你或許聽說過“LLM”,，那你聽過“LMM”嗎,？LLM即“大語言模型”,，它使用海量數(shù)據(jù)來訓(xùn)練AI，生成的文本就像是人類創(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)人員帶來巨大壓力，有時甚至不堪重負(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：一個超級助手能夠在幾秒內(nèi)分析無數(shù)本病例,，能夠盡早預(yù)測疾病、分析藥物相互作用,，還能針對每個患者提供個性化治療方案……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,、患者病歷和科研文獻(xiàn),，創(chuàng)建百萬級甚至億級參數(shù)量的大型數(shù)字圖書館。通過使用先進(jìn)的AI技術(shù)對其進(jìn)行訓(xùn)練,，之后,，大模型就可以快速運(yùn)用所學(xué)知識，像一位超級實習(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,，各種實際應(yīng)用開始開花結(jié)果。騰訊研究院的一份報告《從診室到云端：醫(yī)療大模型的應(yīng)用挑戰(zhàn)與未來探索》便概述了這些先進(jìn)系統(tǒng)的優(yōu)勢和應(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)營方式,。

該報告發(fā)現(xiàn),，醫(yī)療大模型正在醫(yī)療行業(yè)多個方面發(fā)揮作用。以下是其中的六個方面,。

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)影像非常耗時且具有主觀性，難免出錯,。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)而檢測腫瘤等異常狀況。AI就像一個提供第二診療意見的影像專家。

3. 制定個性化治療方案

醫(yī)療大模型可以分析DNA序列數(shù)據(jù),，識別與疾病相關(guān)聯(lián)的基因突變，為制定個性化治療方案提供依據(jù),。同時,，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。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,，對身體的傷害更小。

4. 監(jiān)測患者健康

醫(yī)療大模型可以遠(yuǎn)程監(jiān)測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復(fù)雜而耗時的難題。醫(yī)療大模型可以根據(jù)患者需求和臨床優(yōu)先級,，合理安排就診排隊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)過程中,，醫(yī)療大模型可預(yù)測藥物-蛋白質(zhì)相互作用和藥物毒性等信息，從而評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)偏見問題,。
• 數(shù)據(jù)隱私和安全：保護(hù)敏感和機(jī)密的個人健康信息至關(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，建立嚴(yán)格的訪問控制機(jī)制。
• 透明度：大模型生成答案的過程尚不明確,。為了提高可信度,，需要在模型輸出時引用答案來源和對答案做出貢獻(xiàn)的數(shù)據(jù)部分。
• 倫理隱憂：患者和監(jiān)管機(jī)構(gòu)難免會對敏感個人健康信息的使用方式和臨床決策的制定過程心存憂慮,。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，通過人性化的功能改善患者的就醫(yī)體驗,，讓醫(yī)療更高效,、更個性化，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：

• 智能對話：改進(jìn)患者與醫(yī)護(hù)人員的互動。
• 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、及時的診斷,。

這些功能可整合到患者就醫(yī)過程中,，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應(yīng)對關(guān)鍵挑戰(zhàn),。