通用醫(yī)療人工智能如何革新醫(yī)療行業(yè)？

通用醫(yī)療人工智能(Generalist Medical AI, GMAI)模型有可能通過提供先進(jìn)的醫(yī)療診斷、決策支持和患者護(hù)理功能來徹底改變醫(yī)療保健。

近年來，人工智能 (AI) 領(lǐng)域取得了顯著地進(jìn)步，基礎(chǔ)模型處于這場(chǎng)革命的最前沿。根據(jù)發(fā)表在《自然》雜志上的一項(xiàng)新研究，這些被稱為 GMAI（通用醫(yī)療人工智能）的強(qiáng)大 AI 模型有可能通過在醫(yī)療診斷、決策支持和患者護(hù)理方面提供前所未有的能力來重塑醫(yī)療保健。

在本文中，我們深入探討了一項(xiàng)開創(chuàng)性的研究（參見：https://www.nature.com/articles/s41586-023-05881-4），該研究概述了 GMAI 模型的變革潛力及其帶來的挑戰(zhàn)，主要面向渴望探索人工智能與醫(yī)療保健交叉領(lǐng)域的專業(yè)人士。

基礎(chǔ)模型的力量

基礎(chǔ)模型是最新一代的 AI 模型，已經(jīng)過大量不同數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練，使它們能夠在廣泛的任務(wù)中表現(xiàn)出色。這些模型與它們的前輩有很大的不同，后者是為一次一個(gè)特定任務(wù)而設(shè)計(jì)的。憑借其多功能性和最先進(jìn)的性能，基礎(chǔ)模型可以回答問題、描述圖像、玩視頻游戲等等。GMAI 的出現(xiàn)將這種多功能性提升到了新的高度，有望解決復(fù)雜的醫(yī)療任務(wù)并改變醫(yī)療保健領(lǐng)域。

GMAI：改變醫(yī)療的人工智能

雖然醫(yī)療人工智能在特定的面向任務(wù)的模型方面取得了長(zhǎng)足進(jìn)步，但它還沒有接受基礎(chǔ)模型的力量。傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)人工智能模型僅限于預(yù)定義的任務(wù)，需要大量的注釋工作并且缺乏對(duì)新任務(wù)或數(shù)據(jù)分布的適應(yīng)性。另一方面，GMAI 模型擺脫了這些限制，并提供了三個(gè)關(guān)鍵功能，使它們有別于傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué) AI 模型。

靈活互動(dòng)

GMAI 模型使用戶能夠?qū)ζ漭敵鲞M(jìn)行細(xì)粒度控制，使復(fù)雜的醫(yī)療信息更易于訪問和理解。用戶可以自定義輸出格式、改寫響應(yīng)，甚至可以調(diào)整特定領(lǐng)域的詳細(xì)信息級(jí)別。GMAI 模型可以適應(yīng)區(qū)域?qū)嵺`并與不同的用戶進(jìn)行有效溝通，超越語(yǔ)言障礙并適應(yīng)個(gè)人喜好。

適應(yīng)性

GMAI 模型的顯著特征之一是它們無需大量再訓(xùn)練即可即時(shí)學(xué)習(xí)新任務(wù)的能力。這種情境學(xué)習(xí)使 GMAI 能夠跟上新出現(xiàn)的疾病、不斷變化的技術(shù)和不斷發(fā)展的數(shù)據(jù)分布。通過簡(jiǎn)單地提供一些示例或提示，GMAI 模型可以快速適應(yīng)新場(chǎng)景，使其具有很強(qiáng)的適應(yīng)性和面向未來的能力。

醫(yī)學(xué)領(lǐng)域知識(shí)

GMAI 模型將醫(yī)學(xué)知識(shí)的正式表示形式帶到桌面上，從而實(shí)現(xiàn)高級(jí)醫(yī)學(xué)推理和精確的臨床解釋。通過利用知識(shí)圖譜、基于檢索的方法和現(xiàn)有的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)，GMAI 模型可以通過復(fù)雜的醫(yī)學(xué)概念和關(guān)系進(jìn)行推理。他們可以生成不言自明的警告，起草全面的放射學(xué)報(bào)告，在床邊提供詳細(xì)的決策支持，甚至生成具有所需特性的蛋白質(zhì)序列。

GMAI 的潛在用例

該研究強(qiáng)調(diào)了幾個(gè)令人興奮的用例，在這些用例中，通用醫(yī)療 AI 模型可以對(duì)醫(yī)療保健產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響：

扎根放射學(xué)報(bào)告：GMAI 模型可以充當(dāng)多功能數(shù)字放射學(xué)助手，起草描述異常、相關(guān)正常發(fā)現(xiàn)和患者病史的綜合報(bào)告。通過交互式可視化，例如突出顯示圖像中特定區(qū)域的可點(diǎn)擊鏈接，放射科醫(yī)生可以增強(qiáng)他們?cè)诮忉審?fù)雜病例時(shí)的理解和效率。

增強(qiáng)手術(shù)：GMAI 模型可以通過注釋實(shí)時(shí)視頻流、針對(duì)錯(cuò)過的步驟發(fā)出警報(bào)以及在手術(shù)過程中提供相關(guān)文獻(xiàn)來協(xié)助手術(shù)團(tuán)隊(duì)。通過結(jié)合視覺、語(yǔ)言和解剖學(xué)知識(shí)，GMAI 模型可以通過復(fù)雜的手術(shù)任務(wù)進(jìn)行推理，并幫助外科醫(yī)生應(yīng)對(duì)具有挑戰(zhàn)性的場(chǎng)景。

