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璞跃中国（Plug and Play）联合北京大学创新学社、大健康思享汇发起《AI+医疗”行业创投论坛》，邀请众多专家、学者及业界知名企业代表、投资机构代表参加，共同探讨行业趋势与机遇。 此次行业论坛有幸与京东方健康投资管理合伙人王东媛、强联智创创始人及董事长秦岚、数坤科技数字创新方案事业部总经理毛东晖、Thoughtworks数据与人工智能创新方案负责人杜嘉平等数位医药与数据行业嘉宾对“AI在医疗健康领域带来的影响的看法”、“AI落地创新过程的经验”、“给AI医疗创业者的建议”等话题进行了深入探讨。 
Thoughtworks创新解决方案负责人杜嘉平在数据与人工智能领域拥有丰富的经验，他目前正与多家国内外头部医药、金融和汽车企业合作，探索数据与人工智能在不同行业的落地场景与解决方案与数据产品。他在数据与AI创新与医疗行业结合的的话题探讨中，分享了如下观点。 当前正在进行的AI创新尝试以及所遇到的困难既在技术也在场景 说到当前的AI创新尝试，杜嘉平表示：“在医药行业，我现在帮助多个客户规划和共创AI项目与方案，当前主要集中在医药营销侧。这些项目旨在帮助医药企业更好地识别客户认知、了解客户偏好，并协助市场和销售团队传递产品观点，以确保优质产品能够被医生了解并为患者提供服务。此外，我们还在市场准入和医学部门等医药场景下进行一些创新场景的探索，包括政策辅助解读、安全报告的自动生成、不良事件的智能识别等等，这些都是当前正在积极探索的方向。” 然而，杜嘉平也坦言AI技术不断进步，而场景的准确定位却是一个非技术但至关重要的因素。对于AI在医疗领域的落地，他认为解决场景的准确性问题至关重要，这需要深入的行业理解和精确的识别。基于场景进行AI创新的落地是AI应用与产业的核心逻辑。 ChatGPT对医疗领域的潜在影响和风险虽大，但大语言模型一定是未来各行业的探索方向 关于ChatGPT，这一大型语言模型对于医疗健康领域可能产生的影响和应用机会，杜嘉平分享了他独到的见解：“ChatGPT作为一种海外大语言模型，尽管能力出众却存在一些潜在风险，尤其是在如此严肃的医疗行业，例如数据安全、数据出境、缺少领域专业能力。” 杜嘉平尽管表达了对于ChatGPT在医药行业场景落地的担忧，但是他也表示了大语言模型未来的无限潜力：“如果我们将ChatGPT放在一边，集中讨论大语言模型，那么它确实具有巨大的应用潜力。这些基础大语言模型实景已经具备了逻辑推理以及任务拆解的能力，只要采用通用大模型并进行fine-tune或者prompt engineering，提升其在专业领域的垂直能力，就能够在高容错的医疗场景中落地。因此，总体而言，医疗领域有着广泛的大语言模型的应用机会。” 
决策创新应用产品的关键因素主要来自场景价值、可行性与敏捷 对于如何决策并布局创新应用产品，杜嘉平分享了他的思考：“场景的挖掘是第一步，同时需要判断场景所产生的用户需求和企业需求的真实性。” 接着，杜嘉平提到了可行性的问题：“当场景的业务价值得到验证后，下一步需要评估一些可行性条件，包括数据可获得性、数据质量、技术可行性等等。通常情况下，在规划大型数据平台、中台以及后续承载在平台中台上的数据创新产品及应用时，需要进行多维度的可行性分析，以确定后续的落地路径。” 杜嘉平最后表示用敏捷迭代小步快跑是AI创新的高效价值验证方式：“敏捷迭代的思想也至关重要，需要从众多功能需求中抽象出最能够提供价值、解决高优先级痛点的MVP（最小可行产品），通过MVP在现实世界中快速验证其价值，以最小成本进行试错。” 
后续的论坛圆桌环节聚焦于“商业落地”，北极光创投合伙人宋高广、京东方健康投资管理合伙人王东媛、强联智创创始人、董事长秦岚、国家纳米科学中心副研究员赵敏芝围绕着“如何看待目前对于AI企业的高估值”、“AI制药的商业路径”、“AI治疗的商业化路径”、“医疗投资的成功案例和经验分享”等话题展开讨论。 在圆桌论坛的最后，嘉宾寄语创业者关键词：“坚持”、“坚守”、“开放”。主持人亿欧大健康总裁高昂精简和幽默地总结圆桌讨论：商业与医疗并重，甚至比医疗更加重要。创业需要谨慎，AI创业需要谨慎，AI+医疗创业更需要谨慎。
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