“港”創科25人｜對話中科院香港創新院AI中心劉宏斌：探索AI在醫療領域的“智慧”革命，香港技術轉化可借鑑“以色列模式”
21世紀經濟報道記者 張偉澤 香港報道
手術刀如舞者般在手術檯上輕盈穿梭，電腦在一旁實時分析病人情況，整個手術室雖然沒有一個人，但一切都井井有條，所有的手術器械都按照手術的流程依次上場。這彷彿是科幻片出現的場景，但或許在不久的將來會是手術室的常態。
雖然手術室全自動化離我們還比較遙遠，但隨着醫療垂域AI大模型應用的發展，一些醫療器械也具備了一定的“智慧”。
2024年3月，中國科學院香港創新研究院人工智能與機器人創新中心（以下簡稱“中科院香港創新院AI中心”）正式推出開放給香港神經外科醫生使用的面向醫療垂域的 AI 多模態大模型。CARES Copilot1.0的多模態信息處理能力是其突出特點，可以精確識別動作、影像以及生命體徵等信息。該大模型可以在手術中爲醫生提供判斷參考，例如手術中危險區域的提示等，通過輔助信息讓醫生操作更爲安全。
中國科學院香港創新院AI中心執行主任劉宏斌對21世紀經濟報道記者表示，在醫療領域，垂域大模型對醫療器械的賦能作用將全面展現其內在價值，大模型以醫療器械作爲載體，將後端海量的知識庫與醫生關聯，提升醫生的治療水平。
劉宏斌在2010年獲得英國倫敦大學國王學院博士學位後，留校任教。在倫敦大學國王學院任教期間，他創建了觸覺醫療機器人實驗室，並任主任。在英國十餘年的科研歷練後，劉宏斌最終決定回到祖國效力。2020年，劉宏斌放棄海外職務，加入中國科學院自動化所，組建智能微創醫療技術團隊。
2021年，中國科學院決定正式將擁有海外經歷的劉宏斌選調至中國科學院香港創新院AI中心負責建設。除了負責行政管理及建立與香港本地機構的合作外，劉宏斌還負責統籌醫療機器人方向的研發和臨牀轉化，在此方向中，人工智能與醫療器械的融合便是劉宏斌攻克的難關。
垂域大模型是醫療領域未來發展的選擇
劉宏斌認爲，醫療垂域大模型對醫療器械的賦能能夠節省醫院的人力資本，同時提高醫療質量。劉宏斌以超聲波檢查爲例，超聲波檢查需要根據病症調整參數及選擇探照部位，這需要有經驗的醫生參與。他指出，如果能以醫療垂域大模型賦能，未來醫生所使用的超聲檢查可以像手機拍照一般簡單。
隨着通用大模型的發展，內地的頭部科技企業的發力點開始從通用大模型，轉向行業/領域等垂直大模型，相比通用大模型，行業大模型更細化、更專業。2023年是中國醫療健康AI大模型元年，短短一年，中國內地的醫療領域大模型百花齊放，現已發佈醫療領域生成式AI大模型數量超過30個。
劉宏斌認爲，未來人工智能大模型的生態將會是通用大模型與垂域模型互相配合。他形容，通用大模型類似房子的地基，而垂直大模型就是基於地基之上樓房的各種形態，在醫療領域，未來並不會出現“通吃”的贏家，而是針對不同的科室、不同的病種或是不同器械存在不同的垂直大模型。
他進一步表示，人工智能的發展是以數據驅動爲牽引的，雖然在某些領域，通用大模型與垂域大模型呈現出相似的功能，但這兩者訓練所需的數據來源並不相同，因此，垂域模型發展會與通用大模型有不同之處。
而對於醫療領域垂直大模型未來的發展模式，劉宏斌認爲，鑑於醫療場景的特殊性及病人隱私保護的重要性，未來在醫療垂直場景中，大模型的部署將主要採用雲端與終端相結合的方式。對於需要及時反饋的服務，其數據源和處理器將部署於醫院終端；而對於無需即時響應的部分，則可部署於雲端。因此，將形成混合雲的部署模式，以滿足醫療領域的實際需求。
商業化是技術發展的必然結果
