如何淬炼高水平的AI医生?

我们总是期待新兴科技,因为创新才是发展的不竭动力;但我们面对新事物时却又总感到不安和彷徨,因为“新”往往需要时间的验证。如何才能打破这种格局?唯有“靠谱”“持续不断的验证”才能守护住内心的那份踏实。

医联AI学术委员会成立揭幕

医联AI学术委员会成立揭幕

当AI的浪潮席卷而来,AI医生应运而生,让医学界看到了更多“生”的希望。比如AI医生赋能医疗服务的可及性、助力高质量的医疗服务下沉、提升诊疗效率等,AI医生的社会效益不言而喻,市场前景更是愈发明朗。

但是,伴随着AI医生的发展,其准确性、可靠性成为大众普遍关心的问题。如今,AI医生步入了新的发展阶段,如何进一步验证及增强AI医生的可靠性?临床试验是检验AI医疗的唯一标准。

10月29日,以“AI医疗 智领未来”为主题的2023首届AI医学大会在成都召开,会议上,医联集团创始人兼CEO王仕锐宣布,公司将启动“国内首款大模型驱动的AI医生”MedGPT临床试验,同时,会议宣布医联AI学术委员会正式成立,诺贝尔医学奖得主厄温·内尔(Erwin Nether)被聘请为该委员会的首席科学家,全程督导试验项目。

由此,有着“国内首位AI医生”之称的MedGPT步入全新的发展阶段。

MedGPT将启动临床试验诺奖得主厄温·内尔等全程督导

据了解,2023首届AI医学大会由成都高新医学会主办、医联集团承办、中国信息通信研究院云计算与大数据研究所及互联网医疗健康产业联盟共同协办。政府领导、学协会专家、国内外权威医学大咖等汇聚一堂,共同探讨AI医学的创新实践及未来蓝图。

会议上,医联集团创始人兼CEO王仕锐宣布,公司将启动MedGPT临床试验。据悉,11月,医联将联合四川大学华西医院等6家三甲医院、多家二级医院、基层医院,以及医联AI学术委员会的专家们将开展一项迄今为止全球最大规模的AI医疗临床项目。

据四川大学华西医院全科医学科学科主任李双庆介绍,该临床项目涉及多学科、多中心、多层级,超30000例研究样本,采取观察性研究和随机对照试验的混合研究设计,期望能全面了解MedGPT在医疗实践中的实际效果和价值。王仕锐在演讲中透露,医联未来规划了22个临床专科,几十位顶尖专家参与,预期总样本量超10万的大型临床试验。

“我们认为大量样本的临床试验才能使AI医生作出比较公允的判断,需要非常多的权威医学专家一起参与,将MedGPT的诊疗正确性调到极高,这是临床试验中很重要的一个工作。”王仕锐对钛媒体APP表示。

医联AI学术委员会聘请诺贝尔医学奖得主厄温·内尔(Erwin Nether)为该委员会首席科学家

医联AI学术委员会聘请诺贝尔医学奖得主厄温·内尔(Erwin Nether)为该委员会首席科学家

目前,医联集团正在通过医联AI学术委员会汇聚一批权威专家。

会上,医联宣布成立AI学术委员会,诺贝尔生理学或医学奖获得者、德国生物物理学家厄温·内尔(Erwin Neher)任首席科学家,中国科学院院士张旭任学科带头人,专家顾问还包括内分泌、消化、泌尿、神经、呼吸、肿瘤、心血管、肾病、全科等疾病领域的顶级专家。医联AI学术委员会成员,既有医学领域的顶级专家学者,也有人工智能领域的翘楚。

未来,医联将联合AI学术委员会的专家们,就医疗大语言模型的模型优化、训练策略、评估测试等进行深入合作,以进一步促进医疗AI相关科技成果研发与转化,为医生和患者带来更准确、更可靠、更个性化的服务和支持。同时,医联AI学术委员会也将关注伦理、隐私等问题,确保AI技术在医学领域的应用符合社会道德和法律法规。

如何淬炼高水平的AI医生?

据了解,厄温·内尔教授是神经网络研究的奠基人之一,其在人体神经网络结构方面有很多研究成果,未来,他将在AI医疗应用的技术架构上,在底层逻辑和技术层面上提供一系列指导,推动AI和医疗融合发展。

值得一提的是,MedGPT将面向公众用户开放学术研究为目的的公开测试体验通道,用户能在第一时间体验前沿AI医疗服务的同时,也能为公司在用户端、患者端的深入研究提供储备。

淬炼高水平的AI医生“靠谱”始终是底色

医联集团创始人兼CEO王仕锐

医联集团创始人兼CEO王仕锐

“医学是容错率极低的行业,它不像文学、艺术创作允许多样性,这个行业会有绝对的正确和错误,所以不敢错,我们做的每一件事情都是如履薄冰,对待每个患者都要穷极我们所有的认知和可能性。因此,医联不懈追求100%的确定性与准确性,需要不断用临床试验这样严肃的手段来论证并改进。”王仕锐在会议上表示。

AI医疗即是如此,诊疗的准确性是其第一准则。

于MedGPT而言,首先是语义识别的准确性,大语言模型的出现,填补了MedGPT最后一块拼图。

据悉,医联的MedGPT,可通过与患者进行多轮对话,了解病人病情,推荐治疗方案,目前已拥有近3000种疾病的首诊能力,覆盖80%以上的成年人疾病和90%以上的0-12岁儿科疾病。同时还可以进行疾病预防、治疗、康复等各个流程的智能化问诊。

