需要等上1年时间。
而AI技术的到来，让解决医疗资源不平衡成为了可能。有了AI的帮助，哪怕很少的医生，也能应对更多的患者。
正因此，中国工业经济学会名誉会长、中国社科院大学教授江小涓也直言“医疗是最需要AI的行业之一”。
另一方面，从商业角度看，这是一个庞大的市场。
IDC统计数据显示，预计到2025年全球人工智能应用市场总值将达1270亿美元，其中医疗行业将占总规模的五分之一，将是未来5年成长最迅猛的赛道之一。纵观全球医疗巨头，GE医疗、强生、飞利浦医疗等，都在加速入局AI。
有需求、有市场、有数据、有技术，作为行业龙头，迈瑞的AI之路，走得很坚定。
04
尾声
“这是我个人的一小步，却是全人类的一大步。”
1969年7月21日，成功登上月球的阿姆斯特朗说出了这句话。
在太空探索上，人类的脚步一直没有停下。“医疗+AI”的探索也一样。
1974年，美国匹兹堡大学就研发了INTERNIST-I内科疾病专家系统，该知识库包括了572种疾病，约4500种症状，以及10万种疾病与疾病表现之间的联系。这可以说是医疗AI的雏形。
受制于算力和算法，专家系统一度步履维艰，直到21世纪初深度学习的突破，IBM Watson成为“医疗+AI”的典型探索者，其重点布局肿瘤和心血管疾病的AI诊断和治疗。
在中国，《“十四五”医疗装备产业发展规划》中明确指出，支持医疗装备、医疗机构、电子信息、互联网等跨领域、跨行业深度合作，鼓励医疗装备集成5G医疗行业模组，嵌入人工智能、工业互联网、云计算等新技术，推动医疗装备智能化、精准化、网络化发展。
行业先行者也在不断开拓“医疗+AI”的应用场景。以迈瑞为例，其总结了“数智化转型的三个阶段”：
第一个阶段，广阔且具备创新技术的产品布局。
第二个阶段，数据、设备、IT互联的深度融合。
第三个阶段，全面赋能临床的数智化生态系统。
时至今日，迈瑞已经跨过前两个阶段，并在第三阶段不断有新突破。
在AI领域，先行者的优势极为明显，这不是做加法而是做乘法，是指数级倍增。看看ChatGPT就知道了，GPT-4的参数量超过一万亿个，是GPT-3的6倍，是GPT-1的上万倍！
面对这样一片广阔蓝海，眼光与实力兼具的先行者，无疑将获得更丰厚的回报。2023年，迈瑞在全球医疗器械上市公司领域的收入排名已提升至23位。榜单中，迈瑞是唯一一个最有希望率先进入前二十的中国企业。
在AI的助力下，这个目标又更近了一步。对中国医疗工业而言，这也必将是一次弥合差距、直道超车的大机遇。
“硅谷精神之父”凯文·凯利在他的新书《5000天后的世界》中预言：未来将会是一切都与AI相连的世界。
如今，随着启元重症大模型的发布，这个预言变得更加真实。对医疗行业而言，对那些囿于繁琐事务的医生而言，对那些排队等待的病患而言，这是一个实实在在的好消息。
对一家企业来说，这可能是一小步，但对“医疗+AI”领域而言，这已经是跨时代的一大步。
