生成式AI在医疗领域大有用武之地之地，能够帮助我们应对医疗领域一些最大的痛点：医疗行业的资源短缺问题，医生过重的负担，还有患者怎样获取准确的信息等。这也是科技巨头们最看好的赛道之一。
谷歌：医学专用智能搜索引擎和大语言模型
2023年的HLTH大会上，谷歌宣布，他们的Vertex AI平台添了一个新功能。通过生成式AI技术，健康和生命科学公司现在能搜索更多的患者数据，包括临床数据（比如FHIR数据和临床笔记）。这些数据可以和Google的医学大语言模型Med-PaLM 2一起用。
Vertex AI提供了一个医学专用搜索引擎，Med-PaLM则是谷歌专门为医学领域训练的大语言模型。Vertex AI和Med-PaLM 2一起使用，医务人员就能找到直接针对患者医疗记录的医疗问题答案。
这个功能支持HIPAA（医疗数据隐私和安全）的合规性，整合了谷歌云的Healthcare API和Healthcare Data Engine，现在已经可以供健康和生命科学公司试用。
Med-PaLM 2在三月份进行了美国医学执照考试样式的问题测试，结果表现得非常出色，准确率超过85%。这款大型语言模型也在MedMCQA数据集上获得了及格分 （MedMCQA是一个设计来解决现实世界医学入学考试问题的多选数据集)。
在七月份，谷歌研究人员进行了一项研究并发表在Nature上，Med-PaLM对提交的问题提供了与科学共识一致的长篇答案，这在92.6%的问题上与临床生成的答案一致。
谷歌一直深耕智慧医疗领域，开发了很多医院内的智能工具。有了这些新AI应用后，它绝对是掌控了未来医疗模式的巨头之一。
微软：云服务中的数据分析平台，AI聊天机器人还有智能临床文档工具
首先是微软Azure云服务中的Microsoft Fabric， 它可以组合来自电子健康记录、图像、实验室系统、医疗设备和索赔系统等来源的数据，以便医疗机构可以对其在同一位置进行访问和分析。 它还可以帮助医务人员减少耗费在搜索不同数据的时间，更专注于护理患者。微软也提供一种名为 Azure AI Health Bot 的新型医疗 AI 聊天机器人，它可以从医疗机构自己的内部数据以及信誉良好的外部来源（例如食品和药物管理局和美国国立卫生研究院）中提取信息。
微软还推出了新的临床文档自动化解决方案DAX (Dragon Ambient eXperience）。DAX 能够在患者来访后立即自动生成临床笔记草稿,供临床审阅和完成。它结合了成熟的语音交互AI,以及OpenAI GPT-4的高级推理和自然语言能力。
和云服务结合的to B商业模式，规避直接面对患者的风险
谷歌和微软的AI应用都是先服务于医疗机构和医务人员，而不是直接面对患者。这是非常符合美国医疗监管环境的策略。如果直接面对患者，不仅面临的监管批准流程更加复杂，而且患者如果依赖AI提供的信息而做出错误决策，产生的风险对非医疗公司也是难以承担的。
To B的商业模式也更加清晰，如果这些AI应用确实能够提高医疗服务的效率，医疗机构的付费意愿不是问题。而且，医疗机构已经大量使用云服务平台来进行数字化转型，这些AI应用也会帮助谷歌云和微软Azure云争取更多云计算的市场份额 （压力来到亚马逊AWS）这边。
这还给我们一个启示，医疗保健领域是值得长期看好的投资赛道，但是后面从医疗领域的创新和增长中获益的，未必是医疗公司，而是纳斯达克里的AI科技公司。
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