01.
這段時間,醫療圈的大模型們,好像都“消停”了。
醫聯除外。
醫聯對大模型接入在線問診的執念,已經深入到骨髓,據說王仕銳做夢都在參數調優。
02.
2023年5月,醫聯發布了自研的MedGPT,基于Transformer架構,也是國內首款醫療大語言模型。
主要攻堅方向:在真實醫療場景中發揮實際診療價值,實現從疾病預防、診斷、治療、康復的全流程智能化診療能力。
通俗點來說,醫聯是真想拿大模型來“治病”,所有人都想,只不過醫聯是真金白銀投入、真刀真槍地干進去了。
03.
2023年6月30日,醫聯就將自家的AI醫生和10位主治醫生、120多位真實患者,進行了一次特別的雙盲實驗。
為此,良醫財經專門寫過一篇「雙盲實驗是檢驗醫療GPT的唯一標準」。
一年半時間過去了,在這塊最難啃的骨頭上,又有何進展呢?
從官方動態傳遞的信號來看,主要集中在三塊:① 自然語言能力優化,在醫療對話、幻覺處理、患者健康分析、治療規劃等的潛力挖掘;② 對兒童潰瘍性結腸炎、兒童過敏性紫癜等具體病種的深入研究,提高診療專業性;③ 完善“醫聯AI醫療應用平臺”院端解決方案,開始在商業端實現突破。
一是底層技術,二是醫療場景,三是商業布局。關鍵還是在醫療場景的有效性,你能明顯感覺到醫聯進入了2.0狀態,更加專注垂類病種,尤其是兒科這種專業性極高的類別。
04.
這回的自信,體現在結果的透明度上。
為此,醫聯專門搞了一個欄目「未來醫生會客廳」,將自家大模型的診療結果,以直播的形式,邀請主任專家進行拆解點評(看了一份內部的合作名單,里面有三十多位全國三甲大主任專家),應該做了長線的規劃。
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良醫財經跟了兩期,一期是中國醫科大學附屬盛京醫院小兒呼吸內科主任醫師蔡栩栩,一期是上海兒童醫學中心主任醫師鮑一笑,分別對醫聯AI醫生臨床真實案例,進行全程病理性分析,探討AI診療在實際應用中的優點和不足。
先說結論:① AI醫生已經到了入行1-3年醫生水準;② 其進步速度很快;③ AI作為醫生輔助工具很快能進入實用階段。
05.
案例一:分析的首個患兒是一名8歲女童,問診時發燒至39度,伴有關節疼痛等。
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蔡栩栩醫生點評:通過審查AI醫生創建病情小結,以及給出詳細的用藥建議,初步判斷用藥合理,建議患者線下具體檢查。同時建議AI在問診時咨詢的問題,可更加具有針對性一些。整體來看,MedGPT作為前沿技術,對臨床有一定賦能價值,有希望成為醫生的好幫手。
06.
案例二:2歲男孩反復嘆氣。
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一名2歲男孩的初診病例,患兒主訴為近期反復長嘆氣,家長描述癥狀與哮喘相似,但沒有典型的喘息表現。根據患兒的病史和家族史,AI建議進行了標準化的診療路徑,首先推薦了肺功能檢測、過敏原篩查和胸部X光片檢查,并給出了藥物治療的初步建議。
鮑一笑教授點評:AI在遵循最新醫學指南方面做得非常規范,在常見病的處理上,可以幫助醫生節省大量時間,讓醫生能夠專注于更復雜的病例。但在面對復雜或不典型的病例時,還需要重視癥狀的多樣性和潛在的疾病因素。例如,這名患兒的‘嘆氣’癥狀就可能不僅僅與哮喘有關,AI缺乏進一步探討其他可能的病因。
07.
通過對數十個案例的分析拆解,兩位主任認為:
- AI醫生的優點包括:不知疲倦,可同時為多人服務;能夠全面分析數據,精準抓取關鍵信息;速度快、效率高;對兒童常見病多發病診斷較準;
- AI醫生的缺點包括:對話缺乏連續性、深入性,得到的病史信息比較片面;前沿的醫療成果和技術也該被MedGPT同步學習、記憶;建議和結論較為寬泛;
總結:目前在線上診斷尚不完善,離不開醫生的審核,AI對某些特定群體或病情變化快的疾病的診斷準確性還有待提升。當然作為臨床輔助手段,其做到這一步已非常不易。AI作為醫生的輔助工具,使診斷、治療會有一個新的飛躍。
08.
大主任“傳幫帶”AI醫生。
醫療行業有著悠久的「傳幫帶」歷史,這一棒開始交到AI醫生手里了。
師徒派系是一種傳承,數字經驗也是一種傳承。當無數AI醫生智能體,逐步存儲、消化、吸收、學習、歸納、總結大專家們的臨床經驗,最終造福的還是人類。
這也許是醫聯「讓全人類健康壽命延長一年」使命達成的最優路徑。
09.
在嚴肅醫療路上前進一公里。
醫療是一個100%嚴肅的行業,不容有任何差池,只要大模型有任何誤判風險,都要謹而慎之。
醫聯沒有選擇走捷徑,將自己完全置身事內,融入到真實醫療場景的每一個業務流程里,想改造行業必先革命自己。
這是一個特別燒錢、考驗耐心、等待破局Timing的方向。
10.
目前來看,讓每一位醫生標配擁有AI分身,每一位醫生擁有自己的智能體,這是未來1-5年里,最有可能實現的。
這些醫生智能體,可以幫醫生問(系統性思考,降低漏診風險)、幫醫生答(保留醫療決策的人為主導,輔助而非替代)、幫醫生決策(經典SOAP決策報告,提升治療效率),最終為每個醫生都帶來效率上的提升。
希望MedGPT有一天,能讓400萬醫生不再孤獨!
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