MedGPT的每一次回答,都会经过内部的“医学专家系统”校验,会让真人医生对问诊的准确率、效率、全面性、错误率、风险提示程度等进行评价,只有符合预期才能输出,发现错误,会及时校正,通过大量的输入和校正,从而提升问诊的准确程度和问诊效率。

其次,数据和技术的“沉淀”进一步夯实MedGPT的“准确性”。在预训练阶段,MedGPT使⽤了超过20亿的医学文本数据,微调训练阶段使⽤了800万条的结构化临床诊疗数据,并投⼊超过100名医⽣参与⼈⼯反馈监督微调训练。

此外,医联正通过提升覆盖率来增强MedGPT普惠度,从而进一步提升MedGPT诊疗的“准确性”。截至目前,医联MedGPT已经可以覆盖ICD10(指《疾病和有关健康问题的国际统计分类(第10次修订本)》)中60%的疾病病种,预计在2023年底可覆盖80%病种的就诊需求。

为评估MedGPT的诊疗准确性,今年6月,MedGPT与来自四川大学华西医院的10位主治医师共同对120余名真实患者进行问诊,并由来自北大人民医院、中日友好医院、阜外医院等的7位专家教授,针对91份有效病例,从7个评价维度进行打分。

2023首届AI医学大会现场

2023首届AI医学大会现场

结果显示,真人医生综合得分为7.5分,AI医生的综合得分为7.2分,双方结果一致性达到了96%。这意味着,医联的AI医生已达到主治医师诊疗水准。

然而,目前AI医疗还存在较多发展瓶颈。若单纯依靠大模型来执行临床诊疗任务,存在临床推理与鉴别诊断不充分、诊断逻辑与诊断分型不完整、诊断辅助检查方案不准确、治疗方案设计不全面等核心问题。

究其原因,王仕锐分析认为:“机器对大脑的模仿,存在物理结构上的局限性,大语言模型的神经网络计算(直觉思维)无法做到安全有效的独立完成临床诊疗任务。”

何解?“全新双系统技术架构”是MedGPT给出的答案。

“快系统利用生成式人工智能的优势,做好自然语义的识别和复杂信息的整合分析,同时把医学决策逻辑、医学规则等放到自建的慢系统里,通过快、慢系统的结合,更好开展智能诊断,未来的最终目标是让机器可以像真人医生一样,给患者提供精准医疗服务。”医联MedGPT产品经理廉泽良表示。

要实现上述目标,离不开科技界与医学界的共同努力,这也是邀请厄温·内尔等权威专家加入的原因。

MedGPT医生的得力助手患者的健康守护者

“MedGPT的出现,并不是替代医生,而是成为医生的得力助手,提升诊疗效率等。”王仕锐对钛媒体APP表示。

于医生而言,MedGPT可以成为一个帮助高年资医生完成基础工作,进行信息核对、查漏补缺、跟踪随访及进行患者管理的“AI助理医师”。

同时也可以是一个帮助低年资医生快速学习和成长、随时探讨病例并分析思路的“AI医生导师”,还可以是一个帮助一线医生及时获取前沿治疗指南和专家共识、更新自身专业储备的“学术推广AI医生”。

作为医生未来的得力助手,MedGPT目前已得到诸多专家的肯定,并期待其在相关领域的进一步应用落地。

圆桌论坛现场

圆桌论坛现场

“医联这一款MedGPT通过对于自然语言的识别,打通了患者和系统之间搭建起一个桥梁,为我们辅助诊疗系统应用打开一扇门,这是非常新兴的领域。现在的产品能达到住院医师水平,还需要通过专家不断的训练上它的水平进一步提高,进而达到一个专家的水准。”北京医院泌尿外科科室行政主任刘明在会议现场表示。

四川大学华西医院全科医学中心学科主任李双庆表示:“医疗AI 2.0的技术进步,对医学应用有着质的推动,甚至颠覆作用。如何在MedGPT类似的工具帮助下进一步提升医疗服务质量等都是需要思考的问题,这个市场非常大。”

患者端来看,随着大语言模型的突破,理论上比如咨询、诊断、开具检查、报告解读、给出治疗方案和康复建议等,均可以在对话中完成,并且通过上传检查结果等交互行为,MedGPT可以“补上”线下未参与部分,进而做出可靠回答。

于患者而言,MedGPT也可以是一名身边的健康守护者,即一位可以识别和诊断大部分常见疾病,并给出进一步线下检查或用药、诊疗建议的“AI家庭医生”。

展望未来,MedGPT还有望在医疗资源下沉、解决医疗资源分配不均等方面有着重要作用。据了解,医学界一直存在着一个“不可能三角”,医疗系统难以同时兼顾“有效、便宜、可及”三大核心要点。

MedGPT的出现,将为“不可能三角”提供新的解决思路。“核心问题依旧是医疗资源不足,那么帮助医生提效、减少医生绝大部分的工作等,其实就是在直接攻克这道难题。”王仕锐对钛媒体APP表示。

(本文首发于钛媒体APP)(https://www.tmtpost.com/6765209.html)

内容链接:https://www.hpaper.cn/13230.html

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