Deepseek的橫空出世影響著各行各業(yè)，各大IVD企業(yè)已然將其作為軍備競(jìng)賽的一部分，行業(yè)內(nèi)頭部企業(yè)開(kāi)始積極探索Deepseek在基因檢測(cè)、實(shí)驗(yàn)室管理、智能診斷等方面的應(yīng)用。而在此之前，其實(shí)IVD企業(yè)已經(jīng)開(kāi)始布局AI+診斷的醫(yī)學(xué)革新，企業(yè)通過(guò)最新的效率工具讓AI在測(cè)序報(bào)告的解讀、儀器研發(fā)、等多個(gè)領(lǐng)域發(fā)揮效能，大大提升了企業(yè)的研發(fā)和運(yùn)營(yíng)效率。

伯杰醫(yī)療在AI布局走在前沿，自伯杰醫(yī)學(xué)健康X研究院成立以來(lái)，3年時(shí)間已經(jīng)讓AI融入各項(xiàng)研發(fā)和運(yùn)營(yíng)各個(gè)環(huán)節(jié)。我們推出【AI與診斷】系列，以期用簡(jiǎn)單的文字來(lái)記錄伯杰醫(yī)療與AI技術(shù)的早期融合與布局，為行業(yè)探索AI+做出貢獻(xiàn)。

人工智能(AI)技術(shù)在儀器研發(fā)領(lǐng)域展現(xiàn)出了前所未有的深度融合和廣泛滲透，AI不僅為儀器研發(fā)帶來(lái)了新的設(shè)計(jì)理念和研發(fā)模式，更重要的是賦予了儀器強(qiáng)大的功能和智能化水平，推動(dòng)了IVD行業(yè)的技術(shù)進(jìn)步和效率提升。通過(guò)深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理等先進(jìn)算法，AI賦能了儀器研發(fā)的自動(dòng)化、智能化和高效率，為科研和工業(yè)生產(chǎn)帶來(lái)了革命性的變革。

未來(lái)伯杰將擴(kuò)大AI的應(yīng)用場(chǎng)景。例如：

（1）通過(guò)合理分類(lèi)故障及運(yùn)行狀態(tài)，整合儀器運(yùn)行數(shù)據(jù)，采用AI技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，達(dá)到預(yù)測(cè)故障和分析零部件使用壽命的目的，幫助研發(fā)改良設(shè)計(jì)，提升產(chǎn)品服務(wù)客戶(hù)的質(zhì)量。

（2）建立儀器性能、實(shí)驗(yàn)條件及儀器參數(shù)的數(shù)據(jù)庫(kù)，采用AI技術(shù)幫助工程師尋找更優(yōu)的實(shí)驗(yàn)條件和儀器參數(shù)，幫助設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)方案等，提升研發(fā)效率及儀器性能。

AI技術(shù)將讓IVD儀器實(shí)現(xiàn)從自動(dòng)化到智能化的跨越，讓診斷變得更快、更準(zhǔn)、更省，讓服務(wù)變得更加方便有效，為醫(yī)、患、企多方帶來(lái)更多的價(jià)值和福祉。

在IVD試劑開(kāi)發(fā)過(guò)程中，研發(fā)人員要進(jìn)行大量的序列比對(duì)處理工作和數(shù)據(jù)處理及分析工作，靈活使用python代碼能夠高效處理這些工作，大幅度提高單位時(shí)間內(nèi)的產(chǎn)出。但在傳統(tǒng)工作中編寫(xiě)代碼需要專(zhuān)業(yè)人員進(jìn)行，從需求提出到研發(fā)人員能夠使用，費(fèi)時(shí)費(fèi)力。

