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AI大模型在醫(yī)療領域起飛

Carol Li ? 來源:電子發(fā)燒友網(wǎng) ? 作者:李彎彎 ? 2023-07-25 00:12 ? 次閱讀

電子發(fā)燒友網(wǎng)報道(文/李彎彎)ChatGPT等大型語言模型在語言理解、生成、知識推理等方面正展現(xiàn)出令人驚艷的能力。近段時間,各企業(yè)開始探索大模型在不同行業(yè)中的應用落地,并針對不同領域推出相對應的行業(yè)大模型,包括在醫(yī)療領域。

眾多企業(yè)宣布推出醫(yī)療大模型

日前,京東發(fā)布了京東言犀大模型、言犀AI開發(fā)計算平臺,同時基于京東言犀通用大模型,京東健康發(fā)布了“京醫(yī)千詢”醫(yī)療大模型,可快速完成在醫(yī)療健康領域各個場景的遷移和學習,實現(xiàn)產(chǎn)品和解決方案的全面AI化部署。

與通用大模型相比,京東言犀大模型融合70%通用數(shù)據(jù)與30% 數(shù)智供應鏈原生數(shù)據(jù),具有“更高產(chǎn)業(yè)屬性、更強泛化能力、更多安全保障”的優(yōu)勢。在醫(yī)療服務領域,京東言犀AI開發(fā)計算平臺為客戶的大模型開發(fā)和行業(yè)應用提供了定制化解決方案。

在2023京東全球科技探索者大會暨京東云峰會現(xiàn)場,京東演示了將通用大模型轉化為健康產(chǎn)業(yè)大模型的操作。通常來說,從數(shù)據(jù)準備、模型訓練到模型部署,客戶完成這套流程需要10余名科學家花費一周時間,而利用言犀AI開發(fā)計算平臺,只需要1-2名算法人員在數(shù)分鐘就能完成;通過平臺模型加速工具的優(yōu)化,還能節(jié)省90%的推理成本。

在前不久的2023世界人工智能大會健康高峰論壇上,聯(lián)影智能聯(lián)席CEO周翔表示,醫(yī)療領域不同于其他垂直領域,目前通用的語言大模型還不能完全滿足醫(yī)療場景的精準需求。聯(lián)影智能正與復旦大學附屬中山醫(yī)院共同攜手開發(fā)多模態(tài)、多病種的“全病程智醫(yī)診療大模型”。

該款AI大模型匯聚中山醫(yī)院優(yōu)質(zhì)診療經(jīng)驗,是覆蓋患者入院到出院的全生命周期的智能化輔助系統(tǒng)。在患者入院階段,該模型可基于醫(yī)生與患者的溝通對話、體格檢查及病史等信息,輔助生成醫(yī)療級結構化入院記錄,智能推薦術前檢查,并作出鑒別診斷建議及手術計劃初稿;在術中通過多模態(tài)信息整合完成手術記錄稿;在患者出院階段,可以起草出院記錄及術后隨訪計劃。目前該款大模型已完成第一階段的站點試用。

東軟也于近日表示面向醫(yī)療領域推出多款AI+醫(yī)療行業(yè)應用,包括添翼醫(yī)療領域大模型、飛標醫(yī)學影像標注平臺4.0、基于WEB的虛擬內(nèi)窺鏡等。

添翼醫(yī)療領域大模型是東軟基于30多年的醫(yī)療行業(yè)積累,構建的醫(yī)療垂直領域大模型,全面融入醫(yī)療行業(yè)解決方案、產(chǎn)品與服務,賦能醫(yī)院高質(zhì)量發(fā)展,引領醫(yī)療智能化轉型。面向醫(yī)生,添翼讓診療更高效。醫(yī)生通過自然語言與添翼交互,快速、精準地完成醫(yī)療報告與病歷、醫(yī)囑開立;面向患者,添翼讓問診更便捷,成為患者全天私人專屬醫(yī)生,提供全面的診后健康飲食、營養(yǎng)與運動建議等服務。添翼的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合能力,也將為醫(yī)院管理者提供對話式交互與數(shù)據(jù)洞察,簡化數(shù)據(jù)利用,讓醫(yī)院管理更精細。

大模型在醫(yī)療領域的優(yōu)勢和不足

大模型在醫(yī)療領域可以有很好的表現(xiàn),此前,谷歌和DeepMind的科研人員在《自然》雜志上發(fā)表了一項研究,根據(jù)其研究結果,一組臨床醫(yī)生對谷歌和DeepMind團隊的醫(yī)療大模型Med-PaLM回答的評分高達92.6%,與現(xiàn)實中人類臨床醫(yī)生的水平(92.9%)相當。

此外谷歌醫(yī)療大模型Med- PaLM僅5.9%的答案被評為可能導致“有害”結果,與臨床醫(yī)生生成的答案(5.7%)的結果相似。

不過相較于其他領域,大模型在醫(yī)療領域的落地會面臨更加復雜的挑戰(zhàn)。比如,醫(yī)療行業(yè)的專業(yè)性更高,醫(yī)療場景對問題的容錯率較低,這對大語言模型有更高的要求,需要更專業(yè)的語料來給出更專業(yè)、更精準的醫(yī)療建議;不同模態(tài)的醫(yī)療數(shù)據(jù)之間,成像模式、圖像特征都有較大差異,醫(yī)療長尾問題紛繁復雜;醫(yī)療數(shù)據(jù)私密性、安全性要求高,滿足醫(yī)療機構本地環(huán)境部署要求也是大模型落地的重要考慮因素等。

針對各種問題,不少企業(yè)已經(jīng)做了很多工作,比如商湯借助商湯大裝置的超大算力和醫(yī)療基礎模型群的堅實基礎,打造了醫(yī)療大模型工廠,基于醫(yī)療機構的特定需求幫助其針對下游臨床長尾問題高效訓練模型,輔助機構實現(xiàn)模型自主訓練。

商湯科技副總裁、智慧醫(yī)療業(yè)務負責人張少霆表示,該模式突破了醫(yī)療長尾問題數(shù)據(jù)樣本少、標注難度高的瓶頸,實現(xiàn)了針對不同任務的小數(shù)據(jù)、弱標注、高效率的訓練,同時顯著降低了大模型部署成本,滿足不同醫(yī)療機構個性化、多樣化的臨床診療需求。

小結

可以看到,當前大模型應用落地是業(yè)界探索的重點,而醫(yī)療行業(yè)成了眾多企業(yè)關注的垂直領域之一。研究顯示,大模型在醫(yī)療領域將會有著非常優(yōu)秀的表現(xiàn)。同時醫(yī)療領域也不同于其他行業(yè),它具有更強的專業(yè)性、安全性要求,這也是醫(yī)療大模型落地需要解決的問題。

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