今年以来，大模型引爆了全球热点，人工智能发展进入了一个新的拐点，有人将此形容为“第四次科技革命”的起点。

人机交互的革新，使得全民生产力的爆发临近拂晓，人工智能在应用层的实践百花齐放，无人驾驶、现代医学、智慧城市、游戏娱乐、交通物流……变革悄然而至。以人工智能为代表的数智科技，正在从“工具”变成“伙伴”，对它们的认知，以及对趋势的判断，成为一张通向未来的船票。作为经济高质量发展重要的微观基础，上市公司在其中也正发挥着不可替代的重要作用。

AI改变世界，数智引领未来。上市公司在行动！

今天，让我们关注上市公司金域医学在这方面的实践。

作为以第三方医学检验及病理诊断业务为核心的高科技服务企业，金域医学（SH603882）通过不断积累的“大平台、大网络、大服务、大样本和大数据”等核心资源优势，致力于为全国各级医疗机构提供领先的医学诊断信息整合服务。

截至目前，金域医学已在全国（包括中国香港）建立了49家中心实验室，750余家合作共建实验室，服务网络覆盖全国90%以上人口所在区域，已成为国内第三方医学检验行业市场领先企业。

近日，金域医学副总裁、首席信息官李映华受邀出席“2023数智科技沙龙”圆桌环节，他分享了公司如何运用人工智能技术推进医疗诊断创新的经验，也提到了医疗大模型应用中存在的痛点。

大模型可以解决医学检测领域一些根本问题

李映华提到世界卫生组织发布的一个警告，全球每年仍有大量患者因医疗失误而受到伤害。这引发了一个思考，尽管有如此多的监测手段，为何还会出现这么多失误？

他认为，这正是医疗固有的天生难题。“随着医疗手段和检测手段的日益增多，医生对于新的检测手段和新的监测数据的解读本身就是一个难题。人工智能技术的发展为解决这个问题提供了可能，AI对海量数据有更好、更全面的解读能力，这成为金域医学进行数智化探索的出发点。”

在探索方向上，据李映华介绍，金域医学每年进行的检测量约为1.5亿至2亿次。在公司希望为临床提供更具性价比的检测项目的背景下，如何提供更精确、更丰富的检测信息给医生是金域医学做数智化的重点方向。

谈及在大模型方面的运用，李映华表示，金域医学早在ChatGPT出现之前就已经开始跟进。他认为，大模型可以解决一些根本问题，例如将基础模型用少量的数据变成某一类的专家。“大模型用高通量的方式把原知识、原认知压缩到模型之后，可能表现出触类旁通，这给整个AI产业带来了很大的想象力。”李映华表示。

在基础大模型竞速发展的背景下，行业模型是否仍然必需？

李映华看法是，就像操作系统的竞争一样，基础大模型经过竞争可能只留下两三类，但是在每个行业、每个场景内仍需要行业模型，“比如在一些场景里面，专有的、私域的数据、行业里更深的知识加持之后，（行业大模型）可以在行业里面替代人工，作为专家的助手（发挥作用）。”李映华表示。

AI领域的发展是一个长赛道，鼓励更多人投身AI领域

金域医学深耕医检行业29年，检测总量累计超25亿，数据量超10PB，建立了全球领先的东方人种大样本库和大数据库。先后发布了宫颈病变、肾脏病理、维生素D检测、遗传代谢病、罕见病等疾病检测大数据。以数据资源作为基础，以数字化转型为手段，金域医学加快推动大样本、大数据在临床研究、医检技术创新和人工智能等领域的开发与应用。

围绕计算机视觉、自然语言知识图谱及多模态多组学三大技术能力，金域医学已组建了超50人的数字化技术创新团队。而仅2023年上半年，金域医学引进临床咨询、数字化、研发、检验技术等关键岗位硕博人才近250人，其中具有海外背景及交叉学科复合型人才10余人，此外，随着公司“医检4.0”数字化转型战略的不断深入推进，金域医学建立起了超200人的数字化团队。

在沙龙的圆桌环节，李映华还提到了应用大模型的一些痛点问题。“当前国内的大模型竞争还处于同质化阶段，但是每个行业和场景都有其特殊需求，因此需要对大模型进行重新训练和学习以满足行业特定的需求。”

同时，尽管人工智能技术在医疗领域的应用取得了显著进展，但如何解决天然的问题——“谁来买单”，仍是一个挑战。“医疗不应该以增加人的经济负担为主要目的。”

为此，金域医学通过“域见杯”医检人工智能开发者大赛等方式，推动大模型在医检行业对应场景应用落地，鼓励更多的人投身AI领域。

李映华认为，AI领域的发展是一个长赛道，可能需要长时间的投入，但是它对于降低整个社会公共卫生的支出、降低人的治疗成本以及提高老百姓的健康水平具有重要意义。