大模型在健康管理领域的应用与趋势 场景选择与落地 - 行业共识认为大模型竞争力取决于能否融入医疗日常工作场景并持续迭代[1] - 深睿医疗选择体检场景切入健康管理 因市场需求增长(国家"早筛早治"战略驱动) 技术积累(医学影像算法优势) 政策导向三方协同[1] - 南大菲特以体重管理为突破口 通过"三师共管"AI大模型解决传统人工模式的服务非标准化 质量波动 响应滞后问题[3] - 企业场景选择逻辑多样 包括科研场景 医生提效 C端健康陪伴 基层医疗供给稀缺环节等 但均需以深度场景理解为前提[4] 技术挑战与解决方案 - 大模型幻觉问题通过RAG 生成式与判别式AI协同 模型改进等方法应对 微医控股采用输入阶段参数调整 输出阶段审核模型双重策略[6] - 数据难题突出 南大菲特耗费十余年积累百万条肥胖及慢病患者管理记录 融合专家共识与前沿研究成果[7] - 基座模型与应用方存在供需错配 迭代周期不同步问题 深睿医疗聚焦医疗应用与大模型技术结合 如肺癌全程周期管理[7] - 医院算力限制推动轻量化模型探索 微医与浙江大学合作模型蒸馏技术 引入MOE技术细分医疗场景控制成本[7] 用户体验与模式创新 - 微医控股采用"AI健管工具+真人健康管理师"模式 在天津数字健共体中实现糖尿病患者人均医保额度盈余率超25%[8][12] - 南大菲特注重人文关怀 如粤语AI健管助手服务老年群体 深睿医疗针对体检场景提供多维综合服务而非单一诊断结果[8] - 大模型+可穿戴设备实现数据多维联动 微医控股打通院内外数据壁垒 南大菲特突破传统设备单一生理指标采集局限[10][11] 商业化验证与升级方向 - 微医控股AI健共体模式成为市场焦点 2023年收入位列中国AI医疗健康解决方案第一[12] - 深睿医疗构建ToB+ToC立体防护体系 从辅助诊断到患者教育全覆盖 南大菲特探索三甲医院资源+AI智能体中台的标准化服务延伸[13] - 商业化模式包括替代医生 C端付费 私有化部署/SaaS 基础平台调用付费 AI+CRO服务等[13][14] - 未来趋势聚焦多模态交互升级 微医控股研发"具知智能" 探索多智能体系统与轻量化技术[14][15]