比尔·盖茨可能是ChatGPT的“头号铁粉”。

他对ChatGPT的“表明”，简直犹如情话一样平常热烈，“这是我一生中见到的两项*革命性的手艺之一”。

ChatGPT在医疗领域的落地，则是比尔·盖茨最为看好的赛道，他期待全球都一筹莫展的看病难、看病贵顽疾，借此缓解。

比尔·盖茨的盖章点赞并非虚美。

他有着足够的权威性——既是微软的首创人，洞悉人工智能的未来图景，也是*的医疗专家——在脱离微软后，他把大部门精神投身于医疗慈善事业。

不止比尔·盖茨，创新工厂首创人李开复、奇绩创坛首创人兼CEO陆奇，以及红杉中国等，都对类ChatGPT手艺落地医疗（以下简称HealthGPT），有着高度期待。

陆奇笃信，好的医护就是“超级模子”，医疗产业自己就是模子驱动，正是AI可以长袖善舞的领域。

而在外洋，ChatGPT和谷歌打造的“Med-PaLM”，也都陆续秀出了“医术”；在海内，互联网医院平台医联刚刚上线了AI医生——MedGPT。

Med-PaLM和MedGPT恰恰代表了两类玩家——前者是超级巨头的典型，打造的通用大模子，会在医疗等多个领域尝鲜探路；后者是垂直赛道的玩家，以AI为工具，走向医疗服务终点。

投资机构、头部大厂、创业公司的整体涌入之下，AI医生到底能不能替补上位，纾解医疗供应欠缺的顽疾？从模子上线，到大规模应用落地，需要闯过哪些关卡？

一

巨头独角兽同向差异路

创投契构、巨头和独角兽的汹汹入场，是看中了AI医疗的广漠远景——HealthGPT站在了AI和大康健交汇的十字路口，两者都是10万亿量级的超级风口。

凭证《康健中国2030设计纲要》，2030年，中国大康健产业市场规模有望迫近16万亿元，成为中国经济的支柱产业之一，可以类比的是，2022年，被视为经济支柱的房地产行业，开发投资总额也不外13.29万亿元。

另据Frost & Sullivan宣布的《医疗智能行业白皮书》展望，2030年，中国医疗智能行业规模有望跨越1.1万亿。

而风口正热的ChatGPT，其母公司OpenAI的估值，已经飙涨至300亿美元，还动员大股东微软的市值大涨三四成。

陆奇甚至展望，OpenAI的未来市值有望碾压谷歌，成为全球首家超十万亿美元市值的企业。

而在李开复看来，类ChatGPT领域，有三种投资时机：一是像OpenAI一样做平台，这是大厂才气玩得起的烧钱游戏；二是AI基础设施；三是细分领域应用，HealthGPT就是最有远景的赛道之一。

只管同向奔赴，但实在，谷歌的Med-PaLM，与医联的MedGPT，终点并不相同，一定会渐行渐远。

无论是谷歌，照样OpenAI，搭建的头部AI平台，都不会专情于某一垂类领域，一定都抱着“既要又要还要全都要”的“海王”心态，涉足普遍，但浅尝辄止，蹚水医疗领域，也更多是对其底层AI能力的验证和磨炼。

在AI大模子结构上，谷歌更忧郁的是，先发先至的OpenAI，对其赖以为生的主营营业造成致命袭击。

今年年头，如临大敌的谷歌CEO皮查伊，招来了谷歌两位首创人拉里·佩奇和谢尔盖，延续开谈判讨对策，在会上将ChatGPT称作“红色警戒级”的对手。

而无论是为了抵御外部袭击，照样内部增进需求驱动，谷歌结构的战略重点，一定是通用型大模子。

但医联等垂类玩家差异，AI是路径，医疗是终点。而且，医联主攻的并非平常的大康健领域，首创人、CEO王仕锐对公司的定性是“严肃医疗”。

从未来的应用思绪上，谷歌等泛平台，可能会涉足民众浅条理的大康健服务，好比提供在线咨询等服务；

而医联MedGPT则是深入严肃医疗的链条中，借助这步落子，深化其角色定位，从链接者、服务者，延伸到“赋能者”。

在既有的资源禀赋上，两者的优势也大不相同，谷歌、OpenAI的优势在于AI手艺实力壮大，资金雄厚不差钱。

ChatGPT自己就是一场烧钱游戏，凭证国盛证券的研报，类ChatGPT的AI大模子，一次训练成本，可能就高达数万万美金。

医联等垂类玩家不如谷歌那般土壕，但其优势则在于，更专业也更聚焦，一方面其拥有海量的专业数据；另一方面，其力出一口，进窄门花小钱，在专注领域里，未必逊色于头部平台，也许还能显示更好。

凭证谷歌透露的成就单。今年3月，比首代产物更伶俐的谷歌Med-PaLM 2面世后，在医学考试中的显示处于“专家”水准，答题准确率跨越85%，比前一代的效果凌驾18%。

