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近期AI醫療板塊受到資金追逐，華大基因2月份以來漲幅超60%。2月19日，華大基因迎來東方紅資管、建信養老等機構調研，公司IT副總監梁倫綱等人接待。

對于投資者關心的華大基因如何利用AI來處理大量積累數據，華大基因表示，利用新的AI算法對傳統生信分析整體進行優化，將顯著提升數據分析的準確率和效率，并快速降低整體處理成本。

從數據處理維度來看，以臨床全基因組數據為例，每位受檢者數據量接近120G，隨著全基因組檢測整體成本的快速下降和技術進步，公司數據積累速度將大幅提升。

從數據應用層面來看，數據的來源多樣性，保障了模型具備更強的泛化能力和對罕見病等復雜情況的處理能力。隨著大模型相關技術的興起，出現了檢索增強生成（RAG）等技術，能夠幫助自動分析案例并找出關鍵信息，通過將信息向量化，在空間中理解和關聯不同概念之間的關系，結合大語言模型GeneT（華大基因在2024年9月發布的基因檢測多模態大模型），能夠解決很多用戶痛點，推動醫學領域的數據量生產和融合，減少誤差，提高預測準確性。

被問及公司的大數據模型是否各家醫院都能通用，華大基因表示，公司大數據模型的優勢在于數據來源的多樣性和模型的泛化能力。公司多年來積累了豐富的標志性數據，而每家醫院的數據特征往往相對局限于其所在地區。通過整合不同地區、不同人群的多樣化數據，公司的模型具備更強的泛化能力，以及更好地應對罕見病等復雜疾病分析應用場景的處理能力。

大規模的數據未來將對公司的產品和應用帶來哪些影響？華大基因回應，未來醫療檢測市場產生的大量數據將成為公司測試和擴展模型的重要來源。過去，培訓一個專家需要耗時半年且難以規模化，而現在的大模型可以處理大量數據并保持高效記憶，這大大提升了不同場景下的泛化能力及解讀專家的能力。

健康管理是AI落地最快的場景之一。有投資者問，在健康管理中，如何利用人工智能技術進行個體化健康管理？公司回復，未來將繼續通過合規收集用戶的多維度健康數據，并結合智能算法進行處理，實現更精準的健康狀態評估和疾病風險預測。這樣可以更精準地對用戶進行健康狀況評估，提供個性化健康干預建議，而不僅只是依賴傳統的大規模統計結論。同時，隨著大數據的持續積累和算法的不斷優化，人工智還能有助實現對個體健康管理需求的精準匹配和疾病的風險預測。

對于大模型與醫院結合后產品形態和盈利模式的預判，公司表示，大模型與醫院結合將催生多元化的產品形態和創新商業模式。產品形態方面，可能通過APP等形式，將人工智能技術與醫院服務相結合，為用戶提供個性化的健康檢測評估、疾病預警和診療建議。盈利模式方面，既可能是向客戶輸出大模型技術，也可能是通過提供服務實現盈利，具體取決于產品定位和服務內容。