劃重點(diǎn)
01中國(guó)科學(xué)院院士陳潤(rùn)生表示，人工智能大模型在生物醫(yī)藥行業(yè)的應(yīng)用仍處于初期階段，仍有很長(zhǎng)的路要走。
02陳潤(rùn)生認(rèn)為，大數(shù)據(jù)已經(jīng)為生物醫(yī)藥行業(yè)做出了實(shí)質(zhì)性的貢獻(xiàn)，如藥物早期開(kāi)發(fā)效率的提升。
03然而，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和整合力是構(gòu)建醫(yī)藥大模型的關(guān)鍵，需要帶頭的主體來(lái)解決。
04陳潤(rùn)生表示，人工智能大模型將全方位應(yīng)用在醫(yī)療系統(tǒng)中，從治療前、治療中和治療后，提升醫(yī)療效率并改變醫(yī)療范式。
05對(duì)于醫(yī)療機(jī)構(gòu)而言，構(gòu)建自己的醫(yī)藥大模型仍是一個(gè)成本項(xiàng)目，需要逐步適應(yīng)趨勢(shì)。
以上內(nèi)容由大模型生成，僅供參考
每經(jīng)記者：陳星每經(jīng)編輯：張海妮
11月1日，在2024四川網(wǎng)信“數(shù)智領(lǐng)航”第十四期川網(wǎng)聯(lián)“走進(jìn)新質(zhì)生產(chǎn)力前沿”系列活動(dòng)暨第十屆生物醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)智能技術(shù)會(huì)議上，中國(guó)科學(xué)院院士、中國(guó)科學(xué)院生物物理研究所研究員陳潤(rùn)生接受了《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者的采訪。
陳潤(rùn)生在采訪中談到人工智能大模型現(xiàn)在仍在初期階段，包括在生物醫(yī)藥行業(yè)的應(yīng)用，仍然有一段漫長(zhǎng)的路要走�？梢哉f(shuō)人工智能大模型在生物醫(yī)藥行業(yè)的應(yīng)用才剛剛開(kāi)始。
而未來(lái)，“人工智能大模型對(duì)整個(gè)醫(yī)療系統(tǒng)的應(yīng)用和干預(yù)是全方位的，從治療前、治療中和治療后都將實(shí)現(xiàn)人工智能的應(yīng)用。人工智能不僅會(huì)大大提升醫(yī)療的效率，還會(huì)使得整個(gè)醫(yī)療系統(tǒng)發(fā)生根本性的變化，變成覆蓋全民、全階段的醫(yī)療監(jiān)督，改變整個(gè)醫(yī)療的范式�！彼f(shuō)。
中國(guó)科學(xué)院院士陳潤(rùn)生 圖片來(lái)源：每經(jīng)記者 陳星 攝
人工智能大模型在醫(yī)藥領(lǐng)域的應(yīng)用剛開(kāi)始
近日，2024四川網(wǎng)信“數(shù)智領(lǐng)航”第十四期川網(wǎng)聯(lián)“走進(jìn)新質(zhì)生產(chǎn)力前沿”系列活動(dòng)暨第十屆生物醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)智能技術(shù)會(huì)議在成都舉行。會(huì)議現(xiàn)場(chǎng)，來(lái)自國(guó)內(nèi)外的醫(yī)學(xué)專(zhuān)家、智慧醫(yī)療企業(yè)等各方代表共話(huà)健康數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力高質(zhì)量發(fā)展。
作為我國(guó)最早從事理論生物學(xué)和生物信息學(xué)研究的科研人員之一，陳潤(rùn)生表示，總的來(lái)說(shuō)，人工智能大模型現(xiàn)在仍在初期階段，包括在生物醫(yī)藥行業(yè)的應(yīng)用，仍然有一段漫長(zhǎng)的路要走�？梢哉f(shuō)人工智能大模型在生物醫(yī)藥行業(yè)的應(yīng)用才剛剛開(kāi)始。
“這些早期的數(shù)據(jù)應(yīng)用，包括病案管理、注冊(cè)基本信息的記錄、電子病歷的管理等，都是借助大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了流程的自動(dòng)化。借助這些數(shù)據(jù)，我們又可以從中分析規(guī)律性的部分，進(jìn)而解決更多的實(shí)際問(wèn)題。雖然仍然在早期，但大數(shù)據(jù)已經(jīng)為生物醫(yī)藥行業(yè)做出了實(shí)質(zhì)性的貢獻(xiàn)�！彼f(shuō)。