而ChatGPT的医学考试成就单，就乏善可陈了。在三份答卷中，准确率漫衍在 52.4% 到 75% 之间，倘佯于及格线上下。

医联MedGPT的显示，也可圈可点。医联抽取了532名复诊患者档案举行信息脱敏，并举行了模拟首诊实验。效果显示，医联MedGPT的诊断效果与患者原有线下门诊的诊断吻合率跨越97.5%。

头部大厂和垂类玩家同台秀技，各展所长，各有其用，实在并非面贴面的直接竞争关系，双方共存的名目，将会耐久存续。

二

“称重”大康健类ChatGPT价值

对HealthGPT产物翘首以盼的，不止头不大厂和创投契构，另有医疗行业人士和卫生主管部门。

中国工程院院士、国家下层糖尿病防治治理办公室主任贾伟平断言，人工智能在医疗手艺研究、临床诊断、手术治疗、早期干预、慢病治理等方面，都能施展作用。

国家肿瘤临床医学研究中央主任郝希山则期待，未来人工智能、大数据处置等方面的专家，可以和临床医生坐在一起，配合为病人出具加倍个性化、精准化的诊疗方案。

天下政协委员、北京医院放射科主任陈敏则以为，人工智能可以缓解城乡医疗资源供应不平衡。

医疗主管政府部门对于人工智能的态度也相当开明。

中国政府宣布的《“康健中国2030”设计纲要》，多次提及智能化，好比疫情信息智能监测预警、医保智能监控、智能康健电子产物等。

在深受医疗欠缺之困的中国市场，厚实医疗供应，是类MedGPT产物最为显形的价值。

中国医疗服务的供应不足，主要体现在两个层面。

一是*性欠缺，荷兰数据公司Euro RSCG绘制的全球医生资源舆图显示，中国医患比例1:950，平均每1000⼈，对应1个医⽣，与之类比的是，在古巴，医患比是1:170，美国则是1：390，欠缺一目了然。

这年头，谁还在「贩卖」生活方式？

其次，则是结构性供应不足，城乡、区域医疗资源分配不平衡。

而HealthGPT的高效学习、优化，应用，可以推动优质医疗资源快速复用，一旦能力成熟，可以为病人初诊病情，或者辅助医生诊断，以此释放医疗供应。

在贾伟平的设想中，新一代人工智能或可进化为个体化的康健管家，未来医生开处方，纷歧定需要开详细药品，可以凭证患者状态，推介差异特质的人工智能或是智慧医疗产物，这种“数字治疗”产物不仅能够提供短期的诊疗方案，还能提供全周期的康健治理服务。

对于慢性病患者的价值尤为凸显。凭证统计，在中国，慢性病导致的疾病肩负占总疾病肩负的近70%，导致的殒命占总殒命人数的86.6%。

但由于医疗供应欠缺，医生无暇对患者举行耐久治理，导致患者依从性不高，全周期的诊疗方案难以延续，而HealthGPT可以接受病人，对其举行耐久的跟踪治理。

详细而言，医联可以把MedGPT纳入到其慢性病治理服务中，以此释放服务能力，降低服务成本，提升服务精度。

也有望促进医疗服务平权。好比，通过MedGPT的智能监测系统，大都会的三甲医院医生可以远程监测边缘区域患者的心率、血压、体温等心理指标，做出远程诊断等等等。

其次，中国缺乏提供全周期康健服务的全科医生，HealthGPT可以替补。

生长全科医生，是中国新医改的主要行动，但据卫生部提供的数据显示，中国注册的全科医生仅有7.8万名，缺口高达二三十万。

而手艺过关的HealthGPT可以经受这一角色，成为民众康健的守门人，为其提供导诊和初诊服务。

据官方透露，医联MedGPT现在已经拥有近3000种疾病的首诊能力，笼罩80%以上的成年人疾病和90%以上的0-12岁儿科疾病，已经开端具备了全科医生的潜质。

在内测历程中，用户在求诊糖尿病时，MedGPT给出了详尽的解决方案，与患者线下面诊的效果几近趋同。在问诊环节，甚至对家族遗传病史，也有详细询问。而在用户求诊皮肤问题时，还指导用户上传患部照片，以此提高诊疗准确度等等。

其三，对于医护群体而言，MedGPT能成为其功效壮大的助理。

医生身负科研义务，MedGPT能为其快速梳理资料数据等；

可以在某些环节替换医生，解放医生生产力，好比新冠疫情时代，AI凭证肺部CT图像识别完成疑似患者初筛等等；

作为辅助监测工具，辅助医生削减医疗事故。凭证统计，每年有2%的住院病人，履历过药错误事故，通常是源于医护群体的无意疏忽，或者流程破绽所致，而MedGPT可以提供实时预警服务，在医护难以完全阻止的懈怠时刻，警戒提醒等等。

