從診室到云端:人工智能助益醫(yī)療保健的6種方式
你或許聽(tīng)說(shuō)過(guò)“LLM”,,那你聽(tīng)過(guò)“LMM”嗎,?LLM即“大語(yǔ)言模型”,,它使用海量數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練AI,,生成的文本就像是人類(lèi)創(chuàng)作的一樣,。而LMM指醫(yī)療健康領(lǐng)域應(yīng)用的大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型,,它的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包括大量的醫(yī)療數(shù)據(jù),,旨在支持患者的診斷和治療,。醫(yī)療大模型正迅速改變醫(yī)療保健的服務(wù)方式。
醫(yī)療大模型協(xié)助醫(yī)療系統(tǒng)減壓
全球各地的醫(yī)療系統(tǒng)面臨著諸多挑戰(zhàn):老齡化加劇,、醫(yī)療成本攀升,、醫(yī)護(hù)人員短缺、基礎(chǔ)設(shè)施不足,、醫(yī)療服務(wù)需求不斷增加,,等等。這些因素給醫(yī)護(hù)人員帶來(lái)巨大壓力,,有時(shí)甚至不堪重負(fù),,難以提供優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療服務(wù)。
讓我們想象一下這樣的世界:一個(gè)超級(jí)助手能夠在幾秒內(nèi)分析無(wú)數(shù)本病例,,能夠盡早預(yù)測(cè)疾病,、分析藥物相互作用,還能針對(duì)每個(gè)患者提供個(gè)性化治療方案……有了醫(yī)療大模型,,這一切已不再是天方夜譚,。
醫(yī)療大模型的興起
醫(yī)療大模型可以與專(zhuān)業(yè)醫(yī)生并肩工作,,為他們提供支持,例如收集和整理大量的醫(yī)療數(shù)據(jù),,包括教科書(shū),、患者病歷和科研文獻(xiàn),創(chuàng)建百萬(wàn)級(jí)甚至億級(jí)參數(shù)量的大型數(shù)字圖書(shū)館,。通過(guò)使用先進(jìn)的AI技術(shù)對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練,,之后,大模型就可以快速運(yùn)用所學(xué)知識(shí),,像一位超級(jí)實(shí)習(xí)生一樣為醫(yī)生和其他臨床護(hù)理人員提供幫助,。
人工智能正從6個(gè)方面改善醫(yī)療服務(wù)
2023年是醫(yī)療大模型的突破之年,各種實(shí)際應(yīng)用開(kāi)始開(kāi)花結(jié)果,。騰訊研究院的一份報(bào)告《從診室到云端:醫(yī)療大模型的應(yīng)用挑戰(zhàn)與未來(lái)探索》便概述了這些先進(jìn)系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)和應(yīng)用,。我們發(fā)現(xiàn),醫(yī)療大模型已經(jīng)在影響醫(yī)生的決策方式,、科學(xué)家的研究方式以及醫(yī)院的管理運(yùn)營(yíng)方式,。
該報(bào)告發(fā)現(xiàn),醫(yī)療大模型正在醫(yī)療行業(yè)多個(gè)方面發(fā)揮作用,。以下是其中的六個(gè)方面,。
1. 輔助臨床決策
醫(yī)生可以使用醫(yī)療大模型快速分析臨床資料,從中提取關(guān)鍵信息,,以做出診斷和治療決定,。例如,對(duì)于疑難雜癥,,AI程序可以快速搜索相似的病例,,給出最有效的治療或行動(dòng)建議。
2. 分析醫(yī)學(xué)影像
人工解讀醫(yī)學(xué)影像非常耗時(shí)且具有主觀性,,難免出錯(cuò),。相比之下,,AI具有快速,、準(zhǔn)確地分析X光片、CT掃描和MRI影像的能力,,進(jìn)而檢測(cè)腫瘤等異常狀況,。AI就像一個(gè)提供第二診療意見(jiàn)的影像專(zhuān)家。
3. 制定個(gè)性化治療方案
