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21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者王俊上海報(bào)道

AI醫(yī)療浪潮奔涌，行業(yè)融資活動(dòng)持續(xù)活躍，AI醫(yī)療服務(wù)日益普及。《中國(guó)AI醫(yī)療產(chǎn)業(yè)研究報(bào)告》數(shù)據(jù)顯示，2023年中國(guó)AI醫(yī)療行業(yè)規(guī)模已達(dá)到973億元，其預(yù)計(jì)到2028年將進(jìn)一步增長(zhǎng)至1598億元，2022-2028年間的年復(fù)合增長(zhǎng)率為10.5%。

“醫(yī)療成為人工智能博弈的核心行業(yè)?！痹?025中國(guó)聯(lián)通合作伙伴大會(huì)·數(shù)智醫(yī)療論壇上，這成為與會(huì)者的共識(shí)。

不過(guò)，會(huì)上也提出，醫(yī)療領(lǐng)域高質(zhì)量數(shù)據(jù)集不足成為AI醫(yī)療發(fā)展過(guò)程中的掣肘之處，訓(xùn)練語(yǔ)料不足增大大模型應(yīng)用錯(cuò)誤風(fēng)險(xiǎn)，“幻覺(jué)”以及推理過(guò)程不透明等問(wèn)題，導(dǎo)致面向診斷建議等場(chǎng)景風(fēng)險(xiǎn)增加；并且，大模型的硬件本地部署方式導(dǎo)致算力分散浪費(fèi)。

與會(huì)專(zhuān)家建議，通過(guò)臨床數(shù)據(jù)的收集、脫敏和標(biāo)注，構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)，以高質(zhì)量數(shù)據(jù)的確定性，應(yīng)對(duì)模型的不確定性。中國(guó)聯(lián)通副總經(jīng)理郝立謙提出倡議：共同推動(dòng)與各醫(yī)療機(jī)構(gòu)、科研單位、產(chǎn)業(yè)伙伴共同建立專(zhuān)病標(biāo)注聯(lián)盟，構(gòu)建從數(shù)據(jù)治理到標(biāo)注的數(shù)據(jù)工程能力，共同打造高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，并在此基礎(chǔ)上共同研發(fā)專(zhuān)病智能輔助診斷模型、手術(shù)規(guī)劃等人工智能的應(yīng)用。

高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)缺乏AI幻覺(jué)增加醫(yī)療風(fēng)險(xiǎn)

從電子病歷到人工智能輔助診斷、遠(yuǎn)程醫(yī)療，科技已經(jīng)深刻改變了醫(yī)療服務(wù)模式。

其實(shí)，醫(yī)療領(lǐng)域一直是擁抱科技的前沿領(lǐng)域，此前醫(yī)療領(lǐng)域的信息化建設(shè)構(gòu)建了數(shù)字醫(yī)療的基礎(chǔ)，伴隨著ChatGPT、DeepSeek等生成式人工智能的發(fā)展，為醫(yī)療領(lǐng)域發(fā)展再次注入動(dòng)力。

當(dāng)前，AI已廣泛應(yīng)用于醫(yī)療全流程，包括健康管理、診前診中診后服務(wù)、影像分析、藥物研發(fā)和手術(shù)機(jī)器人等。AI助力醫(yī)療機(jī)構(gòu)提升效率、優(yōu)化流程，并改善患者體驗(yàn)。

《中國(guó)AI醫(yī)療產(chǎn)業(yè)研究報(bào)告》數(shù)據(jù)顯示2023年規(guī)模973億元，預(yù)計(jì)2028年達(dá)1598億元。東吳證券指出，細(xì)分賽道中，AI影像、病理、醫(yī)療系統(tǒng)、健康管理、終端應(yīng)用、制藥等領(lǐng)域各具特點(diǎn)，規(guī)模增長(zhǎng)、政策支持、競(jìng)爭(zhēng)格局逐漸明晰，未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)向好。

但是，關(guān)鍵技術(shù)不斷突破，面臨風(fēng)險(xiǎn)也在增加。會(huì)上，國(guó)家衛(wèi)健委規(guī)劃發(fā)展與信息化司信息統(tǒng)計(jì)一級(jí)調(diào)研員沈劍鋒直陳當(dāng)前面臨的四大風(fēng)險(xiǎn)。

第一，專(zhuān)業(yè)訓(xùn)練語(yǔ)料不足增大大模型應(yīng)用錯(cuò)誤風(fēng)險(xiǎn)。沈劍鋒指出，醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域短期內(nèi)大模型應(yīng)用爆發(fā)式增長(zhǎng)，短時(shí)間無(wú)法提供足夠的高質(zhì)量訓(xùn)練語(yǔ)料，無(wú)法有效消除"幻覺(jué)",推理過(guò)程不透明等問(wèn)題，導(dǎo)致面向診斷建議、用藥指導(dǎo)等場(chǎng)景風(fēng)險(xiǎn)增加。

