近年来，数据的价值核心已从单纯的拥有，转变为如何有效激活并利用它。这一转变在医疗领域尤为明显，大型语言模型（LLMs）正在成为激活医疗数据的关键工具。研究表明，通过将结构化的医疗记录转化为对比推理轨迹等形式，可以显著提升模型的临床表现。然而，当前方法仍面临合成轨迹可信度不足、对顶级模型提升有限等挑战，这意味着寻找最高效的数据激活机制仍是未来的核心任务。
新的竞争优势：数据激活
传统的数据护城河正在瓦解。如今，仅仅拥有专有数据已不足以构成优势，真正的竞争力在于如何让这些数据对大型语言模型（LLM）变得真正有用。如果不能快速将数据与模型连接并证明其能提升性能，竞争对手很快就会找到绕过你的数据来复制你见解的方法。
LLM 可以“吞下”你提供的任何数据，但问题在于它们能否“消化”这些数据。
如果没有正确的转化，模型无法“代谢”数据。营养价值会直接流失，未被吸收。它们缺少可以称之为“酶”的东西。
数据激活就是提供这些“酶”的过程：将原始信息转化为模型能够真正消化并转化为能力的形态。
医疗领域：一个核心战场
医疗数据的机遇巨大且时间紧迫。大型AI公司已经注意到了这一点，并迅速采取行动：
- OpenAI 推出了 “ChatGPT for Healthcare”，并已在多家顶尖医疗机构部署。
- Anthropic 宣布了 “Claude for Healthcare”，提供符合 HIPAA 标准的基础设施，并原生集成了多种医疗数据库。
这表明，医疗保健已成为前沿 AI 公司的主要战场。然而，健康领域仍然是最分散的类别之一，这既揭示了该领域的复杂性，也说明了当前通用模型的不足。
数据激活的可能方法
研究已经证明，将结构化医疗数据转化为能提升 LLM 推理能力的桥梁是可行的。其核心思想是将数据转化为推理监督信号，用于模型微调。
一个值得注意的框架是 Tables2Traces，它尝试“模仿临床医生的思维方式”：
- 针对每个患者记录，找到结果不同但情况相似的其他患者（例如，一个相似但死亡的患者，一个相似但存活的患者）。
- 利用一个强大的 LLM 为这种结果差异生成解释。
- 这些生成的“对比推理轨迹”被用作微调数据。
结果表明，这种方法能带来超过 17% 的显著性能提升，并且具备一定的泛化能力。简单地将表格数据转换为叙事性文本不仅无效，甚至可能损害性能。这证明了模型需要的是结构化的推理支架。
结构化医疗数据中的价值就像大坝后面积蓄的势能。力量是真实存在的，但它只是静静地待在那里。天真地将表格转为文本，就像在大坝上钻个小孔，然后指望它能发电。而推理框架（比如对比比较和反事实思考）才是真正的涡轮机，它将储存的势能转化为可用的电力。
另一项研究 EHR-R1 使用“思维图谱管道”合成了30万条高质量的推理轨迹，其训练出的模型在特定基准测试中表现甚至超过了 GPT-4o。这再次证明，将结构化病历数据转化为推理监督信号，可以切实提高 LLM 的临床表现。
尚不明确的问题
尽管可行性已经得到证明，但一些关键问题仍然悬而未决。
- 合成轨迹的可信度存疑： 医生们普遍认为机器生成的推理轨迹质量不高。更深层的问题是，这些轨迹有时是“不忠实”的，即轨迹所呈现的推理过程与模型做出决策的实际依据并不相符。
- 对强模型的提升有限： 已有方法在能力较弱的模型上效果显著，但要提升更强模型的性能则非常困难，甚至可能没有效果。
- 正确的转化方式是什么： 现有方法提供了不同思路，如对比推理、知识图谱等，但我们仍未找到最优解。
大坝的比喻依然成立——数据的势能是真实存在的，但我们仍在摸索如何建造出最高效的“涡轮机”。