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回顾展望 | 2023:医疗大语言模型突袭

来源:HIT专家网      作者:李崇铭

【编者按】

物换星移,又是一年。HIT专家网延续惯例,推出年度“回顾展望”系列文章,对已经过去的2023年HIT行业热点事件进行回顾,同时展望2024年,向未来追梦前行。敬请读者朋友们关注。

大型语言模型(LLM),2023年科技创新领域最火出圈的主角,非它莫属。它在医疗行业的发展,同样风头正劲。

关乎人类健康福祉的医疗行业,张开双臂积极拥抱了大语言模型:希望在丰富的医疗业务场景下发挥大模型的价值。目前,医疗领域大模型应用已露出“尖尖一角”,带来临床医生和人工智能“协作配合”的全新体验。

但是,面对性命攸关的严肃医疗,这项技术的应用同样充满了未知、争议。医疗大模型如何突出重围?回顾来时路,我们或许能从它的应用趋势中寻得一点启发。

医疗行业掀起“大模型热浪”

2022年,OpenAI推出的ChatGPT“技惊四座”,向人们展示大模型技术在新算力环境下的飞速进展。国内IT产业旋即掀起“百模大战”,在2023年“蓬勃生长”:3月,百度发布AI对话式聊天机器人“文心一言”;4月,阿里云发布“通义千问”大模型;9月,腾讯发布“混元”大模型;10月,科大讯飞发布星火大模型3.0,等等。

大模型只有从通用进入垂直领域,迅速转到产业落地,才能证明其发展价值。ChatGPT在测试阶段就开始尝试回答医学问题,微软全球资深副总裁、研究院负责人Peter Lee与一位美国资深医疗领域记者合著的《超越想象的GPT医疗》一书,对于GPT在医疗领域的表现、前景进行了专题介绍和讨论。

国内通用大模型也纷纷将医疗行业作为其应用的重要领域。如2023年7月京东发布京医千询大模型,2023年9月腾讯健康发布腾讯医疗大模型等。

另一方面,不依赖于通用大模型,医疗行业独立软件开发商(ISV)基于对医疗业务的专业积累,纷纷开始训练自己的垂直医疗模型。2023年4月,森亿智能病历生成式语言模型正式亮相;5月,医联推出AI医生产品——医联MedGPT;9月,惠每科技发布惠每医疗大模型;10月,卫宁健康发布医疗大模型WiNGPT等。

大模型定位医疗“智能助手”

“能够像人一样交谈、产出观点”是大模型的显著特点,这种“模糊”了人机边界的交互方式让它备受关注。纵观2023年大语言模型在医疗行业的应用态势,其作用不仅涵盖了问诊咨询、客服、分析管理等方面,而且更多地体现在了优化诊疗流程、提高效率等方面。

诊前环节,基于大模型的预问诊和患者信息预采集,可依据患者的问题自动匹配回复,效率更高、互动性更强。医疗大模型能够为患者推荐诊疗资源,让求医问药更为便利。例如,“腾讯数字人就医助手”可提供7×24小时的智能客服及咨询服务。

值得注意的是,医疗大模型将改变现有患者服务系统“检索、推送”的信息分发模式,转为依据患者情况“生成”个性化回复和引导。医疗大模型基于持续的数据输入和模型积累,能够结合已有信息主动追问,在多轮“问诊”收集到足够的决策因子后,提供更加严谨的回答。如果将带有学习能力的智能问诊服务与咨询、挂号、医保支付充分连结,将有望改善患者诊前流程的体验。

诊中环节,医疗大模型将为医院CDSS(临床决策支持系统)的演进带来更丰富的应用场景,为医生诊疗工作减负增效,并成为医务人员的助手、顾问,以及医疗行为的监督者。目前,大模型在如下场景已经崭露头角:

首先,医疗大模型能使医生摆脱高度重复、耗时较多的病历填写和文书记录工作,让医生更加专注于分析病情和关注患者。

例如,在医生提供足够的病症描述或输入某些特定指令时,医疗大模型能够自动生成模式化病历、鉴别诊断、出院记录等内容,让医生只需“画龙点睛”,不必为反复进行的操作心力交瘁。