床邊決策支持：GMAI 模型可以作為床邊臨床決策支持工具，根據(jù)實(shí)時(shí)患者數(shù)據(jù)為臨床醫(yī)生提供詳細(xì)的解釋、警告和治療建議。通過總結(jié)復(fù)雜的電子健康記錄、預(yù)測(cè)未來的患者狀態(tài)并比較治療方案，GMAI 模型可以幫助臨床醫(yī)生做出明智的決策并改善患者的治療效果。

交互式記錄：GMAI 模型可以通過監(jiān)控患者信息和臨床醫(yī)生與患者的對(duì)話以及搶先起草電子筆記和出院報(bào)告來徹底改變文檔流程。這種自動(dòng)化減少了管理負(fù)擔(dān)，使臨床醫(yī)生能夠分配更多時(shí)間來指導(dǎo)患者護(hù)理并提高整體工作流程效率。

患者聊天機(jī)器人：GMAI 通過啟用可以在臨床環(huán)境之外提供高質(zhì)量護(hù)理的個(gè)性化聊天機(jī)器人，為患者支持開辟了新途徑。這些聊天機(jī)器人可以分析各種患者數(shù)據(jù)，從癥狀到監(jiān)測(cè)讀數(shù)，并提供詳細(xì)的建議和解釋。GMAI 模型使醫(yī)療保健更容易獲得，提供清晰易讀的信息并減少對(duì)人類專家提供個(gè)性化支持的依賴。

從文本到蛋白質(zhì)的生成：GMAI 有可能通過根據(jù)文本提示生成氨基酸序列和三維結(jié)構(gòu)來徹底改變蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)。這一突破性的應(yīng)用可以加速蛋白質(zhì)工程，使設(shè)計(jì)具有所需功能特性的蛋白質(zhì)成為可能。GMAI 的適應(yīng)性和從少量示例中學(xué)習(xí)的能力使其成為分子生物學(xué)和藥物開發(fā)領(lǐng)域的強(qiáng)大工具。

挑戰(zhàn)和考慮

雖然通用醫(yī)學(xué) AI 模型前景廣闊，但它們也提出了必須解決的獨(dú)特挑戰(zhàn)，以確保它們?cè)谂R床環(huán)境中的安全有效部署。

確認(rèn)：GMAI 模型的極端多功能性使得全面驗(yàn)證成為一項(xiàng)復(fù)雜的任務(wù)。針對(duì)預(yù)定義用例驗(yàn)證模型相對(duì)簡(jiǎn)單，但 GMAI 動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)新任務(wù)的能力需要主動(dòng)的測(cè)試和監(jiān)管方法。必須建立明確的指導(dǎo)方針和嚴(yán)格的驗(yàn)證協(xié)議，以確保 GMAI 模型在各種醫(yī)療場(chǎng)景中的準(zhǔn)確性和可靠性。

驗(yàn)證：GMAI 模型具有復(fù)雜的輸入和輸出，給驗(yàn)證其正確性帶來了挑戰(zhàn)。多學(xué)科小組的參與和可解釋性技術(shù)的整合可以幫助驗(yàn)證過程。提供指向文獻(xiàn)中支持段落的可點(diǎn)擊鏈接也可以加強(qiáng)事實(shí)核查過程并建立對(duì) GMAI 輸出的信任。

社會(huì)偏見：人工智能模型中的偏見一直是一個(gè)問題，特別是在醫(yī)療保健領(lǐng)域，它們可以使差異永久化并傷害邊緣化人群。GMAI 模型必須經(jīng)過徹底審核，以確保它們?cè)谒蓄愋偷幕颊咧斜憩F(xiàn)同樣出色。持續(xù)監(jiān)測(cè)和迅速采取行動(dòng)以減輕偏見對(duì)于確保公平公正的醫(yī)療保健結(jié)果至關(guān)重要。

隱私：GMAI 模型的開發(fā)和使用引發(fā)了隱私問題，因?yàn)樗鼈兛梢栽L問敏感的患者信息。強(qiáng)大的隱私協(xié)議、去識(shí)別化技術(shù)和限制個(gè)人患者數(shù)據(jù)的收集可以幫助降低隱私風(fēng)險(xiǎn)。在數(shù)據(jù)可訪問性和患者保密性之間取得平衡對(duì)于負(fù)責(zé)任的 GMAI 部署至關(guān)重要。

規(guī)模：GMAI 模型是計(jì)算密集型的，需要大規(guī)模數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練。與數(shù)據(jù)收集、模型訓(xùn)練和計(jì)算資源相關(guān)的成本是重大挑戰(zhàn)。需要協(xié)作努力、數(shù)據(jù)共享計(jì)劃和負(fù)責(zé)任的模型優(yōu)化技術(shù)來克服這些障礙并確保 GMAI 模型的廣泛可訪問性。

醫(yī)療保健革命

Generalist Medical AI 模型有可能通過提供先進(jìn)的醫(yī)療診斷、決策支持和患者護(hù)理功能來徹底改變醫(yī)療保健。它們的靈活性、適應(yīng)性和醫(yī)學(xué)領(lǐng)域知識(shí)的整合為各種臨床應(yīng)用開辟了新的可能性。然而，必須認(rèn)真解決與確認(rèn)、驗(yàn)證、偏見、隱私和可擴(kuò)展性相關(guān)的挑戰(zhàn)，以確保 GMAI 模型的安全和道德部署。

隨著 AI 社區(qū)和臨床利益相關(guān)者繼續(xù)探索 GMAI 的潛力，促進(jìn)合作、建立監(jiān)管框架并優(yōu)先考慮以患者為中心的護(hù)理至關(guān)重要。通過負(fù)責(zé)任的開發(fā)和廣泛采用，GMAI 模型可以減輕負(fù)擔(dān)。

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