华大基因：新AI算法将显著提升数据分析准确率并降低成本

近期AI医疗板块受到资金追逐，华大基因2月份以来涨幅超60%。2月19日，华大基因迎来东方红资管、建信养老等机构调研，公司IT副总监梁伦纲等人接待。

对于投资者关心的华大基因如何利用AI来处理大量积累数据，华大基因表示，利用新的AI算法对传统生信分析整体进行优化，将显著提升数据分析的准确率和效率，并快速降低整体处理成本。

从数据处理维度来看，以临床全基因组数据为例，每位受检者数据量接近120G，随着全基因组检测整体成本的快速下降和技术进步，公司数据积累速度将大幅提升。

从数据应用层面来看，数据的来源多样性，保障了模型具备更强的泛化能力和对罕见病等复杂情况的处理能力。随着大模型相关技术的兴起，出现了检索增强生成（RAG）等技术，能够帮助自动分析案例并找出关键信息，通过将信息向量化，在空间中理解和关联不同概念之间的关系，结合大语言模型GeneT（华大基因在2024年9月发布的基因检测多模态大模型），能够解决很多用户痛点，推动医学领域的数据量生产和融合，减少误差，提高预测准确性。

被问及公司的大数据模型是否各家医院都能通用，华大基因表示，公司大数据模型的优势在于数据来源的多样性和模型的泛化能力。公司多年来积累了丰富的标志性数据，而每家医院的数据特征往往相对局限于其所在地区。通过整合不同地区、不同人群的多样化数据，公司的模型具备更强的泛化能力，以及更好地应对罕见病等复杂疾病分析应用场景的处理能力。

大规模的数据未来将对公司的产品和应用带来哪些影响？华大基因回应，未来医疗检测市场产生的大量数据将成为公司测试和扩展模型的重要来源。过去，培训一个专家需要耗时半年且难以规模化，而现在的大模型可以处理大量数据并保持高效记忆，这大大提升了不同场景下的泛化能力及解读专家的能力。

健康管理是AI落地最快的场景之一。有投资者问，在健康管理中，如何利用人工智能技术进行个体化健康管理？公司回复，未来将继续通过合规收集用户的多维度健康数据，并结合智能算法进行处理，实现更精准的健康状态评估和疾病风险预测。这样可以更精准地对用户进行健康状况评估，提供个性化健康干预建议，而不仅只是依赖传统的大规模统计结论。同时，随着大数据的持续积累和算法的不断优化，人工智还能有助实现对个体健康管理需求的精准匹配和疾病的风险预测。

对于大模型与医院结合后产品形态和盈利模式的预判，公司表示，大模型与医院结合将催生多元化的产品形态和创新商业模式。产品形态方面，可能通过APP等形式，将人工智能技术与医院服务相结合，为用户提供个性化的健康检测评估、疾病预警和诊疗建议。盈利模式方面，既可能是向客户输出大模型技术，也可能是通过提供服务实现盈利，具体取决于产品定位和服务内容。