其四，辅助医院细腻化治理。

从事多年医院团体化治理的冯庆明博士告诉《财经故事荟》，他在实验用AI举行科室谋划剖析，“AI能成为院长和科室主任的好副手，举行医疗质量和患者平安指标及指数的监测、敏感指标预警等”。

此前，国家卫健委的统计显示，天下三级医院的亏损率高达43.5%，降本增效、细腻治理的需求相当迫切。

总之，在医疗服务供应严重欠缺的中国市场，HealthGPT一定会身负重任，可能的使用场景还相当多元，而其商业估值，归根结底，取决于其能提供若干医疗服务价值。

三

过门石与护城河

只管在中国市场，类MedGPT产物的商业远景，已是抬眼可望的整体共识，但啃下这块“硬骨头”，也并非易事。

与其他领域差异，医疗服务的怪异征在于，其一医疗服务异常专业异常庞大。

其二，医疗关涉生命康健，因此服务的容错率极低，平安性是不能逾越的底线，也不能容忍类似ChatGPT一样的信口开河的任性。一个典型的例证是，MedGPT提供的诊疗方案中，最后一条都市相当郑重的建议——若有需要尽快到医院举行后续检查诊疗。

正因云云，若是没有任何积累，从0到1贸然结构HealthGPT，难有胜算。要想在此有所作为，最少需要以下三重资源禀赋。

其一，HealthGPT的升级打怪，要靠数据和算法一起喂养，因此，海量且专业的医疗数据，必不能少。

但难度在于，通常来说，医疗数据较为敏感，外部公司难以拿到专业数据。

而医联之以是能够首发MedGPT，也在于其数据优势。

现在医联已经聚拢了跨越150万注册医生，在线治理了数万万确诊慢性病患者，依赖于上述数据，MedGPT网络整理靠近20亿条真实医患相同对话、磨练检测和病例信息举行深度训练学习，才气保障模子的推理质量、准确性与可靠性。

谷歌Med-PaLM2显示不俗，也赖于海量数据的挪用，其依托的PaLM大模子，拥有5400亿参数，是Google迄今为止研发的*规模的模子。

正是依赖于大量数据的浇灌，MedGPT才有所突破——已往，医疗行业人士普遍忧郁，类ChatGPT手艺，无法像医生一样“望闻问切”。MedGPT则实验解决这一难题，首次解决了AI医生无法与真实患者延续自由对话的难点，并在医疗问诊场景中支持多模态的输入和输出。

其二，仅有数据还远远不够，还必须深入一线，既懂AI，又懂医疗。

HealthGPT刚刚上线时，显示生涩不能阻止，若何快速提高？*的谜底，就是基于大量专业医生的真实反馈，举行强化学习、调优校正。医联链接的数百万医生，未来都能成为MedGPT大模子的“导师”和“教练”。

其三，任何大模子的终点，都是应用，无场景则无价值。

构建应用场景，一方面能让HealthGPT的手艺盈利得以变现，医联群集的150万名医生，让其在应用推广落地中，可以所向无敌。另一方面，更高频更普遍的应用，也能以战代练，连续磨炼优化HealthGPT的能力。

而且，医联MedGPT，还可以和其存量营业互补协同。好比，医联已经结构的云磨练、云影像、云药房、云医保等，可以助力MedGPT获得更完善的诊疗数据，提升诊断水平，有望在疾病的预防、诊断、治疗、康复、报销等环节，构建全链智能的闭环服务。

不外，由于医疗是政府部门高管控的敏感行业，因此，对于谷歌、医联等玩家而言，仅仅突破手艺关、营业关还远远不够，也要迈过医疗伦理关，执法律例关。

其一，到底若何界定HealthGPT和医生的关系？

只管类MedGPT手艺与日俱增，但其能力还远未到达自力出诊的水平。因此，现实的选择是，HealthGPT不要妄想替换医生，而是辅助医生。

尤其是在疑难杂病重症领域，医生的专业履历，依然不能替换。卫生主管部门出台的《人工智能辅助治疗手艺治理规范》，对其界定也是“辅助治疗”。

其二，作为医生的助手，HealthGPT该若何纳入主管部门制订的诊疗手艺指南临床路径，明确流程，界定角色等，让更多医生和医院科学使用，可能还要守候执法律例的后续完善。

实在，早在2009年，卫生部就出台了《人工智能辅助治疗手艺治理规范(试行)》，随后又在2017年更新了版本。一方面，上述规范，展示了主管部门拥抱新手艺的开明和开放；另一方面，人工智能手艺的进化，早已今是昨非，而出于审慎原则的治理规范一定存在滞后性，并不适配当下HealthGPT手艺突飞猛进的现实。

总之，远景广漠，是HealthGPT值得期待的灼烁未来；关卡重重，则是HealthGPT必须直面的当下挑战。关关难关关关过，只要偏向对了，就不怕路远。