医疗科技创业者的十年之旅:从技术到商业的蜕变

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在信息化时代和大模型技术的浪潮中,医疗行业无疑是最具挑战性的领域之一。数据壁垒高、场景复杂且容错率极低,然而其巨大的商业和社会价值仍然吸引了无数创业者的加入。

张超是 2016 年创办左医科技的先锋之一。他毕业于电子科技大学,曾在百度担任 NLP 领域的技术负责人,并参与过知识图谱的开发。在他的带领下,左医科技迅速成长为一家结合知识图谱与医疗大模型的科技公司,现已与 200 多家三甲医院建立了合作伙伴关系,客户中不乏北京协和医院、武汉同济医院等顶尖医院。

在这十年的创业旅程中,张超始终深耕在技术的最前沿,敏锐捕捉每一个技术转折的机会,却也深知医疗科技变现的困难。“一件事能否成功,时机至关重要。”

在医疗领域日渐兴起的“AI 医生”浪潮中,他依旧保持作为技术创业者的敏锐,重注于“端到端”与“场景”结合的技术路线,同时也在探索商业模式的创新,力求在传统医疗服务之上发掘新的商业可能性。

探索“端到端”

2020 年,张超及其团队首次将 Transformer 技术引入医患对话,推出了名为“AI Doctor”的智能问诊程序。他亲身体验过后,深感“Transformer 技术的出现,改变了以往人机交互的‘呆板’状态”。

虽然张超的团队尝试微调 GPT-2,并初见成效,但由于模型成本过高,他们又转向国内其他模型的微调,效果却不甚理想。“当时我确实有些怀疑这条路线,但回想起来,国内模型的能力确实当时还是乏力。”

随着时间推移,2022 年 ChatGPT 问世,张超及其团队认识到技术的飞跃变化。左医科技一度试图自行训练模型,最终因数据与算力的巨额需求,转而选择在开源模型上进行定制。经过评估,他们锁定了通义千问进行医疗领域的模型训练。

2023 年 5 月,左医科技成功推出医疗专用的大模型,并在四川省人民医院等百强医院落地。虽然之后也曾尝试在其 DeepSeek 平台上继续训练,但最终团队决定继续基于通义千问进行优化。随着大模型逐步升级,关于“垂直模型是否会被通用模型取代”的讨论愈加激烈。张超认为,通用模型在获取专业数据方面的障碍使得垂直模型有其不可替代的价值。

在医学场景中,知道哪些事情是通用模型无法胜任的,将是今后垂直模型的机遇所在。2024 年,张超发布了左医 GPT-01 版的内测视频,声称其医疗诊断效果与指令模型相比提升超过 15%。他相信,未来的核心应用方向将在于围绕重要场景打造的端到端应用。

坚持 B 端利润,探索 C 端增长

毫无疑问,技术所赋予的“AI 医生”正在为医疗行业带来新的机遇。张超认为,AI 医生在医院落地时,应采用全科—专科—专科专家的顺序。但他也明白,这种模式的背后并没有太多合理性,更多是资源的积累。

左医科技正积极探索 AI 医生在不同专科的应用,并已在儿科取得进展。张超表示,儿科领域研究的必要性在于许多罕见疾病的早期发现,而且由于商业化难度较高,未来仍需谨慎推进。

随着医疗信息化的日益竞争,张超感受到,许多医院的投入将更加谨慎。对于医疗信息的要求也变得越来越高,优质资源的稀缺使得获取新合作变得更加困难。某些企业甚至选择免费提供软件与服务,尽管这样的策略不是长久之计。

在这种情况下,左医科技将聚焦在 B 端获取更多利润,着重于标准化的项目,减少盲目跟风。“我们会做中做精,不再盲目追求数量。”张超说。

与此同时,左医科技也在 C 端寻求新的增长机会。今年,左医科技尝试将 AI 医生升级为“AI 家医”并与多个卫健委签署合作,逐步建立流量和数据的基础。

未来,左医科技将专注于诊前和诊中的用户体验,提升医疗流程的效益。张超坚信,流量获取是 C 端应用落地的关键,并希望尽快打通商业闭环。

一位技术创业者的对话

十年前,张超在百度的 NLP 部门工作,然而对安稳的生活并不满足,让他萌生了创业的冲动。参加一次 IBM 的分享会,他发现国外团队正运用 NLP 技术推动医疗诊断,这激发了他构建人工智能辅助医疗的想法。

然而,创业的现实给他带来了许多挑战:如何获取医疗数据、理解病历、寻找合作医院等都是他需要面对的难题。他从其他渠道获取数据,但发现效果并不理想。张超不得不寻找更有效的数据来源,慢慢在与医院的互动中积累了宝贵的经验。

随着项目的不断推进,左医科技虽然曾经在技术上取得了一些进展,包括临床辅助诊断系统等产品,但不成熟的商业环境使得这些技术未能得到市场的广泛认可。张超回顾当时,却发现自己对市场的理解仍显得稚嫩,甚至一度陷入“做得越多,亏得越多”的窘境。

张超说,技术创业者往往过于依赖技术的短期提升,未能充分理解行业的需求。他意识到,医院需要的并非仅仅是高性能的技术,更是一个能够长久合作、把错误率降到最低的供应商。他相信,未来 C 端将为医疗服务带来新的生机,新思路亟待探索。

“对于我而言,创业没有退路。”张超说,“能否成功,取决于如何把握时机。过去我们在时机上捉襟见肘,但如今我们已经积累了足够的经验与市场需求。我坚信,接下来的路将会更加稳健。”

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