AI大模型的發展迭代，需要大量算力支撐，“燒錢”也是必不可少的。國盛證券計算機分析師劉高暢、楊然發表的報告《Chatgpt 需要多少算力》估算，GPT-3訓練一次的成本約爲140萬美元，對於一些更大的LLM模型，訓練成本介於200萬美元至1200萬美元之間。
雖然相較於通用大模型而言，垂直大模型訓練成本較低，但仍是一筆不小的數目。劉宏斌指出，目前科研院所的研發經費體量，更適合做垂域，其數據量大小與現有算力相匹配。因此，他們所研究的垂域大模型聚焦於醫療領域，確保算力與研究目標相契合。
“實話講，如果這個技術進一步發展的話，純靠科研經費是不夠的，一定要進行商業化，要把企業引入到後期的技術轉化中去。”劉宏斌介紹。
劉宏斌指出，目前CARES Copilot比較清晰的商業化路徑主要有兩條，一條是將大模型嵌入醫院的管理流程中，通過爲醫院降本增效獲得回報；另一種商業模式是與醫院的設備供應商合作，研究所與企業可以形成共贏共生的生態，利用人工智能大爲醫療器械賦能，提升其醫療設備的附加值。
根據億歐智庫預測，2023-2027年爲醫療健康AI大模型集中爆發的階段，市場規模將達70億元。但目前，醫療健康領域大模型相關的商業化進程仍存在一些困難，包括缺乏支付方等問題。
劉宏斌指出，對於CARES Copilot而言，目前很多的商業化模式仍在探索之中，醫生的接受程度、商業模式的可持續性、市場對此的接受度等都仍需要探索，很多問題需要在臨牀中開始使用時才能夠暴露出來。
不僅是垂直大模型，很多科研成果也需要落地轉化才能發揮其自身的價值。除了醫療垂直大模型之外，中國科學院香港創新院AI中心還有包括全球首個微創腦手術的柔性內鏡機器人系統MicroNeuro在內的多個科研成果。
劉宏斌認爲，科研成果商業化的路徑多樣化，根據不同的項目自身特點有不同適配的方式。對於需要依附於醫療器械的軟件而言，專利授權的模式可能更爲適合；而對於一些相對獨立且具有領先性的技術而言，成立初創公司孵化就更爲合適。
技術轉化可學習以色列模式
近年來，科研成果商業化轉化是香港創科發展的重點。自2018年以來，香港特區政府投入1500多億港元，推動香港創科發展，從創科企業的初創階段、研發階段到商業化階段都有配備不同的資助計劃幫助企業成長。香港特區政府在2023年100億港元的RAISe+產學研計劃，該計劃將以配對方式資助至少100家研究團隊，幫助他們將研究商業化。
劉宏斌認爲，在近幾年在香港特區政府推動下，香港創科發展日新月異。不時能看到新的政策推出，隨之而來的，有不同類型的科技初創公司在香港涌現。不過他指出，香港在技術商業化的階段仍有提升空間，主要原因在於香港並沒有形成產業集羣，在應用領域，香港並沒有大型公司，因此一些商業化轉化最終只能到內地或是其他地區落地。
劉宏斌指出，受香港人口規模和地域面積的限制，商品化轉化的銷售肯定不能以香港市場作爲目標。香港可以參考以色列模式，專精於技術的初期研究或是初創公司的孵化，而未來的發展可以聚焦於內地，或是利用香港這一國際化都市的優勢，輻射到全球市場。
以色列風險投資佔GDP的比重常年全球排名第一，2020年風險投資總額達到88億美元，佔GDP比重爲2.39%。據瞭解，在以色列的科技成果轉化體系下，高校及技術轉移公司負責原始創新和技術轉移、企業主導技術熟化和商業化、以色列政府主導科技創新戰略方向和健全政策保障支撐的架構，政府出資設立科技計劃和孵化器支持研發成果產業化和初創型科技企業成長，政府幫助高校解決早期研發投入匱乏的問題。
