医渡科技CTO闫峻：高质量语料与落地场景是垂域大模型的关键
近日,由上海市杨浦区人民政府、新华社上海分社共同主办的“2023 大模型创业大会”成功举办。大会广邀互联网大平台、高校科研院所、细分领域行业领军企业和垂直领域创业公司领袖齐聚上海杨浦,聚焦国内大模型产业的创业生态,共话大模型产业的创新未来。
作为医疗垂域大模型研发代表,医渡科技CTO、首席人工智能科学家闫峻博士在“垂直大模型应用、机遇与挑战”主题论坛做分享发言。
闫峻博士表示,数据、算法、算力是人们熟知的大模型发展的三大要素。其中,对垂直行业来讲,数据是直接影响大模型落地效果的关键,场景则直接决定了垂域大模型的价值。
目前,尽管不少公司已经在医疗领域进行了大模型相关工作,但真正专注于医疗健康领域、满足其需求的高度专业化大模型仍然稀缺。“垂直领域的大模型需要明确应用场景,这些场景不仅仅是理论上有意义,而是能产生实际的客户价值,有人愿意为此付费。”
对于医疗健康领域而言,闫峻博士列举了几个关键的应用场景。例如医院的科研、管理和临床辅助决策等场景,大模型的引入将改变医院管理者以及医生与数据交互的方式,助力科研高效产出、医院精细化管理,提升诊疗效率与质量等。除此之外,面向政府的健康早筛、公共卫生服务,针对患者的患教科普、健康咨询、康复管理,以及生物制药中的靶点发现、化合物筛选和健康保险中的智能客服、健康服务等都是医疗大模型可以发挥价值的落地场景。
目前,业内已经对通用大模型不能完全满足垂直领域的场景需求达成共识。医疗的专业性与严肃性决定了医疗场景对问题的容错率更低,这自然对语言大模型提出了更高的要求,需要基于医疗专业语料进行深度训练学习,保障模型的推理质量、准确性与可靠性。此外,考虑到现阶段医院等客户大部分缺乏大模型的部署环境,因此“大模型”不能无限“大”。加上医疗健康领域涉及到患者隐私等,对数据安全性要求高,行业需要专注于医疗健康领域的完全自主大模型。
闫峻博士介绍,医渡科技已经形成数据、算力、团队等全方位布局。在数据方面,医渡科技对大量的临床实践指南、医学文献进行筛选治理,并以过往实践中积累的大规模、高质量的可量化知识图谱作为部分知识来源,克服大模型幻觉对医疗应用的干扰。同时,医渡科技早已完成以人工智能和医学人才为主的大模型团队搭建,依托具有交叉学科背景的研发团队对模型进行迭代,保障模型的反馈严格遵照医学逻辑。此外,在算力方面,医渡科技与昇腾AI密切合作,近日还携手发布了医疗领域专属大模型训推一体机解决方案,加速推动大模型落地。
大模型技术正在各个垂直领域展现更加广阔的前景,为社会带来更多创新和价值。闫峻博士表示,随着大模型技术的不断演进,基于医渡科技海量真实世界医疗知识的积累、疾病维度上的AI技术沉淀以及丰富的场景落地经验,我们有信心看到更多创新应用在医疗健康领域落地,推动医疗行业的智能化转型与效率提升。