7月7日，2023年世界人工智能大会健康高峰论坛作为大会举办的系列高端论坛之一，在上海张江科学会堂正式启幕。在圆桌对话环节，锘崴科技创始人、董事长王爽与行业学者围绕“AI大模型重塑医疗新未来，全面拥抱AI医疗新时代”主题展开了研讨。

　　人工智能重塑医疗新未来

　　当前，超大规模算法模型正在引领新一轮AI技术大突破、产业大爆发，推动人工智能从感知走向认知、从识别走向生成、从专用走向通用。人工智能历来是全球竞争的焦点，而通用人工智能的出现，可能在很大程度上改变甚至颠覆世界运转的逻辑，更成为今天焦点中的焦点。

　　医疗一直都是人工智能应用的重要领域，人工智能已经在过去几年内陆续落地，并在病历书写、报告生成、病例归纳、辅助决策、论文润色等医疗场景内取得了广泛的应用成果。Open AI的对话式大型语言模型ChatGPT横空出世，在医疗领域引爆了新一轮的人工智能热潮，当前，国内已有多个头部企业官宣布局AI医疗服务大模型。论坛上，诺贝尔化学奖得主Micheal Levitt在演讲中也强调大规模算法模型在医疗领域、尤其是新药研发平台的重要性，“生物、人、计算机是三位一体的。”

　　他认为，大模型的出现是人工智能发展过程中非常具有意义的成果，并不是机器学习的简单延展，而是在机器学习的基础上通过超大规模的模型，实现了对于人类语言更高级别的理解与生成，有望为多个行业带来颠覆性的应用。“尤其是在医疗领域，基于大模型和多模态的数据能够更全面的了解病人的情况，以此提供更精准的诊疗，或者颠覆传统的问诊方式，实现远程问诊。”

　　隐私计算护航医疗数据安全

　　AI大模型的应用有望显著缓解医疗行业痛点。随着应用场景的进一步深化，医疗行业智能化时代有望正式开启，行业长期机遇巨大。

　　医疗垂直领域大模型的开发面临着非常多挑战。他认为，大模型可以分成两部分，一部分是通用化的模型，可以基于一些公开的数据集进行大模型的训练；但真正要应用到某一个领域、特别是医疗领域的时候，需要进行模型的微调才能够提供更精准的结果。在模型微调的过程当中需要利用大量高敏感的患者隐私数据，这些数据直接用于训练会产生很多潜在的风险。另一方面，为了确保生成结果的准确性，需要结合专业的医学领域知识库进行过滤，同样需要应用隐私计算技术，结合多元知识库来提高模型精确度。因此，医疗领域大模型的发展离不开隐私计算。

　　隐私计算也是锘崴科技在过去十余年中持续深耕的核心技术。在“AI大模型重塑医疗新未来，全面拥抱AI医疗新时代”主题圆桌对话环节，王爽强调了隐私计算技术的重要性。他指出，在大模型时代，隐私计算技术能够大幅降低大模型的隐私信息泄露风险，可以结合多种技术路线保证数据不出本地的情况下完成高效的计算，保证模型在安全计算环境中的运算能力，并在不影响模型效果的情况下提高模型的安全性。在众多的前沿技术中，隐私计算能在充分保护数据和隐私安全的前提下，既解决医疗数据安全痛点，同时又为医疗数据的互联互通、高效流动奠定基础，是最符合医疗数据可用不可见需求的技术类型。

　　“我们认为，未来十年，数字医疗将会进入AI结合大数据的时代。越来越多的数据被产生出来，包括基因组学数据、影像学数据、报告的数据等，需要通过AI将这些数据过滤成有用的结果、进而支持医疗诊断，辅助医生在疾病诊断、治疗、预防等方面进行决策。其中最核心的问题，还是怎么更好地利用这些数据。数据是AI的基础，这其中会涉及到大量的数据隐私保护问题，在技术层面上和法律层面上，都仍有相关的工作需要去做。”王爽表示。（李文）