這一點(diǎn)亦是行業(yè)普遍提及的痛點(diǎn)。高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)直接決定AI大模型的性能，其不僅用于模型的訓(xùn)練，還用于模型的驗(yàn)證和優(yōu)化。數(shù)據(jù)是人工智能的基石，高質(zhì)量數(shù)據(jù)保障模型準(zhǔn)確性。

此前有報(bào)道指出，中國(guó)約有5000家醫(yī)院具有病理科，但不足5%的醫(yī)院將數(shù)字化應(yīng)用于日常的診斷過(guò)程當(dāng)中，導(dǎo)致數(shù)據(jù)的規(guī)模小，影響了智慧化的發(fā)展。在算法的層面上，傳統(tǒng)的模式數(shù)據(jù)標(biāo)注依賴(lài)于病理學(xué)的專(zhuān)業(yè)知識(shí)，導(dǎo)致非常的昂貴而費(fèi)時(shí)，并且具有個(gè)人的主觀性。

而大模型自帶的“幻覺(jué)”缺陷，在醫(yī)療領(lǐng)域這一高風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景中將面臨更多的挑戰(zhàn)。

第二，沈劍鋒提及，多模態(tài)處理能力不足導(dǎo)致大模型應(yīng)用場(chǎng)景受限?！按笳Z(yǔ)言模型擅長(zhǎng)語(yǔ)言交互能力對(duì)圖像、視頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)的處理能力不足，對(duì)于圖文混合或文字加視頻的應(yīng)用能力不足，難以有效支撐臨床復(fù)雜場(chǎng)景應(yīng)用?！彼岬?。

第三，國(guó)產(chǎn)大模型的崛起顯著增加大模型應(yīng)用，基于少數(shù)大模型底座集中開(kāi)發(fā)應(yīng)用，面臨惡意攻擊，單點(diǎn)突破等安全風(fēng)險(xiǎn)

第四，沈劍鋒指出，大模型的硬件本地部署方式導(dǎo)致算力分散浪費(fèi)。他提到，調(diào)研發(fā)現(xiàn)大多數(shù)醫(yī)療機(jī)構(gòu)采用本地部署方式，客觀加快了DeepSeek的快速應(yīng)用擴(kuò)大，但導(dǎo)致算力硬件分散、資源無(wú)法發(fā)揮集中效力，存在重復(fù)投入、算力浪費(fèi)等問(wèn)題。

各方攜手共建高質(zhì)量數(shù)據(jù)集

“醫(yī)療衛(wèi)生語(yǔ)料和公共服務(wù)平臺(tái)成為關(guān)鍵?！鄙騽︿h提到，這也成為與會(huì)者的共識(shí)。

“要以高質(zhì)量數(shù)據(jù)的確定性，應(yīng)對(duì)模型的不確定性?！北本┬l(wèi)健委副主任嚴(yán)進(jìn)指出，要通過(guò)臨床數(shù)據(jù)的收集、脫敏和標(biāo)注，構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)來(lái)驅(qū)動(dòng)人工智能的研發(fā)，不斷優(yōu)化人工智能的產(chǎn)品性能，提高模型的準(zhǔn)確率、準(zhǔn)確性。

“特別是在醫(yī)療場(chǎng)景下，高精度模型依賴(lài)于高質(zhì)量的數(shù)據(jù)?！眹?yán)進(jìn)表示，他提到了北京的探索案例：依托北京安貞醫(yī)院建設(shè)心臟病的高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。

據(jù)其透露，該數(shù)據(jù)集整合了160萬(wàn)例成人心臟數(shù)據(jù)和30萬(wàn)胎兒心臟數(shù)據(jù)，上千例的妊娠合并心臟病以及上千例出生病例。數(shù)據(jù)覆蓋了160種成人心臟病和108種胎兒心臟病，還包含超聲心動(dòng)圖影像、超聲結(jié)構(gòu)化參數(shù)以及臨床病例等，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性與全面性。

郝立謙提及，中國(guó)聯(lián)通聯(lián)合首都醫(yī)科大附屬北京胸科醫(yī)院建立了17種征象、2萬(wàn)例肺結(jié)核CT高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。

當(dāng)前，醫(yī)療機(jī)構(gòu)普遍采用“大模型基座+小樣本微調(diào)+專(zhuān)業(yè)知識(shí)融合”的方式落地部署大模型，本地化部署導(dǎo)致算力分散等問(wèn)題。