以藥物早期開(kāi)發(fā)為例，過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)是：要開(kāi)發(fā)一款新藥，需要10年時(shí)間，投入10億美元。但有了大數(shù)據(jù)和人工智能的幫助，需要篩選的化合物種類(lèi)可能從上萬(wàn)種變成了上百甚至幾十種，搜索范圍變成了原本的1%，新藥前期開(kāi)發(fā)的效率大大提升。這都是大數(shù)據(jù)和人工智能在生物醫(yī)藥領(lǐng)域的應(yīng)用實(shí)踐。
數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和整合力是構(gòu)建醫(yī)藥大模型的關(guān)鍵
在陳潤(rùn)生看來(lái)，所有的行業(yè)大模型都依賴(lài)算力和數(shù)據(jù)。
“首先，能不能做成一個(gè)行業(yè)大模型，關(guān)鍵在于建造者掌握了多少行業(yè)數(shù)據(jù)，所以數(shù)據(jù)是關(guān)鍵所在。但有了數(shù)據(jù)還需要解決兩個(gè)問(wèn)題，一是數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化，二是數(shù)據(jù)的整合。”他說(shuō)。所謂數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化，即數(shù)據(jù)的通用與互認(rèn)，如果各機(jī)構(gòu)或平臺(tái)產(chǎn)生數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，就失去了應(yīng)用的基礎(chǔ)。而數(shù)據(jù)的整合則在于突破數(shù)據(jù)的單一所有限制，如果無(wú)法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享，大模型的作用及意義就隨之下降。
而要解決數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和整合的問(wèn)題，必須有帶頭的主體。陳潤(rùn)生認(rèn)為，以美國(guó)為例，解決數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的主體可能是Open AI，而以醫(yī)療行業(yè)數(shù)據(jù)為例，則可能需要衛(wèi)健等相關(guān)部門(mén)牽頭先解決數(shù)據(jù)源的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范問(wèn)題。除了解決數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化問(wèn)題外，要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)整合，也需要這樣的機(jī)構(gòu)部門(mén)來(lái)牽頭。
此外，對(duì)于醫(yī)療機(jī)構(gòu)而言，構(gòu)建自己的醫(yī)藥大模型仍然是一個(gè)成本項(xiàng)目。對(duì)于大量受困于盈利問(wèn)題中的醫(yī)院而言，如何構(gòu)建和使用大數(shù)據(jù)和大模型，是一個(gè)成本和效益產(chǎn)出的問(wèn)題。對(duì)此，陳潤(rùn)生表示，“醫(yī)院認(rèn)識(shí)的提高、管理部門(mén)的介入，會(huì)逐步解決這個(gè)問(wèn)題。因?yàn)槭褂么髷?shù)據(jù)已經(jīng)是發(fā)展的必然，如果不走這一步，一定會(huì)被逐步淘汰。這不是做不做、什么時(shí)候做的問(wèn)題，這是一個(gè)必須適應(yīng)的趨勢(shì)。誰(shuí)先做就掌握先機(jī)，誰(shuí)就多獲益”。
陳潤(rùn)生說(shuō)：“人工智能大模型對(duì)整個(gè)醫(yī)療系統(tǒng)的應(yīng)用和干預(yù)是全方位的，從治療前、治療中和治療后都將實(shí)現(xiàn)人工智能的應(yīng)用。人工智能不僅會(huì)大大提升醫(yī)療的效率，還會(huì)使得整個(gè)醫(yī)療系統(tǒng)發(fā)生根本性的變化，變成覆蓋全民、全階段的醫(yī)療監(jiān)督，改變整個(gè)醫(yī)療的范式�！�
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