劉宏斌認爲，香港與以色列在科研領域有相似之處，兩地都是在前端的基礎研究上有較大優勢。香港作爲中西方匯聚的城市，很多前沿的想法會在此碰撞。如果能夠將香港作爲初創公司孵化以及技術初期研究的基地，相信能夠爲國家的科研發展做出更大的貢獻。
《21世紀》：首先想請你介紹一下中國科學院香港創新院，你認爲在香港的科研領域扮演着怎樣的角色？
劉宏斌：整個香港創新院的設立其實是有幾個定位的。第一是中國科學院希望科研更加國際化，在香港建設一個國際一流的新型研發機構。第二是希望我們在香港能夠起到一個橋樑作用，能夠把內地的資源，特別是產業的資源，與香港高校的科研資源對接起來。第三是希望中國科學院香港創新院能夠爲整個大灣區的產業升級建設一個全球的創新中心，做出貢獻。
醫療垂域大模型未來要與醫械結合
《21世紀》：你覺得AI大模型在未來要如何與醫療器械進行結合，這樣的智慧器械有什麼樣的應用場景嗎？
劉宏斌：醫療領域的大模型如果要充分發揮出它的價值，一定要與醫療器械結合。以超聲波檢測爲例，超聲檢測很考驗醫生的手法和經驗，未來像超聲這樣的醫療器械其實就可以和大模型進行結合。這能夠讓醫生更爲簡單、方便地使用超聲。可以暢想一下未來，使用超聲波檢測就像現在用手機拍照一樣簡單，這就是大模型帶來技術進步的體現。大模型這種底層技術，能夠讓醫生通過他所操作的醫療器械，與後端巨大的知識庫關聯起來，以此提升醫生的治療水平。
《21世紀》：垂域大模型目前的發展可謂是百花齊放，醫療領域也有不少類型的大模型出現，你覺得未來醫療領域的大模型會形成怎樣的發展格局呢？
劉宏斌：我覺得在一段時間裡，垂域大模型的發展一定是百花齊放的格局，然後會慢慢走向比較穩定的狀態。因爲大模型技術本身是一種軟件的技術，它需要和器械綁定在一起才能真正發揮出價值。所以未來的一種情況，就是做大模型的廠商跟做醫療器械的廠商肯定會綁定在一起。未來的大模型會根據不同的器械，甚至根據不同的病種，不同的科室進行設計。
《21世紀》：根據不同科室和病種設計大模型，這是否會導致這些大模型實際落地應用所需的時間非常長？
劉宏斌：我覺得這倒不會，因爲技術的發展肯定會逐漸收斂，大家採用的技術路線會逐漸收斂到大家形成共識的一種路線方法。當然，爲了滿足不同科室的需求，不同功能的需求，訓練的數據會有差異。
《21世紀》：怎樣保證調取的這些數據能夠及時的反饋，像你提到跟醫療器械進行合作，怎樣在手術中，能夠做到給醫生及時反饋呢？
劉宏斌：鑑於醫療場景的特殊性及病人隱私保護的重要性，未來在醫療垂直場景中，大模型的部署將主要採用雲端與終端相結合的方式。對於需要及時反饋的服務，其數據源和處理器將部署於醫院終端；而對於無需即時響應的部分，則可部署於雲端。因此，將形成混合雲的部署模式，以滿足醫療領域的實際需求。
《21世紀》：那麼上次也有參加你們大模型的發佈會，在發佈會上也有看到一些大模型的功能，與您當時在會上提到的一些通用大模型功能是有重疊的。雖然大家展示出來的內容不同，但實際上也都應該是符合要求的，你認爲會不會有一些重複之處？
劉宏斌：我認爲通用大模型更像一個地基，垂域的大模型就像在這個地基上搭建起來“樓房”，地基可能都差不多，但是“樓房”最終展示出來的形態需要設計師去設計。未來可能是一個基礎的通用大模型和很多專有領域的、垂域的小模型進行配合。因爲垂域的多樣性，也會導致未來整個智能大模型生態的千姿百態。
《21世紀》：會不會有一種可能，就是當通用大模型以及算力等配套設施也發展到一定階段後，它能夠完全取代垂域大模型？