AI 技術(shù)正革新著病原體測(cè)序報(bào)告的解讀流程。

傳統(tǒng)解讀依賴(lài)專(zhuān)業(yè)人員逐行分析海量數(shù)據(jù)，耗時(shí)費(fèi)力。AI 介入后，能高速處理測(cè)序原始數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)識(shí)別病原體種類(lèi)，快速標(biāo)注關(guān)鍵基因信息，如耐藥、毒力相關(guān)基因。伯杰醫(yī)療基于tNGS及mNGS在呼吸道感染性病原體整體解決方案中的一環(huán)，更快更全面的檢測(cè)方法學(xué)，結(jié)合AI分析技術(shù)，憑借深度學(xué)習(xí)算法，參考海量已知病原體數(shù)據(jù)庫(kù)，給出可信度極高的結(jié)果。這不僅大幅縮短報(bào)告出具時(shí)間，從數(shù)天減至數(shù)小時(shí)，還輔助臨床醫(yī)生迅速了解病原體特性，助力精準(zhǔn)用藥，讓患者在感染初期就能得到有效、針對(duì)性治療。

 在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，文本解讀的準(zhǔn)確性和可驗(yàn)證性是至關(guān)重要的，伯杰使用Transformer類(lèi)深度學(xué)習(xí)模型解讀中文病歷，在提高解讀準(zhǔn)確性和降低"幻覺(jué)"（hallucination）方面具有顯著優(yōu)勢(shì)。目前，經(jīng)過(guò)伯杰精調(diào)的語(yǔ)言模型，具有強(qiáng)大的上下文理解能力，可以非常精準(zhǔn)地理解中文病歷中的醫(yī)學(xué)術(shù)語(yǔ)、疾病名稱(chēng)、治療方法等，避免常見(jiàn)的歧義。伯杰在自然語(yǔ)言病歷解讀領(lǐng)域的大多數(shù)問(wèn)題中，基本杜絕了"幻覺(jué)"（hallucination）。在遇到復(fù)雜的病歷內(nèi)容時(shí)，不會(huì)生成非相關(guān)、無(wú)根據(jù)的信息。伯杰為自己的病歷解讀模型設(shè)計(jì)了專(zhuān)用的錯(cuò)誤更正方式，方便人工快速檢查、修正錯(cuò)誤。

 總之，與業(yè)內(nèi)的大多數(shù)模型相比，在性能相當(dāng)?shù)耐瑫r(shí)，更不容易發(fā)生人工難以察覺(jué)的解讀錯(cuò)誤，無(wú)需大功率機(jī)房，特別適合科室醫(yī)生使用。

 伯杰醫(yī)療一直不懈探索企業(yè)高效運(yùn)營(yíng)，此前已經(jīng)通過(guò)飛書(shū)這樣的效率工具提升了公司管理運(yùn)營(yíng)多方面的效率。

在Deepseek進(jìn)入廣泛應(yīng)用后，我們第一時(shí)間依托該平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了協(xié)同辦公五大核心場(chǎng)景的顛覆性變革。通過(guò)智能數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，海量的銷(xiāo)售、運(yùn)營(yíng)和客戶(hù)數(shù)據(jù)能夠快速轉(zhuǎn)化為決策引擎，顯著提升了商業(yè)洞察的精準(zhǔn)度和時(shí)效性。

在內(nèi)容營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域，AI文案生成器憑借"熱點(diǎn)追擊+爆文生產(chǎn)"的組合策略，助力傳播效率實(shí)現(xiàn)顯著提升。研發(fā)環(huán)節(jié)中，文獻(xiàn)智能篩選系統(tǒng)將文獻(xiàn)處理工作進(jìn)行了全面優(yōu)化，極大釋放了科研人員的創(chuàng)新潛能。在代碼開(kāi)發(fā)方面，AI自動(dòng)生成基礎(chǔ)模塊，大幅縮短了項(xiàng)目周期，并顯著降低了代碼缺陷率。智能客服體系實(shí)現(xiàn)了全天候精準(zhǔn)響應(yīng)，客戶(hù)滿(mǎn)意度得到了顯著提升。

未來(lái)，相信除了Deepseek，還將涌現(xiàn)出更多優(yōu)秀的國(guó)產(chǎn)大模型工具，伯杰醫(yī)療將借助高效工具，接入前沿的大模型平臺(tái)，迎接屬于IVD企業(yè)的研發(fā)、運(yùn)營(yíng)、管理的數(shù)智化時(shí)代。