第二,医疗大模型不仅能查询医疗知识,适时提供恰当的信息,还能作为“超级大脑”提供临床决策支持,高效分析患者情况,并通过图形、弹窗等方式突出重点,预警可能存在的漏诊、误诊风险。已经有医疗机构利用医疗大模型进行多模态病历初筛,应用于VTE、肺结节、眼底病变等检查中。

依托陪伴式的辅助、深度的数据洞察和丰富的医学知识库,医疗大模型能够将疾病特征和患者病历信息进行比对,协助医生进行诊断和治疗规划。特别是在急救场景下,医疗大模型能够提供及时有效的诊疗方案,为患者争取更多救治时间。

医学界的反复尝试表明,和以往基于确定规则推理或文献知识和业务规范的决策相比,医疗大模型在复杂病征下的分类问题上表现较好,在支持决策方面还有很大的成长空间。

第三,医疗大模型能够对诊疗行为进行提示和告警,这有助于规范基层医院诊疗流程,提示资历较浅医生的诊疗计划、进行用药或治疗套餐的核查等。

诊后环节,医疗大模型主要应用在对患者的随访工作和康复指导上,延伸诊疗服务链条。另一方面,应用医疗大模型提供健康咨询、药品信息查询等服务,与医生团队合作健康科普内容,能够有效降低人力成本的投入,同时保证服务的人性化,满足患者的情感需求,提供疾病预防、饮食规划或健康建议等等。

医疗大模型的风险管控

尽管目前医疗大模型应用与日俱增,但其发展的局限性和潜在风险不容忽视。辅助诊疗工作必须精准而严肃,医疗数据分析需要识别多模态信息;而出于医疗安全和部署的需求,要求模型的“高精度”而非一味追求“大规模”。

无论医疗大模型在诊疗过程中定位如何,保障其参与诊疗过程的严谨性和安全性都是首要的,一些主要的应用风险需要行业重点关注:

一是大模型“黑盒”难解,存在安全隐患。从应用本质来看,医疗大模型的生成内容与训练数据的最佳结果高度相关,其结果具有不可解释性。在缺少数据或对应领域训练不足的情况下,大模型可能会产生“幻觉”。同时,广泛应用医疗大模型可能会加重诊疗工作对人工智能的依赖,反而影响医生的决策——需要医生有更高的素质来分析人工智能决策的潜在风险。

二是部署医疗大模型需要医学知识库和医院资源支撑。基于知识库和海量训练数据进行机器学习,是医疗大模型能否被委以“辅助医学决策”大任的决定性因素。

2022年3月,国家药品监督管理局器审中心发布《人工智能医疗器械注册审查指导原则》,对AI器械的分类标准、原则、技术考量等方面进行了解释。2023年7月,国家卫生健康委又发布了《医疗机构临床决策支持系统应用管理规范(试行)》,对CDSS的临床知识来源权威性、知识库更新性和使用的审计与溯源等方面提出了要求——医疗机构应具备完备、整合、互通的信息系统,为CDSS提供所需的结构化数据。

三是医疗大模型的应用生态和用户信任有待建设。关于医疗大模型带来的数据偏见、数据隐私和公正性问题,缺乏对应的标准进行管理,问题的追责也更加复杂。对此,既需要打开“黑盒”,发展更加成熟、透明的技术机制,并建立与之相匹配的管理机制,规范行业发展;同时应该看到,人们对医疗大型语言模型的信任程度仍然不足,更多地是使用它寻求健康建议或科普。

2023年,大模型对于医疗领域可谓是奇兵突袭,并迅速展现出丰富的大模型应用场景和巨大发展潜力。但大模型本身的“缺陷”,也使得它在严肃医疗领域的真正普及,在克服这些缺陷之前,还面临不可逾越的障碍。

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【责任编辑:陈曦】

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