劉宏斌：就我個人判斷，大模型的能力肯定會越來越強，大模型的能力在未來勢必會不斷得到增強。然而，與此同時，垂域的模型也將持續存在併發揮重要作用。大模型的訓練數據主要來源於公共資料或基礎數據，而垂域的數據由於特定性和敏感性，往往不會被貢獻出來用於基礎大模型的訓練。在當前人工智能的發展背景下，數據驅動已成爲引領新技術發展的核心動力。由於數據源的不同，通用大模型與垂域大模型之間將呈現出一種相互補充、共同發展的態勢。
商業化爲大模型迭代提供支持
《21世紀》：通用的大模型需要強大的算力支持，這也意味着持續的高額資金投入，那麼對於你們而言，目前的科研經費是否能夠支撐這個垂域大模型的發展？
劉宏斌：的確，大模型的訓練過程對算力和資源的需求極爲龐大。對於科研院所而言，其擁有的研發經費和資源相對有限，因此更適合聚焦於垂域的大模型研究。這是因爲垂域大模型所需的數據量相對較小，與科研院所現有的算力更爲匹配，能夠更有效地利用資源。
《21世紀》：目前這個大模型是僅限於神經外科，如果適用的範圍再繼續擴展，會不會出現算力或資金無法覆蓋的現象？
劉宏斌：這是肯定的，這也是目前我們只能做單一科室的客觀的原因，未來我們有很多的計劃，比如說，我們現在在跟內地的頭部醫院接洽，商談關於呼吸科的手術大模型、消化道科等手術大模型的合作。這些領域需更高算力和龐大數據量支持。隨着技術發展，單純依賴科研經費已無法滿足需求，因此商業化成爲關鍵。我們將積極引入企業參與後期技術轉化，實現技術成果的有效應用。
《21世紀》：既然提到這個商業化，現在這個大模型，有沒有商業化的路徑或設想可以分享呢？
劉宏斌：我們目前尚處於起步階段。自CARES Copilot大模型發佈以來，許多醫療器械廠商已與我們取得聯繫，展開商談。在目前的設想中，我們的大模型主要存在兩種發展路徑。其一，將手術大模型系統與醫院管理系統對接，類似於軟件管理類產品的應用。這需要與已在醫院基礎設施佈局的大型醫療器械廠商合作。其二，將模型與醫療器械結合，如超聲、腸鏡胃鏡等，爲醫療器械賦能。
《21世紀》：那麼在這兩種路徑上面，有沒有遇到什麼樣的困難呢？
劉宏斌：我們目前尚處於探索階段，面臨諸多挑戰。醫生的接受程度、商業模式的可持續性、醫保支付意願以及病人的接受度等問題，均待解決。這些問題需要在接下來的臨牀使用中逐步顯現，並據此作出相應調整和優化。
不同項目適合不同的商業化路徑《21世紀》：我也瞭解到中國科學院香港創新院有一些相對較爲成熟的成果在進行商業化轉化，你可以大概分享一下嗎？
劉宏斌：在醫療器械領域，我們已取得了一些商業化進展，目前仍處於商業談判階段，涉及的具體公司名稱不便透露。但是我們可以分享幾款研發成果。首先，我們成功設計了一款應用軟體材料的腸鏡系統，該系統已初步整合了我們大模型的部分功能，並即將進入轉化階段。此外，在神經外科領域，我們也取得了一系列重要進展。例如，我們研發了能夠執行微創腦手術的手術機器人，以及能夠進行智能超聲體檢的機器人系統。目前，這些成果也正處於與潛在醫療器械廠商洽談具體合作模式的階段。
《21世紀》：就這兩個項目而言，它們的商業化路徑是怎樣的？是作爲專利授權給某些公司，還是說成立公司然後向市場推廣產品？
劉宏斌：關於技術商業化的路徑選擇，我認爲主要應依據具體的技術特點而定。對於某些技術，如大模型及其相關軟件類產品，由於它們需要依附於現有的醫療器械，因此與行業內的大型器械廠商進行專利授權模式的合作是更爲適宜的選擇。而對於那些相對獨立且具備顯著領先性的技術，以初創公司的形式進行孵化，並逐步推向市場，則可能是更爲合適的路徑。
（實習生 姚力丹 雷若希對本文亦有貢獻）
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