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2024年尚未結(jié)束，涌入醫(yī)療領(lǐng)域的大模型已逾百個(gè)。

眾多企業(yè)涉獵的區(qū)域十分廣泛，常見(jiàn)的診療全流程寝受、深度學(xué)習(xí)加持多年的醫(yī)學(xué)影像、冷門但有潛力的中醫(yī)康復(fù)……他們似乎要把科技醫(yī)療板塊全部重做一遍。

不過(guò)未然，井噴式發(fā)展下的生成式AI并不一定能讓用戶悉數(shù)買單。尤其是在當(dāng)下的經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)期芳迅，一項(xiàng)應(yīng)用要想順利落地并且實(shí)現(xiàn)商業(yè)化哮昧，必須精準(zhǔn)把控用戶的真實(shí)需求。

那么蕾胶，什么樣的醫(yī)療大模型應(yīng)用能夠脫穎而出仓貌？答案或能給到“智能體”。

智能體的價(jià)值在哪里？

所謂智能體泉互，是指能夠感知環(huán)境蚤弃、進(jìn)行決策并采取行動(dòng)的系統(tǒng)。它們可以是軟件程序严钞、機(jī)器人或其他自動(dòng)化設(shè)備偿尘，具備一定的自主性和智能性，可以通過(guò)與環(huán)境的交互点待，不斷學(xué)習(xí)和適應(yīng)阔蛉，從而實(shí)現(xiàn)特定的目標(biāo)。

在ChatGPT風(fēng)靡之前亦鳞，各類處理文本的機(jī)器人已經(jīng)廣泛應(yīng)用于客服馍忽、營(yíng)銷等通用場(chǎng)景。這些機(jī)器人的能力與智能體有相似之處燕差，但缺乏生成式AI支持遭笋，只能在檢索到關(guān)鍵詞后前往數(shù)據(jù)庫(kù)中調(diào)用相應(yīng)的文本，沒(méi)辦法對(duì)用戶的提問(wèn)進(jìn)行分析徒探，亦無(wú)法給出多樣化的解答瓦呼。

置于醫(yī)療這樣一個(gè)專業(yè)領(lǐng)域，此類應(yīng)用的能力更顯得捉襟見(jiàn)肘测暗。前幾年的特殊環(huán)境下央串，很多企業(yè)追趕遠(yuǎn)程醫(yī)療的熱潮，曾投入大量成本精力建立“智能醫(yī)生”“營(yíng)銷助手”等應(yīng)用用于診前服務(wù)碗啄、藥械推廣……他們?cè)谕茝V階段大肆都買流量质和，一度賺得盆滿缽滿，但伴隨人們生活回歸正軌隅贫，缺乏個(gè)性化解決方案的營(yíng)銷套路已不再奏效甸诽，很多聊天助手也因不夠智能逐漸失去了訪問(wèn)的用戶。

即便如此做销，數(shù)年的實(shí)踐還是驗(yàn)證了診前環(huán)節(jié)（問(wèn)診所惶、導(dǎo)診）與線上藥械營(yíng)銷背后的龐大需求。那么对夹，如果能夠借助新的技術(shù)對(duì)醫(yī)療企業(yè)的營(yíng)銷思維和營(yíng)銷方式進(jìn)行一次徹底變革桦溃，企業(yè)或有可能找到一個(gè)新的路徑重新書寫互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療與數(shù)字化藥械營(yíng)銷。

這正是智能體的價(jià)值所在极哨。

借助于生成式AI呐相，智能體能在同樣的場(chǎng)景下交出截然不同的答卷。它能夠“理解”問(wèn)題硼屁，給出準(zhǔn)確的重蕉、精準(zhǔn)的解答壕哩，也能同用戶交互，像“真實(shí)的人”的那樣進(jìn)行多輪對(duì)話男窿，層層遞進(jìn)逐一滿足用戶的多元化需求扎运。

此外，智能體還能一定程度解決人力問(wèn)題饮戳，環(huán)節(jié)人力常見(jiàn)的通宵排班豪治、高培養(yǎng)成本、高離職難扯罐，并能精準(zhǔn)分析訪問(wèn)數(shù)據(jù)负拟，幫助管理者實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)決策。

憑借這些優(yōu)勢(shì)歹河，智能體已經(jīng)在互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療掩浙、數(shù)字營(yíng)銷醫(yī)院管理登場(chǎng)快速落地。畢竟秸歧，有成熟應(yīng)用在前厨姚，它無(wú)須再同深度學(xué)習(xí)一樣需要去創(chuàng)造需求、去培養(yǎng)市場(chǎng)键菱，只需深入這個(gè)市場(chǎng)谬墙，以舊換新。