對(duì)此，郝立謙指出，將充分發(fā)揮算網(wǎng)優(yōu)勢(shì)，全面降低醫(yī)療機(jī)構(gòu)使用門(mén)檻；并且，聯(lián)手合作伙伴共建醫(yī)療MCP服務(wù)體系，推動(dòng)醫(yī)療人工智能應(yīng)用規(guī)?；涞夭⑦\(yùn)營(yíng)服務(wù)。

完美世界:石昊一生隕落過(guò)幾次,最后一次竟直接被打成血霧

你知道完美世界主角石昊，一生戰(zhàn)死過(guò)多少次嗎？最后一次竟直接被打成血霧，可謂是尸骨無(wú)存。要知道石昊作為主角，本是天生便攜帶著至尊骨，可謂是天賦絕倫，奈何命運(yùn)坎坷，從小堂兄石昊的挖骨之痛到最后的荒天帝，讓石昊經(jīng)歷了無(wú)數(shù)挫折與磨難，其中不乏戰(zhàn)死沙場(chǎng)，但好在最后都險(xiǎn)死還生-|。而石昊第一次戰(zhàn)死便是在下界希望你能滿(mǎn)意。
石昊在《完美世界》中是一個(gè)英雄人物，從小就習(xí)慣了與天斗，與人斗，與世間一切不公和黑暗相斗--。他不懼強(qiáng)權(quán)，不怕?tīng)奚释儚?qiáng)只為追隨柳神的腳步，同時(shí)守護(hù)住石村。小說(shuō)最后，石昊成為了獨(dú)斷萬(wàn)古的荒天帝，但回顧荒天帝的一生，卻總能發(fā)現(xiàn)悲劇的一面——。追其緣由，其實(shí)跟石昊的性格和他肩上承擔(dān)的使命有很大關(guān)系是什么-。

完美世界:石昊修行之路中的四位恩師,每一位都非常凄慘

石昊之所以能夠一路崛起，靠的不僅是他那遠(yuǎn)超常人的修煉天賦-——。他在修行之路中先后遇到的四位恩師，也是極為重要的。雖然這四人都曾因?yàn)槟承┰?，無(wú)法做到一路守護(hù)_|。但在石昊的成長(zhǎng)過(guò)程中，他們都曾傾盡全力去庇護(hù)，都想將石昊培養(yǎng)成可以獨(dú)當(dāng)一面的強(qiáng)者。然而在石昊屹立在諸天萬(wàn)界的頂端之前，這四人的遭遇卻非常凄慘是什么。
完美世界動(dòng)漫現(xiàn)在已經(jīng)出到石昊從天人族脫困來(lái)到扶風(fēng)城的階段-。而這里不得不說(shuō)石昊應(yīng)該感謝葉傾仙，因?yàn)槿绻皇侨~傾仙，石昊只怕要被天人族一直囚禁，直到牢底坐穿。而就是因?yàn)槿~傾仙及時(shí)相救，石昊才能脫險(xiǎn)，才能離開(kāi)天人族。而值得一提的是，為怕石昊再遇到危險(xiǎn)，被人追殺，于是葉傾仙特意給了石昊一個(gè)破界符，讓石昊有幫助請(qǐng)點(diǎn)贊。

完美世界:石昊為什么不信輪回,真的有輪回存在嗎?

他也質(zhì)疑過(guò)是否真的有輪回存在于世間，因?yàn)槿浯蟮乐?，一朵代表逝去的他，在為今生誦經(jīng)，一朵是當(dāng)世的他，注定無(wú)敵，這是他的信念，一朵是未來(lái)的他化作變數(shù)萬(wàn)古為一、永恒不滅，如果沒(méi)有輪回又何談過(guò)往和今生，所以此時(shí)的石昊不能確定是否真的存在輪回，在完美世界的最終一戰(zhàn)過(guò)后，石昊的親人朋友和兄弟等幾乎有幫助請(qǐng)點(diǎn)贊。
這石云峰就是小石昊的第1個(gè)師父，所起的作用也很關(guān)鍵。柳神，這柳神算是小石昊的第2個(gè)恩師，同時(shí)也對(duì)其成長(zhǎng)起了很大的指引作用，并在整個(gè)《完美世界》占據(jù)了大量的戲份，可說(shuō)是位十分重要的人物_|。就在故事前期，柳神可說(shuō)是個(gè)天花板一樣的存在|。比較有意思的是，一開(kāi)始大伙都沒(méi)弄清柳神的性別，而他還以柳樹(shù)形象是什么-。