從寫詩敲代碼到臨床問診，AI大模型會是智慧醫(yī)療的強力催化劑嗎？

從寫詩作畫，到回郵件敲代碼，自ChatGPT火出圈成為一款現(xiàn)象級的AI大模型產(chǎn)品以來，圍繞AI大模型的應(yīng)用開發(fā)一發(fā)不可收拾?，F(xiàn)在，懂得臨床語言，可以自如問診“AI醫(yī)生”來了，在AI大模型的加持下，水平或媲美臨床醫(yī)生。

5G無線網(wǎng)絡(luò)的引入進一步增強了這一趨勢。隨著霧化器和胰島素輸送系統(tǒng)等治療技術(shù)的不斷發(fā)展，患者可以在家中舒適地接受全方位的醫(yī)療護理。

這些設(shè)備與醫(yī)院笨重的大型設(shè)備完全不同。微型化的電子設(shè)計催生了新一代的可穿戴技術(shù)，使患者能夠在接受監(jiān)測和治療的同時繼續(xù)他們的日常生活。

數(shù)字療法既可單獨使用，也可與常規(guī)療法和藥物相結(jié)合，以改善患者的預(yù)后，降低醫(yī)療成本，并提供便捷可及的醫(yī)療服務(wù)。經(jīng)過證實，數(shù)字療法在控制糖尿病、高血壓、抑郁癥等疾病方面非常有效，此外還可以幫助焦慮、藥物濫用和慢性疼痛患者。

AI大模型 數(shù)字醫(yī)療的超強催化劑？

數(shù)字醫(yī)療是充分應(yīng)用計算機技術(shù)、信息技術(shù)建立的新型醫(yī)療方式。醫(yī)療領(lǐng)域也同樣經(jīng)歷了數(shù)字化、信息化的不同階段。從20世紀(jì)80年代醫(yī)院開始的醫(yī)療信息化，到本世紀(jì)初出現(xiàn)的醫(yī)藥電商，再到之后推出的遠(yuǎn)程診療，直至近些年推進的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院和互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療。

隨著數(shù)字化在醫(yī)療大健康行業(yè)的深入，當(dāng)前以物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能（AI）為代表的新一代信息技術(shù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域中的應(yīng)用日漸增多，以智慧化為特征的數(shù)字醫(yī)療正逐步成為醫(yī)療健康領(lǐng)域的新趨勢。

德勤在《2023年全球醫(yī)療行業(yè)展望》中指出，COVID-19疫情之前，數(shù)字健康與傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)融合成為治療范式，進程緩慢，而監(jiān)管機構(gòu)為應(yīng)對疫情在一定程度上加快了這一進程。

例如，美國疫情爆發(fā)期間，F(xiàn)DA意識到，數(shù)字療法可以在隔離和封鎖期間改善心理健康和生理健康，因此當(dāng)局為擴大其使用豁免了某些要求。疫情“放大”了多種需求，例如，在傳統(tǒng)醫(yī)療機構(gòu)之外提供護理和遠(yuǎn)程患者監(jiān)控、患者使用各種連接設(shè)備進行自我監(jiān)測、以及通過App干預(yù)的數(shù)字療法。

而AI大模型和數(shù)字醫(yī)療的結(jié)合，或?qū)⒊蔀楦嘀腔坩t(yī)療應(yīng)用場景落地的有力催化劑。

比如，為了進一步推進AI在應(yīng)用層面的落地，OpenAI大模型推出插件可以對接下游應(yīng)用程序，為開發(fā)者提供接入平臺。據(jù)悉，OpenAI在今年年初推出的GPT-4已實現(xiàn)在醫(yī)療領(lǐng)域的商用合作。

不久前，微軟旗下Nuance Communications發(fā)布與OpenAI的GPT-4集成的支持語音的醫(yī)療病歷生成應(yīng)用程序DAX（Dragon Ambient eXperience）。據(jù)官方公布的數(shù)據(jù)顯示，GPT-4對于事實的闡述精度對比GPT-3.5高出40%，在醫(yī)學(xué)知識自測評論考試表現(xiàn)更優(yōu)秀，支持多模態(tài)輸入。業(yè)界對此有相當(dāng)高的關(guān)注度，并預(yù)期將對醫(yī)療信息化、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療、公衛(wèi)、醫(yī)保信息化細(xì)分領(lǐng)域產(chǎn)生效率的變革性推動。