2024年發(fā)布的各類智能體（非完全統(tǒng)計(jì)）

大模型繞不開(kāi)的診前環(huán)節(jié)

對(duì)于眾多著力于智能體的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)而言经备，診前場(chǎng)景是一個(gè)不得不選的場(chǎng)景育另。

一方面，診前環(huán)節(jié)大都存在高頻溝通瞒脆、快速響應(yīng)等特征衷谋，醫(yī)患需求高度匹配智能體優(yōu)勢(shì)，能夠充分發(fā)揮生成式AI的能力纺闷。

另一方面旬敞，往后的診中、診后涉及臨床數(shù)據(jù)单葡，大部分醫(yī)院要求本地化部署，但大多數(shù)沒(méi)有驅(qū)動(dòng)大模型運(yùn)行的基礎(chǔ)設(shè)施每玛。而診前的導(dǎo)診雳梧、問(wèn)診、分診等場(chǎng)景對(duì)于健康數(shù)據(jù)的安全要求較低芦赔，企業(yè)的部署難度隨之降低托逝，可能變現(xiàn)的用戶群體也更為廣泛。

此外桥膝，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療興起之時(shí)萤皂，企業(yè)已為診前環(huán)節(jié)植入了大量AI撒穷，擁有充足的運(yùn)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)。憑借這些優(yōu)勢(shì)裆熙，訊飛醫(yī)療端礼、騰訊健康、百度靈醫(yī)智惠均在此完成布局入录。

訊飛醫(yī)療的星火大模型直面的是醫(yī)患溝通這一痛點(diǎn)蛤奥。在星火大模型的支持下，AI能夠模擬醫(yī)生與患者進(jìn)行自由對(duì)話僚稿，根據(jù)患者的病情描述凡桥，智能推薦就診科室和合適的醫(yī)生。同時(shí)蚀同，該大模型還能基于患者的病情描述缅刽、病史等信息，自動(dòng)生成電子病歷蠢络，提高病歷記錄的效率和準(zhǔn)確性衰猛。

騰訊健康與訊飛醫(yī)療的邏輯相似，但它更為精細(xì)地捕捉到了“預(yù)問(wèn)診”這一需求谢肾′鲆叮基于過(guò)往智能導(dǎo)診的經(jīng)驗(yàn)，騰訊健康用大模型做了一個(gè)AI預(yù)問(wèn)診系統(tǒng)芬赢，患者預(yù)約掛號(hào)后便可同系統(tǒng)進(jìn)行詳細(xì)的預(yù)問(wèn)診回答狞朦，提前提供主訴、既往病史眷幢、用藥禁忌等信息澎矗。正式就診時(shí)，醫(yī)生對(duì)于患者的病情已有一定了解酒舶，便能提出更多針對(duì)性的問(wèn)題标晤，診斷的精準(zhǔn)度也隨之提升。

百度靈醫(yī)智惠走得稍微快一些宇赁，在診前環(huán)節(jié)拿出了智能分導(dǎo)診蕴轩、智慧加號(hào)、智能候診三個(gè)應(yīng)用凳嘁。首先搁突，智能分導(dǎo)診面向的是患者常見(jiàn)的分導(dǎo)診需求。大模型支持下只磷，AI可模擬診前咨詢流程经磅，引導(dǎo)患者對(duì)病癥進(jìn)行準(zhǔn)確描述，借助推理能力進(jìn)行歸納匯總钮追，為患者精準(zhǔn)匹配與病情相適應(yīng)的臨床科室和專家预厌。通過(guò)這種方式阿迈，醫(yī)院能夠?qū)⒂行У尼t(yī)療資源最大化利用，讓每一個(gè)醫(yī)生都發(fā)揮出他們應(yīng)有的價(jià)值轧叽。

其次苗沧，智慧加號(hào)的價(jià)值在于補(bǔ)足醫(yī)院過(guò)去服務(wù)體系中的“真空地帶”。智能加號(hào)的價(jià)值在于能將過(guò)去患者單方面的申請(qǐng)轉(zhuǎn)變?yōu)獒t(yī)患雙方的“協(xié)議”犹芹。具體而言崎页，患者首先在線上與AI模型進(jìn)行交互，同時(shí)上傳檢查結(jié)果腰埂，模型隨后會(huì)提取病史摘要和關(guān)鍵陽(yáng)性信息飒焦，幫助醫(yī)生在短時(shí)間內(nèi)判斷患者是否需要接受專家診療，從而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)加號(hào)屿笼。在武漢協(xié)和醫(yī)院的實(shí)際調(diào)用結(jié)果顯示牺荠，這一方式，明顯減少了醫(yī)生翻閱資料及同患者溝通的時(shí)間担擦，還能幫助醫(yī)生更準(zhǔn)確地確定病因例杰，有效提升診療質(zhì)量。

