国内有数十个医疗大模型,大模型如何赋能智慧医疗

吴子鹏
随着ChatGPT的风靡,国内人工智能大模型产品进入“千模大战”时代,诞生了非常多的行业垂直大模型,其中包括医疗行业。在医疗领域,从医学科研、药物研发到智慧诊疗的各阶段、医疗设备运维、医院管理等,均有大模型产品涌现,高校和企业都在进行这方面的探索。

本文来自微信公众号“电子发烧友网”,作者/吴子鹏。

近日,在北京CGT新势发布会上,中国科学院院士、翊博生物首席科学家陈润生表示,中国现在有数以百计的通用大模型,其中的90%没多大用处,也发展不起来,只会加剧资源和人力的浪费,应该被淘汰。

陈润生院士团队则开发了一个医学多模态数据智能整合计算平台“灵枢”,能够将当前生物医药的大数据整合在一个大模型中,其核心内容包括1个算法框、3个医学应用和3类多模态数据。目前,该团队正在尝试将中西医药数据植入到这个大模型中,希望实现“中西医结合”,为疾病治疗带来更大益处。

有研究报告指出,目前国内至少有40个医疗大模型,且其中大部分都是医疗专用的大模型。

医疗大模型概念火热

随着ChatGPT的风靡,国内人工智能大模型产品进入“千模大战”时代,诞生了非常多的行业垂直大模型,其中包括医疗行业。在医疗领域,从医学科研、药物研发到智慧诊疗的各阶段、医疗设备运维、医院管理等,均有大模型产品涌现,高校和企业都在进行这方面的探索。

国内目前有非常多的大模型。比如华为盘古药物分子大模型,这个大模型2021年就已经发布,由华为云联合中国科学院上海药物研究所共同训练而成,可以实现针对小分子药物全流程的人工智能辅助药物设计。实验验证结果表明,盘古药物分子大模型的成药性预测准确率比传统方式高20%,可以降低70%先导药研发成本。

腾讯医疗大模型基于腾讯混元大模型,加入了超过285万医疗实体、1250万医学关系、超98%医学知识的知识图谱和医学文献,经过3000万包括患者、医生、药厂等场景及医疗流程的问答对话进行多任务微调,以及36万专家医生标注数据的强化学习。

智云健康的ClouD GPT是一项由ClouDr Machine Learning Infrastructure基础平台提供的智能诊断技术,并形成智云医疗大脑的一部分。经过广泛而专业的医学数据训练,ClouD GPT能够应对复杂且多种模式情况,能够协助医生更精准快捷地确立诊疗方案。

此外,国内的医疗大模型还有上海联通Uni-talk、医联MedGPT、东软添翼医疗大模型等。另外,向阿里的通义千问和科大讯飞的星火认知大模型等通用大模型,基本提供医疗方面的模型能力。

当然,不仅是国内,国外的科技、医疗产业同样重视大模型的发展,比如谷歌医疗大模型,根据该公司的研究结果,一组临床医生对谷歌和DeepMind团队的医疗大模型Med-PaLM回答的评分高达92.6%,与现实中人类临床医生的水平(92.9%)相当。

医疗大模型后续发展

医疗大模型是智慧医疗进化的产物。智慧医疗作为一种新型的医疗服务模式,旨在通过先进的信息化手段,为患者提供更加便捷、高效的医疗服务。在这个过程中,大模型可以在

临床决策支持系统、药物研发、远程诊疗等方面,能够发挥重要作用。

比如在临床决策支持系统方面,大模型可以通过学习大量的病历资料,为医生提供关于疾病诊断和治疗方案的建议。这样不仅可以帮助医生做出更准确的判断,还可以减少他们的工作负担。在个性化治疗方案方面,每个人的基因组都是独一无二的,医疗大模型可以通过对大规模基因数据的学习,预测患者的药物反应、疗效和副作用,并根据个体特征制定个性化的治疗方案。

很多人将2023年定义为国产医疗大模型发展元年,目前国内的医疗大模型可以分为几类:包括患者问诊全流程、医生助手/医院管理、中医、药物研发、医学影像及健康科普类大模型等。那么后续国内的医疗大模型该如何进化呢?

业内人士认为,确保医疗健康AI系统的稳定性和可泛化性是推广其临床应用的关键。这需要通过广泛的验证、持续的监测和严格的临床测试来实现,以确保系统在各种条件下都能提供准确和一致的支持。有科技企业的人员表示,当大模型进入医疗系统,更准确、细化的数据样本是关键,这会让先进入的大模型愈发强悍,并出现一定的行业壁垒。

结语

目前国内至少有40个医疗大模型,足见这个行业的重要性,以及有着不错的发展前景。不过,大模型的本质是基于数据给出合理的判断和预测,帮助医生减负。在这种情况下,相同功能的大模型会逐渐拉开差距,性能差的医疗大模型将会被逐步淘汰,市场确实不需要如此多的医疗大模型。

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