那么與傳統(tǒng)醫(yī)療AI框架相比，已GPT-4為代表的AI大模型有哪些進步之處？

圖1：資料來源：IDC、CSDN、電子工程世界、浙商證券研究所等

如圖1所示，醫(yī)療人工智能平臺包括數(shù)據(jù)資源層、人工智能平臺和醫(yī)療應(yīng)用層。其中，開源框架和算法占有重要地位，如選擇工程化能力較強的TensorFlow或在圖像方面表現(xiàn)良好的Caffe等開源框架，選擇在圖像識別方面常用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）算法模型等。而GPT-4（Generative Pre-Training 4）則開啟了多模態(tài)通用AI大模型時代，預(yù)示著NLP、CV、科學(xué)計算多模態(tài)大模型AI通用時代的到來。

值得一提的是，多模態(tài)，即意味著用戶可以輸入不同類型的信息，包括視頻、聲音、圖像和文本。相應(yīng)地，具備多模態(tài)能力的GPT-4也可以根據(jù)用戶提供的信息輸出視頻、音頻、圖片和文本。

今年4月，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院醫(yī)聯(lián)發(fā)布的國內(nèi)首款大模型驅(qū)動的AI醫(yī)生medGPT，該模型基于醫(yī)療知識圖譜為模型提供豐富、準(zhǔn)確、結(jié)構(gòu)化的醫(yī)療知識，并收集整理接近20億條真實醫(yī)患溝通對話、檢驗檢測和病例信息進行深度訓(xùn)練學(xué)習(xí)，同時利用醫(yī)生真實反饋進行強化學(xué)習(xí)，以保障模型的推理質(zhì)量、準(zhǔn)確性與可靠性。

據(jù)醫(yī)聯(lián)官網(wǎng)介紹，medGPT首次突破了AI醫(yī)生無法與真實患者連續(xù)自由對話的難點，并在醫(yī)療問診場景中支持多模態(tài)的輸入和輸出，在疾病的預(yù)防、診斷、治療、康復(fù)四個重要環(huán)節(jié)全面實現(xiàn)智能化。為了驗證medGPT的診斷準(zhǔn)確率，醫(yī)聯(lián)抽取了532名復(fù)診患者檔案進行信息脫敏，并進行了模擬首診實驗。結(jié)果顯示，醫(yī)聯(lián)medGPT的診斷結(jié)果與患者原有線下門診的診斷吻合率超過97.5%。

加速應(yīng)用生態(tài)構(gòu)建是關(guān)鍵

據(jù)不完全統(tǒng)計，目前在醫(yī)療領(lǐng)域，從醫(yī)學(xué)科研、藥物研發(fā)、智慧診療、醫(yī)療設(shè)備運維、醫(yī)院管理等，國產(chǎn)大模型產(chǎn)品數(shù)量不少于40個。

但AI大模型要如何長期實現(xiàn)為生命健康服務(wù)？

今年以來，隨著科技大廠博弈、中小企業(yè)的入局，以及投資和科研界的落地探討，基本有一個初步的共識，那就是“光卷大模型本身并無意義”，更重要的是要持續(xù)深入耕耘應(yīng)用生態(tài)?！癆I大模型技術(shù)+細(xì)分場景服務(wù)”的深度組合綁定的基礎(chǔ)上，才有可能帶來長期的生態(tài)發(fā)展

圖2：資料來源：IDC、CSDN、電子工程世界、浙商證券研究所等

ChatGPT等大模型在醫(yī)療端的應(yīng)用包括：

01 生成電子病歷、個性化的醫(yī)療報告：

用GPT-4來生成電子病歷，將有效解放醫(yī)生文書工作，而GPT-4可以多模態(tài)輸入數(shù)據(jù)并理解梳理信息，這也就意味著可以輸入患者和醫(yī)生的對話并摘取關(guān)鍵信息，醫(yī)生不用邊問診邊記錄，可以快速耐心詢問患者情況，只需要幾秒鐘，就能自動生成電子病歷，然后自動導(dǎo)入當(dāng)前的醫(yī)療信息化系統(tǒng)。此外，還可以用于生成個性化的醫(yī)療報告、制定個性化的治療方案、提供個性化的醫(yī)療建議等。

