來源|鳳凰網財經
作者|王迪
鳳凰網財經訊 9月2-4日，「新機遇·新活力——鳳凰灣區財經論壇2024」於橫琴粵澳深度合作區盛大舉行。本次論壇由鳳凰衛視、鳳凰網主辦，橫琴粵澳深度合作區執行委員會聯合主辦。在論壇現場，百度集團資深副總裁、百度大健康事業群組總裁何明科針對醫療健康行業市場空間、醫療類大模型估值、醫藥電商、百度健康商業化行程等熱點話題接受了鳳凰網財經的采訪。
百度集團資深副總裁、百度大健康事業群組總裁何明科
何明科指出，任何科技革命從最早的蒸汽機到此後的互聯網，再到現在的行動網際網路，都經歷過長期被低估、短期被高估的宿命。對於醫療類大模型，何明科認為目前估值還不好說，因為醫療類模型除了行業本身特點以外，還受到大經濟環境，包括是不是熱錢過多、國外加息、降息等策略的影響。
美團、抖音、快手等擁有大流量的平台全面切入賣藥業務後，醫藥電商正成為互聯網大廠攫取增量的必爭之地。在何明科看來，相對於美團、抖音、快手等醫藥電商平台的體量差距，百度健康在該領域更專註的是賦能藥企，幫助他們在研發側、學術、行銷等方面提升效率。「專註在藥企服務上獲利，與藥企合作幫他們實作更好地銷售，更好地節省成本、提升工作效率，並實作商業化，是百度健康目前的重點。」何明科稱。
在醫療領域仍然有一個「不可能三角」，即同時實作看得起病、看得上病和看得好病，這在全世界都是難題。在何明科看來，健康行業是長坡厚雪的賽道，數智化第一能提升效率，第二能進行資源更合理的分配。
「AI對於醫療更多的是輔助性的角色，比如患者招募，它可以幫助招募機構找到最精準的患者，簡化中間的過程；或者幫助保險公司及藥企查詢精準的醫保政策。數位技術或AI技術引入醫療體系後還可以助力分級治療。比如，讓最好的大夫只看疑難雜癥，一些小毛病可以透過遠端AI的方式去分流。」何明科進一步解釋道。
以下為鳳凰網財經與何明科的對話節選：
鳳凰網財經：有人說，醫療健康行業被譽為是「永遠年輕」的行業，您如何看待醫療健康領域未來的市場空間？
何明科：健康行業是長坡厚雪的賽道，但它很難有爆發式的增長，它屬於長期的增長，可能比GDP增長高一點點，但它會維持很長的時間。人們生活水平提升以後會更關註自己的健康，希望活得更長、更好、更快樂，所以醫療行業會不斷去發展。而且這一行業是非常融合性的行業。它以前可能涉及到醫學，到後來引入生物學、化學，到現在AI技術也在逐漸融入，它是一個大綜合的學科。從這兩方面來看，我覺得醫療健康行業會從動力、需求及供給側方面有很大的發展空間。
鳳凰網財經：您曾經說過，短期被高估、長期被低估是AI大模型的宿命。您如何看待醫療類大模型的估值空間？
何明科：不僅是AI，我覺得任何科技革命，從最早的蒸汽機到後來的互聯網，再到後來的行動網際網路，可能都會經歷這一宿命，就是「長期被低估、短期被高估」，一下子大快猛上，最後發現可能沒有搞出什麽套用，大家又撤了。但堅持住的人可能最後會搞出「名堂」來，甚至會改變整個社會與行業。至於估值，目前還不好說，因為醫療類模型除了行業本身特點以外，還受到大經濟環境，包括是不是熱錢過多、國外政府加息、降息等策略的影響。
之前最火的公司可能是AI制藥公司，因為它產出非常明確。它一旦研發出一款非常爆款的創新藥，就能一下子把估值帶起來。AI畢竟不是醫療健康的主體，它更多還是要去賦能醫生、醫院或藥企，這會有一個更長期的過程，像ToB服務一樣。
鳳凰網財經：AI在醫療領域最應該實作的套用場景是哪個？
何明科：AI可能是一個輔助性的角色。比如患者招募，AI可能幫助這些招募機構找到最精準的患者，簡化中間的過程；或者AI能幫助保險公司及藥企查詢精準的醫保政策。從廣度、深度兩個維度來看，它可能很難一下子覆蓋面很廣，適應度很廣，同時它也是一個非常垂直的端到端的模型，端到端的套用。我們還是要選擇一個非常窄的套用，它能端到端地解決問題，讓公司、社會看到它的價值，然後才能逐漸去擴充套件。