醫(yī)療大模型可以分析DNA序列數(shù)據(jù),,識(shí)別與疾病相關(guān)聯(lián)的基因突變,,為制定個(gè)性化治療方案提供依據(jù)。同時(shí),,大模型還能學(xué)習(xí)新的醫(yī)療研究結(jié)果和醫(yī)療知識(shí),。這意味著我們可以為患者提供量身定制的癌癥治療方案和其他療法,,比傳統(tǒng)療法更有效,對(duì)身體的傷害更小,。
4. 監(jiān)測(cè)患者健康
醫(yī)療大模型可以遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)慢性病患者的健康狀況,,分析生理數(shù)據(jù),輔助管理病情,,減少患者去醫(yī)院就診的需要,。想象一下,AI可以持續(xù)跟蹤糖尿病患者的血糖水平,,一旦出現(xiàn)異常,,就立即提醒患者和醫(yī)生。
5. 優(yōu)化就診管理
優(yōu)化患者流程管理和資源分配是一個(gè)復(fù)雜而耗時(shí)的難題,。醫(yī)療大模型可以根據(jù)患者需求和臨床優(yōu)先級(jí),,合理安排就診排隊(duì)和病房管理等方方面面,最終提高患者滿意度,、改善資源分配和醫(yī)療效率,。
6. 加快新藥研發(fā)
在藥物研發(fā)過(guò)程中,醫(yī)療大模型可預(yù)測(cè)藥物-蛋白質(zhì)相互作用和藥物毒性等信息,,從而評(píng)估新藥的功效和安全性,,有助于縮減研發(fā)周期,加速新藥上市,。
應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)和隱憂
但是,,在醫(yī)療大模型得到廣泛應(yīng)用之前,我們必須解決一些關(guān)鍵挑戰(zhàn),,包括:
- 準(zhǔn)確性:模型僅學(xué)習(xí)單詞間的概率關(guān)聯(lián),,缺乏真正的理解能力。需要使用高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù),,確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,,此外還要解決數(shù)據(jù)偏見(jiàn)問(wèn)題。
- 數(shù)據(jù)隱私和安全:保護(hù)敏感和機(jī)密的個(gè)人健康信息至關(guān)重要,。為此,,需要采用先進(jìn)的數(shù)據(jù)加密和匿名化技術(shù),確保安全存儲(chǔ),,建立嚴(yán)格的訪問(wèn)控制機(jī)制,。
- 透明度:大模型生成答案的過(guò)程尚不明確。為了提高可信度,,需要在模型輸出時(shí)引用答案來(lái)源和對(duì)答案做出貢獻(xiàn)的數(shù)據(jù)部分,。
- 倫理隱憂:患者和監(jiān)管機(jī)構(gòu)難免會(huì)對(duì)敏感個(gè)人健康信息的使用方式和臨床決策的制定過(guò)程心存憂慮。為此必須建立強(qiáng)大的安全和隱私保護(hù)網(wǎng),,才能實(shí)現(xiàn)大模型的廣泛應(yīng)用,。
案例研究:騰訊混元通用大模型
騰訊于2023年發(fā)布了混元通用大模型,,目前,大模型新增了多款AI產(chǎn)品,,通過(guò)人性化的功能改善患者的就醫(yī)體驗(yàn),,讓醫(yī)療更高效、更個(gè)性化,,減輕醫(yī)務(wù)人員的工作負(fù)擔(dān),,提供更精準(zhǔn)的治療方案。這些產(chǎn)品包括:
- 智能對(duì)話:改進(jìn)患者與醫(yī)護(hù)人員的互動(dòng),。
- 病例整理:有效整理患者病例,,幫助醫(yī)生快速做出明智的醫(yī)療決策。
- 詳細(xì)的影像學(xué)報(bào)告:快速分析醫(yī)學(xué)影像,,突出需要關(guān)注的地方,。
- 輔助診斷:提供可靠的參考建議,幫助醫(yī)生做出準(zhǔn)確,、及時(shí)的診斷,。
這些功能可整合到患者就醫(yī)過(guò)程中,以提高醫(yī)療質(zhì)量和效率,。
要想釋放醫(yī)療大模型的巨大潛力,,信任是其中的基石。為此,,我們必須找到有效的解決方案來(lái)應(yīng)對(duì)關(guān)鍵挑戰(zhàn),。