02 實現(xiàn)在線醫(yī)療咨詢：

通過對話機器人技術(shù)，ChatGPT可以用于實現(xiàn)在線醫(yī)療咨詢、遠(yuǎn)程醫(yī)療診斷、自動醫(yī)療指導(dǎo)等。而GPT4可以極大提升在線問診效率，更機動靈活地跟患者對話，并從患者的描述中提取詳細(xì)的信息，改善患者體驗，同時緩解醫(yī)生線上溝通壓力降低溝通成本。

03 實現(xiàn)自動醫(yī)療指導(dǎo)：

ChatGPT可以基于患者的健康狀況，包括生活習(xí)慣、運動情況、飲食習(xí)慣等，實現(xiàn)自動醫(yī)療指導(dǎo)。這些指導(dǎo)可以為患者提供個性化的健康指導(dǎo)與提醒，提高患者用藥治療的依從性，從而保障患者的健康狀況。

04 審查醫(yī)療記錄：

OpenAI大模型與Kepro合作，AI大模型助力醫(yī)療記錄審查，提高醫(yī)療記錄審查準(zhǔn)確性，預(yù)計將縮短多達30%的臨床審查時間。

05 提供個性化的醫(yī)療建議：

通過自我理解和自我修正技術(shù)，ChatGPT可以用于實現(xiàn)醫(yī)療數(shù)據(jù)挖掘、疾病預(yù)測、診斷推理等。

此外，AI大模型還有望助力藥物研發(fā)。今年1月，美國加州伯克利一家創(chuàng)業(yè)公司利用類似ChatGPT的LLM模型“Progen”合成了自然界不存在的新雞蛋白，為 GPT未來在藥物研發(fā)應(yīng)用方向提供方向——即讀取不同氨基酸序列，合成新型蛋白質(zhì)。

ProGen是一個具有1億參數(shù)的條件蛋白語言模型?；赥ransformer架構(gòu)，ProGen通過自注意力機制模擬殘基的相互作用，可以根據(jù)輸入控制標(biāo)簽生成跨蛋白質(zhì)家族的不同人工蛋白質(zhì)序列。

據(jù)悉，為了創(chuàng)建該模型，研究人員輸入了280.56億種不同蛋白質(zhì)的氨基酸序列，模型在幾周內(nèi)“消化”。過去，在自然界中挖掘蛋白質(zhì)或?qū)⒌鞍踪|(zhì)調(diào)整到所需的功能是非常費力的。如果能夠定向?qū)被嵝蛄袛?shù)據(jù)輸入GPT進行訓(xùn)練，參數(shù)量更為龐大的GPT大模型理論上可以取得更加精準(zhǔn)的效果。

結(jié)語

雖然還不夠完善，但是業(yè)內(nèi)已開始探索ChatGPT和GPT-4等生成式AI大模型工具在醫(yī)療健康以及醫(yī)藥研究領(lǐng)域中的價值。

Nature Medicine近期在一篇文章中也探討了ChatGPT、GPT-4等大模型未來在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用潛力，并對于AI大模型子在提高醫(yī)療健康的服務(wù)水平和患者的生活質(zhì)量方面寄予希望，認(rèn)為這些模型有望應(yīng)用于治療失語癥等言語障礙、改善語言能力退化的神經(jīng)退行性疾病患者的病情進展。未來AI醫(yī)療大模型甚至有可能整合到語音腦機接口設(shè)計和開發(fā)中。

公開資料顯示，OpenAI方面正在與一家旨在幫助盲人和視力障礙人士的技術(shù)公司Be My Eyes合作，將GPT-4提供的從動態(tài)圖像輸入到文本輸出功能集成到虛擬志愿者功能中，用戶可以通過GPT-4應(yīng)用程序?qū)D像發(fā)送給AI虛擬志愿者，該志愿者將針對各種任務(wù)提供即時識別、解釋和對話幫助。

來源：貿(mào)澤電子