打一個不太恰當的比喻，這有點像微信、美團、百度這樣的套用，一開始它只能解決一個很窄的問題，後來你會發現它上面居然可以看很多文章，現在又有生活小程式可以進行購物或交水電費都可以。它是一個從窄向深，再逐漸擴充套件的過程。
鳳凰網財經：2020年，百度健康品牌成立後上線了醫藥電商、線上問診等服務。相對於其他平台，百度在醫藥電商領域最大優勢是什麽？
何明科：坦白講，我覺得這幾家醫藥電商借助以前的體量、供應鏈或配送優勢已經做得非常好了，比如像京東、美團、阿裏的賣藥業務。我們和他們體量還有差距，但這不是我們的核心，我們更多是把它作為一個基建。
百度健康更專註的是服務藥企、賦能藥企，幫助他們在研發側、學術、行銷等方面提升效率，達到一個更好的ROI（投資報酬率），或更好地去做銷售；這幾家友商可能更專註在電商方面，更像一個線上藥店或者O2O藥店，大家的定位不太一樣。
鳳凰網財經：大模型內卷升級，逐漸從通用向行業垂直延展。您覺得目前醫藥類大模型最大的痛點是什麽？
何明科：大模型有三大支柱：演算法、算力和數據，醫藥大模型最核心的是數據。例如，人的生物數據對私密要求非常高，部門也很割裂。比如，醫院的數據和藥企的數據很難去分享，甚至各個醫院也沒有統一的主體，他們分享數據、共享數據也很難，藥企就更不用說了。如何將這些非常有價值的數據共享出來，如果真的做到這步的話，能夠發現更多的價值，現在從政策層面還沒有很好地解決它。
鳳凰網財經：在醫療領域仍有一個「不可能三角」，看得上病、看得起病和看得好病，這在全世界都是難題。您覺得數智化在打破「不可能三角」中應該扮演何種角色？
何明科：「不可能三角」核心為什麽不能實作？它本來是個二維的問題，解決它可能需要更高的維度，那就是新的技術革命。像蒸汽機技術的誕生解決了我們的出行問題。我覺得醫療也是一樣，它存在資源分配的問題。如果大家都想去看最好的大夫，那資源可能永遠不夠。有數位技術或AI技術引入以後，它可以形成分級治療。比如讓最好的大夫只看疑難雜癥，透過遠端AI的方式去分流一些小毛病，或為患者進行疏導。
中國要解決這一問題，一是靠制度優勢，二就是靠新技術。就像行動網際網路一樣，以前去美國的時候，非常羨慕他們的生活，就是大周末開車去沃爾瑪買一堆東西，然後放在大冰箱裏能吃一周，這種生活很好。回頭看這種生活根本就不值得羨慕。在中國現在吃什麽東西都是當天就買、當天送到，根本就不用每天跑到大超市去買東西和用大冰箱儲存。所以，我對中國這方面還是充滿了很多期待和希望。
鳳凰網財經：您曾經說過：「掙患者的錢、掙醫院的錢或掙政府的錢，都很難實作規模商業化。因此，大健康事業群的定位應該是主要掙收入體量大、利潤不錯、有意願尋求外包夥伴的藥械企業的錢。」想問一下目前百度健康的商業化行程如何？在燒錢卷大模型的過程中，醫藥領域的大模型盈利空間有多大？
何明科：其實，我們還是比較專註賺藥企的錢，就是和藥企合作幫他們實作更好地銷售，更好地節省成本，提升工作效率，在這方面實作我們的商業化，這是我們的重點。
鳳凰網財經：您覺得數智化會如何提升醫療效率？
何明科：我覺得第一它能提升效率，第二，它能進行資源的更合理分配。醫療行業的很多問題就在於它很難兼顧到效率、公平胡成本。比如，很多時候需要去照顧老年人或者弱者或者患病多的人，始終存在資源分配不均的問題。要解決這些問題，第一是把資源做大，比如讓AI去賦能醫生；第二，就是透過數智化的方式，進行更公平合理的資源分配，AI在這方面有很大的價值。
鳳凰網財經：目前百度健康AI大模型主打哪類產品？
何明科：現在有一個基礎模型，包括四層架構：第一，自己的硬體昆侖芯；第二，有我們的訓練框架PyTorch，對外對標Meta或者是Google的這種Tensorflow或PyTorc；另外，就是基礎模型，我們有自己的靈醫大模型，是醫療行業專有大模型，也有各種各樣的套用。比如，賦能醫院進行分級診療的AI智慧門診套用，我們叫Agent；以及能幫助保險公司查詢醫保政策的Agent；也有做患者招募的Agent，各種各樣的套用幫助大家。
