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近來，OpenAI的GPT－4、百度文心一言等大語言模型（LLM）先后發布，大有科技變革之勢。

類似微軟宣布將GPT－4模型接入Office應用程序，百度也很快宣布文心一言的落地應用消息。近日，百度文心一言首個落地醫療行業的產品GBI－Bot在百度百度＆GBI生態峰會上正式發布！

據悉，這款醫藥垂類對話機器人使用了百度靈醫智惠在醫療健康行業的技術積累，實現了文心一言與GBI專業數據庫的有機結合。

GBI－Bot 在面對“中國藥企為什么要出海”“如何看待GLP－1藥物與美容機構結合的可能性”等問題時，GBI－Bot可以做出較明確的回答，且可以提供得出結論的依據，但回復速度較慢。

GBI－Bot是百度“靈醫智惠”與GBI的產物

一個產品從研發到落地絕非易事，需要多環節合作。

據悉，GBI－Bot使用了百度靈醫智惠在醫療健康行業的技術積累，實現了文心一言與GBI專業數據庫的有機結合。

靈醫智惠是由百度大腦技術驅動的AI醫療品牌。百度基于靈醫智惠技術中臺能力，構造臨床輔助決策系統、眼底影像分析系統、醫療大數據整體解決方案、智能診前助手、慢病管理平臺等產品系列，服務院內院外全場景。

對于GBI，根據2月14日消息，GBI已被百度收購，GBI正式加入百度大家庭。

據官方數據顯示，GBI已經發展了二十多年，從一家醫療數據公司發展成為醫療解決方案提供商。

GBI正式加入百度大家庭后，將與百度HCG的數據、技術、資源深度整合，推出新的商業智能服務，提供覆蓋醫療健康全行業的商業決策輔助，如專家智庫、患者行為洞察、營銷全景分析等方式。

維科網人工智能獲悉，當下SOURCE全球藥品數據庫已和文心一言打通。未來，GBI所有數據庫都將接入文心一言。目前，藥企等B端客戶可以申請成為體驗官使用GBI－Bot，改進后的產品可能將于4月正式上線。

簡單理解，GBI－Bot可以看作是百度和GBI各自發揮其AI和數據資源優勢，在文心一言算力和內容生產能力的加持下，向藥企提供服務的一項技術產品。

而可以預見的是，隨著GBI所有數據庫均接入文心一言，除了在研發、申報、準入、營銷全流程上為藥企提供更加智慧的服務，百度健康也可以為藥企連接購買方，以此盤活手上的C端和H端資源。

“僵尸機器人”趨向“交互式”對話機器人

“僵尸機器人”用戶體驗感不佳。

到2025年，使用AI機器人和自然語音助手可能不太會改變對話交流體驗，但在數字化輔助支持和人與人交際方面有所貢獻。“僵尸機器人”可能會更多地參與簡單的交互對話或服務流程引導等。

無論是單純僵尸機器人或與專業服務人員一起提供服務，人們將依靠服務數據信息，愿景和客戶反饋，越來越多選擇最佳數字化方法。

全球醫療聊天機器人市場主要趨勢包括：

1． 隨著技術轉型加快，供應商利用PaaS部署模型。

2． 低代碼可用性和無代碼聊天機器人開發平臺。

3． 對技術集成和個性化以補充認知智能的需求。

4． 最終用戶依靠對話式AI機器人完成部分日常操作。

5． 供應商將對話式AI提供的功能集成到醫療保健聊天機器人中。

6． 具有AR功能的醫療保健聊天機器人。

AI技術與藥械企業“無縫銜接”

對話機器人在醫藥領域的應用只是醫療服務其中一部分，與AI技術聯系更為密切的是藥物研發。

隨著機器學習、深度學習、知識圖譜等關鍵技術的快速發展，AI在藥物靶點發現、化合物篩選和晶型預測等藥物研發環節應用廣泛，優勢逐漸凸顯。

例如，在藥物發現環節中，AI搜索的深度和廣度遠超專家經驗，數據挖掘和分析有利于創新藥物靶點的確定，找到合適的先導化合物，從而提高藥物研發效率；在臨床前研究環節，基于 AI技術的新藥研發管線可將臨床前研究時間從3－6年壓縮至1－2年，大幅提高效率并節省成本。

據TechEmergence研究報告，AI技術可使新藥研發成功率由12％上升至14％；此外 ，有研究數據顯示，AI技術可在化合物篩選、合成方面節約40％－50％的時間，每年可為整個制藥行業節約260億美元的成本。

受政策支持、技術發展、市場需求三大利好因素的疊加驅動，短期內我國AI藥物研發市場規模會保持較高的增長率，但由于國內大多AI制藥企業仍處于投產研發階段，總體市場規模相對有限。

據艾瑞建模測算，2022年中國AI藥物研發市場規模為2．92億元，2025年將達7．74億元，CAGR為38．39％。