【天天新视野】计算机：智能问诊：医疗AI与通用大模型结合的突破口

投资要点

全球AI 聊天应用下载量和收入大爆发，有力推动垂直领域聊天应用发展。根据Apptopia，1Q23 谷歌和苹果应用商店内，在应用名称、副标题或者描述中带有“AI Chatbot” 或 “AI Chat” 字样的应用程序数量达到158，同比增长1480%，AI聊天机器人应用的下载量同比增长 1506%，应用内购买 (IAP) 收入同比增长4184%。

医疗AI 领域医患模拟对话产品获高额融资。

(相关资料图)

5 月17 日，生成式AI 平台Hippocratic AI 宣布获得5000 万美元（约3.5 亿元）种子轮融资，本次由 General Catalyst 和 Andreessen Horowitz 共同领投。Hippocratic AI 能够模拟不同类型的病人与医生进行对话，为医学生模拟临床环境。公司用114 项证书和考试测试Hippocratic AI，其中105 项HippocraticAI 的表现均超出GPT-4。

从产品角度来看，Hippocratic AI 具有4 方面性能：

1） 模拟具有不同疾病、性格、情绪和疾病史的患者和医学生进行对话；2） 医学生可以练习通过模拟检查来形成临床诊断；3） 为医学生的临床技能提供反馈；

4） 医学生上传自己的医学笔记，根据上传内容将笔记划成不同部分形成问答，便于后续学习。

Hippocratic AI 通过模拟各类患者和医学生问诊，从临床角度重塑医疗教育。

联通发布算力网络医疗大模型“Uni-talk”，可靠回复医学专业问题。

5 月17 日，上海联通携手华山医院、上海超算中心和华为公司等联合发布“Uni-talk”算力网络医疗大模型。在通用模型基础能力之上，融入医学领域专业知识，大幅提升场景感知和理解能力，逐步实现通用人工智能到医疗人工智能领域的融会贯通。

近亿条医疗专业知识资料深度训练，“Uni-talk”可以可靠回复医学专业问题。

华山医院毛颖院长凭借多个专业问题考察“Uni-talk”能力。无论是专业的医学问题还是通用常识问题，“Uni-talk”都能得出快速、精准又富有人性地回答。

“Uni-talk”在通用大规模多语言语料知识库基础上，基于医疗知识图谱收集整理接近亿条医疗专业知识资料进行深度训练学习，保障模型的推理质量、准确性与可靠性。

我们认为国内医疗IT 厂商首先发力和受益的AI 产品即为与患者文字互动的智能问诊/就医辅助类产品。当前就医助手类AI 产品不需要大量适配院内流程，可以以医疗知识库训练大模型，极大提升问诊类产品的准确性和智能化程度，实现高效导诊、分诊等就医辅助功能，并在医护人员的监督下对患者基础咨询进行自动回复，将极大提升医院运转效率。

创业慧康：智能就医助手身兼就医咨询、导诊、在线问诊、预问诊数职，极大提升浙大妇院患者就医服务质量

智能就医助手已在浙江大学医学院附属妇产科医院成功运行。我们在公众号上体验浙大妇院就医助手，就医助手可针对文字提问提出智能解决方案：

如果提问如何挂号、如何医保支付、在哪里取结果等常问问题时，智能助手会弹出针对收录问题的几种答案。如在问如何挂号时会弹出急诊在哪里挂号、只有医保卡能否挂号、预约挂号放号时间等高频问题解决方案。询问科室位置时会弹出与第三方合作的院内导航程序。

当咨询具体疾病问题时，就医助手具有智能自诊和预问诊两项功能。智能自诊就医助手会根据患者的症状描述针对性提问，在询问具体哪个位置疼痛时还会生成一张人体图供患者选择位置避免语言描述不清楚，最后自动生成智能问诊结果。

智能问诊结果包括患者主诉、现病史、既往史和疾病推测。预问诊就医助手会根据问答生成患者信息、主诉、现病史，会用树状图的形式画出患者的主要症状和伴随症状，令医生一目了然，为医生后续了解病人情况节省时间打下基础。

卫宁健康：WiNGPT 未来将融入互联网问诊等多项功能于WiNEX卫宁人工智能实验室已完成了WiNGPT 可行性验证并开始内测。WiNGPT 采用通用GPT 架构、60 亿参数，实现了从预训练到微调的医疗大语言模型全过程自有研发。5 月，WiNGPT 训练的数据量已达到9720 项药品知识、7200 余项疾病知识、2800 余项检查检验知识、1100 余份指南文档，总训练Token 数达37 亿。

共包含7 大类基础任务（问答、多轮对话、信息抽取、归一化、文本相似计算、摘要、分类、生成）与20 多项子任务。在和ChatGPT 问诊对比中，WiNGPT明显更专业、准确、简练地生成了主诉、现病史、诊断和建议。

未来WiNGPT 将以Colipot 方式将互联网问诊等功能融合到WiNEX 产品中。

通过候诊患者预问诊，人工智能快速记录数据并给出回答，医生可以实时看到和引用AI 生成的内容，提升回答效率。在使用中，GPT 大型语言模型利用迭代式的自我学习机制，通过不断优化训练过程，逐渐增强其语言建模能力，这一特性使得该模型能够更好地协助医生减轻重复性工作的负担。

当前医疗IT 企业已经研发试运行了一些互联网问诊的AI 产品，如果未来可以将这部分产品接入AI 大模型，将是最快可能被推广的医疗AI 类产品，成为AI通用大模型和医疗AI 厂商合作的突破口。

相关标的：

创业慧康

建议关注:

卫宁健康、嘉和美康（智能预问诊系统）、朗玛信息（To C 健康咨询AI 研发）、科大讯飞（智医助理）

风险提示

宏观经济下行风险；医疗 AI 应用市场推广不及预期风险；支持医疗 AI 政策发展落地不及预期风险；行业竞争加剧风险。

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