最后雕残，智能候診意在優(yōu)化醫(yī)生的問(wèn)診效率侥丝，提升患者就醫(yī)體驗(yàn)。AI支持下榛湖，醫(yī)生在診室中接待患者時(shí)贬打，只需幾秒鐘瀏覽這份整理好的病歷，迅速了解患者的大致情況巫邻。最終猫荤，醫(yī)生不僅省下了問(wèn)診與病歷書寫時(shí)間，還使得醫(yī)患交流更加精準(zhǔn)和高效溺察，醫(yī)生的診療決策更為準(zhǔn)確瞭芬。

當(dāng)然，也有不少企業(yè)將智能體的價(jià)值放在了隨訪矫评、藥品說(shuō)明書等環(huán)節(jié)卜壕，構(gòu)建患者社群，最終尋求藥企付費(fèi)烙常。歸根結(jié)底轴捎，過(guò)去互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療實(shí)現(xiàn)的種種創(chuàng)新，現(xiàn)在智能體帶來(lái)了跨時(shí)代的升級(jí)军掂。

用智能體制造一個(gè)“鉆孔”

由于診前場(chǎng)景落地快、需求強(qiáng)烈昨悼、應(yīng)用易于搭建等諸多特征存在蝗锥，這里自然成為智能體扎堆的紅海跃洛。因此，也有不少企業(yè)選擇跳開(kāi)競(jìng)爭(zhēng)押注未來(lái)终议，圍繞B端的藥企或醫(yī)院展開(kāi)布局汇竭。

過(guò)去數(shù)年的藥企數(shù)字化轉(zhuǎn)型及智慧醫(yī)院建設(shè)，使得醫(yī)療行業(yè)的B端用戶具備了相當(dāng)成熟的智能化能力穴张，但也隱藏著一些新的問(wèn)題细燎。

譬如，一些案例有醫(yī)藥企業(yè)在推行數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)皂甘，投入大量資金引入多種數(shù)字系統(tǒng)玻驻，但由于缺乏合理的系統(tǒng)整合，導(dǎo)致各部門系統(tǒng)互不兼容哪峰。

還有企業(yè)希望通過(guò)數(shù)字化工具來(lái)提高溝通效率冷吏，充分挖掘客情。而在實(shí)際之中守搬，業(yè)務(wù)人員缺少必要的培訓(xùn)和溝通些惑，面對(duì)過(guò)于復(fù)雜的表單抵觸情緒嚴(yán)重，常常漏填或者亂填杰趾，導(dǎo)致數(shù)字化系統(tǒng)在實(shí)施過(guò)程中碰到極大的阻力鲸锻。

因此，要在這一基礎(chǔ)上推動(dòng)智能體落地稀销，一是要保證AI盡可能無(wú)縫接入原有系統(tǒng)鸡捉，二是要保證系統(tǒng)本身的易用性，易于實(shí)現(xiàn)與用戶的溝通澳踱。

最為重要的是伤主，智能體的能力需要與過(guò)去的智慧醫(yī)院系統(tǒng)作出區(qū)分，充分發(fā)揮生成式AI的優(yōu)勢(shì)癣彩。

畢竟玫氢，現(xiàn)在的管理者已經(jīng)擁有了大量分析工具，他們需要的不再是鉆頭谜诫，而是鉆孔漾峡。

舉個(gè)例子，熙軟科技最近的醫(yī)院運(yùn)營(yíng)智能體已在多家醫(yī)院完成商業(yè)化落地喻旷，其創(chuàng)始人生逸、董事長(zhǎng)陳沖在采訪中表示：“醫(yī)院作為一個(gè)專業(yè)性強(qiáng)、管理模式復(fù)雜的社會(huì)組織且预，國(guó)家對(duì)其業(yè)務(wù)有著明確的政策要求槽袄，醫(yī)院內(nèi)部也有著完善的管理制度與運(yùn)營(yíng)流程規(guī)范，其內(nèi)容龐大和流程復(fù)雜常常導(dǎo)致醫(yī)務(wù)工作者在查詢文件和處理流程上花費(fèi)諸多的時(shí)間與精力锋谐”槌撸”

為了幫助提升醫(yī)院整體運(yùn)行效率截酷，推動(dòng)醫(yī)院管理制度的全面準(zhǔn)確落地，熙軟科技打造的小熙AI運(yùn)營(yíng)助理將醫(yī)院運(yùn)營(yíng)相關(guān)政策與制度融入知識(shí)庫(kù)乾戏，借助領(lǐng)域大模型技術(shù)迂苛、Agent技術(shù)、傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和底層多形態(tài)知識(shí)庫(kù)鼓择，實(shí)現(xiàn)智能知識(shí)問(wèn)答甘虑、智能數(shù)據(jù)分析、智能操作體驗(yàn)“三大應(yīng)用”的讯。

對(duì)于醫(yī)務(wù)工作者而言匪笨，他們?cè)谏暾?qǐng)出差時(shí)只要簡(jiǎn)單提問(wèn)，就能清晰了解差旅報(bào)銷標(biāo)準(zhǔn)误反；想要查詢科室的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)喝灌，只需向小熙AI運(yùn)營(yíng)助理發(fā)問(wèn)，便會(huì)直接獲取想要的數(shù)據(jù)奠钾。同時(shí)嘉栽，“小熙”還可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行全面的分析和解讀；無(wú)論是預(yù)算浮两、報(bào)銷還是合同等審批损螃，醫(yī)務(wù)工作者都可以在和小熙的對(duì)話中一鍵進(jìn)入，輕松操作俩食，無(wú)需再去登錄不同界面和不同操作系統(tǒng)……

再談智能化需求更大的醫(yī)院管理者筹聂。非生成式AI支撐的運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)雖然也能實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸納總結(jié)，但其缺陷顯而易見(jiàn)：一是平臺(tái)展示的數(shù)據(jù)維度有限菊碟，且難以及時(shí)擴(kuò)充节芥；二是缺乏有效的交互性，管理者只能使用平臺(tái)預(yù)先設(shè)計(jì)好的算法進(jìn)行特定維度數(shù)據(jù)的分析逆害，無(wú)法提出個(gè)性化的數(shù)據(jù)處理需求头镊。

相比之下，醫(yī)院運(yùn)營(yíng)管理智能體能夠幫助管理者實(shí)時(shí)獲取所需的各種深度數(shù)據(jù)分析與服務(wù)魄幕，并根據(jù)管理者的習(xí)慣相艇，自動(dòng)推送其期望掌握的數(shù)據(jù)。即便初次推送的內(nèi)容未能完全滿足管理者的管理需求纯陨，系統(tǒng)也支持通過(guò)多模態(tài)交互方式坛芽，進(jìn)一步定制并推送符合期望的信息。

總的來(lái)說(shuō)翼抠，醫(yī)院運(yùn)營(yíng)管理智能體已逐漸成為提升醫(yī)療機(jī)構(gòu)效率效益的重要技術(shù)實(shí)現(xiàn)路徑咙轩，并為醫(yī)院運(yùn)營(yíng)管理效率帶來(lái)極大提升。

智能體之間，不止考驗(yàn)?zāi)Ｐ湍芰?/strong>

盡管智能體的技術(shù)突破使其有能力快速占據(jù)過(guò)往已成規(guī)模的市場(chǎng)活喊，具備“殺手級(jí)應(yīng)用”的潛質(zhì)赔嚎，但在實(shí)際運(yùn)行中，其現(xiàn)有的缺陷仍然顯而易見(jiàn)的乐肿。

當(dāng)大模型能力不達(dá)標(biāo)時(shí)，很多智能體并不能在導(dǎo)診骑失、輔助時(shí)給出絕對(duì)正確的答案软雹，風(fēng)險(xiǎn)隱藏其中。

此外荞扒，對(duì)于現(xiàn)有的企業(yè)而言丙煞，搭建一個(gè)智能體很簡(jiǎn)單，而要使得自己的智能體從眾多同類應(yīng)用之中脫穎而出窟蝌，仍然需要企業(yè)投以大量?jī)?yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)钢陨，不斷訓(xùn)練、喂養(yǎng)锉潜、積累模型材圈，才能逐漸形成優(yōu)秀的業(yè)務(wù)能力。

對(duì)于大多數(shù)創(chuàng)業(yè)公司而言這都是一個(gè)考驗(yàn)摹色，這意味著企業(yè)不僅要維持研發(fā)三稿，還需在大模型落地環(huán)節(jié)加大投入。畢竟愈多的落地案例沛慢，才能反哺模型赡若，進(jìn)一步強(qiáng)化它的泛化能力。

因此团甲，從商業(yè)化到盈利逾冬，智能體仍有相當(dāng)長(zhǎng)的路要走。尤其是在百模大戰(zhàn)進(jìn)入白熱化的今天躺苦，智能體的運(yùn)營(yíng)商們或許需要重新審視一下自己的現(xiàn)金流身腻，保證其能堅(jiān)持到最終的勝利。