你(ni)或許聽說過“LLM”，那你聽(ting)過(guo)“LMM”嗎(ma)？LLM即“大(da)語言模型”，它使(shi)用海量數據來訓練AI，生成的(de)文(wen)本就像是人類創作的(de)一樣。而LMM指醫療(liao)(liao)健康領域應(ying)用的大(da)規模(mo)預訓(xun)練語(yu)言模(mo)型，它的訓(xun)練數據(ju)集包(bao)括(kuo)大(da)量的醫療(liao)(liao)數據(ju)，旨在支持患(huan)者(zhe)的診斷和(he)治療(liao)(liao)。醫療(liao)(liao)大(da)模(mo)型正迅速(su)改變醫療(liao)(liao)保健的服務方式。

醫(yi)療(liao)大模(mo)型(xing)協(xie)助醫(yi)療(liao)系統減壓

全球各地(di)的醫(yi)療(liao)系(xi)統面臨(lin)著諸多挑戰(zhan)：老齡化(hua)加劇、醫(yi)療(liao)成本(ben)攀升、醫(yi)護人員短缺、基礎設施(shi)不足、醫(yi)療(liao)服務需求不斷(duan)增加，等等。這些(xie)因素給醫(yi)護人員帶來巨大壓力，有(you)時甚至不堪重負(fu)，難以提(ti)供(gong)優質的醫(yi)療(liao)服務。

讓(rang)我們想象一(yi)下這樣的(de)世界：一(yi)個超級助手能(neng)(neng)夠(gou)在幾秒內(nei)分析(xi)無數本病例(li)，能(neng)(neng)夠(gou)盡早預測(ce)疾病、分析(xi)藥物相互作用，還能(neng)(neng)針(zhen)對每(mei)個患者提供個性化治療方(fang)案……有了醫療大模型，這一(yi)切已不(bu)再(zai)是天方(fang)夜譚。

醫(yi)療大模型的(de)興起

醫療大(da)模型(xing)可以(yi)與專業醫生(sheng)并肩工作，為他們提(ti)供支持，例(li)如收集(ji)和整(zheng)理大(da)量的醫療數據，包括(kuo)教科(ke)書、患者病歷和科(ke)研(yan)文獻，創建百(bai)萬級(ji)(ji)甚至(zhi)億(yi)級(ji)(ji)參數量的大(da)型(xing)數字(zi)圖書館。通過(guo)使用先進的AI技術對其(qi)(qi)進(jin)行訓練，之后，大(da)模型就可(ke)以(yi)快速運用(yong)所學知識(shi)，像一位超級實(shi)習(xi)生一樣為醫生和其(qi)(qi)他臨床護理人員提供幫助。

人工智能正從6個(ge)方(fang)面改(gai)善醫(yi)療(liao)服務(wu)

2023年(nian)是醫療(liao)(liao)大模型(xing)的突破(po)之年(nian)，各種實際應用(yong)開(kai)始開(kai)花(hua)結果。騰(teng)訊(xun)研(yan)究院的一份報告《從(cong)診室到云端：醫療(liao)(liao)大模型(xing)的應用(yong)挑戰與未來探索(suo)》便概述了這些先(xian)進(jin)系統(tong)的優勢和應用(yong)。我們發現，醫療(liao)(liao)大模型(xing)已經在影響(xiang)醫生的決策方(fang)式、科學家的研(yan)究方(fang)式以及醫院的管理運(yun)營方(fang)式。

該報告發現，醫(yi)療大模型正在醫(yi)療行業多個(ge)(ge)方(fang)面發揮(hui)作(zuo)用。以下是其中的六個(ge)(ge)方(fang)面。

1. 輔助臨(lin)床決策

醫(yi)生可以(yi)(yi)使用醫(yi)療大模(mo)型快速分析臨(lin)床資料，從(cong)中提取關鍵信息，以(yi)(yi)做出診斷和治療決定(ding)。例如，對(dui)于疑難雜癥(zheng)，AI程(cheng)序(xu)可以快速搜(sou)索(suo)相似(si)的病例，給出最有效(xiao)的治療或行動建(jian)議。

2. 分析醫(yi)學(xue)影像(xiang)

人工(gong)解讀醫學影像非常耗時且(qie)具有主觀性，難免出(chu)錯。相比之下，AI具有(you)快速、準(zhun)確(que)地(di)分析X光片、CT掃描和MRI影像的能力，進而檢測腫瘤等異(yi)常狀況。AI就像一個提(ti)供(gong)第二診療(liao)意(yi)見的影像專(zhuan)家(jia)。

3. 制定個性(xing)化治療(liao)方案

醫療大模型可以分析DNA序列數(shu)據，識別與疾病相關聯的基因突變(bian)，為制定(ding)個性化(hua)治療(liao)方案提供依據。同時(shi)，大(da)模(mo)型還能(neng)學習新(xin)的醫療(liao)研究結果和醫療(liao)知識。這(zhe)意味著(zhu)我們可以為患者提供量身(shen)定(ding)制的癌癥治療(liao)方案和其他療(liao)法(fa)，比傳統療(liao)法(fa)更(geng)有效，對(dui)身(shen)體的傷害更(geng)小。

4. 監測(ce)患(huan)者(zhe)健康

醫療大模(mo)型可(ke)以遠程(cheng)監(jian)測慢性病患者的(de)健康(kang)狀況(kuang)，分析生理數(shu)據，輔助管理病情，減少患者去醫院就(jiu)診(zhen)的(de)需要(yao)。想象一(yi)下，AI可(ke)以持(chi)續(xu)跟蹤糖尿病患者的血糖水(shui)平，一旦(dan)出現(xian)異常，就(jiu)立即提醒患者和(he)醫生。

5. 優化(hua)就診管理(li)

優(you)化患者(zhe)流程管(guan)(guan)理(li)和資源(yuan)分配是一個復(fu)雜而(er)耗時的難題(ti)。醫療大模型可以根(gen)據患者(zhe)需求和臨床優(you)先級，合理(li)安排(pai)(pai)就診(zhen)排(pai)(pai)隊和病房管(guan)(guan)理(li)等方方面(mian)面(mian)，最終提高患者(zhe)滿意度、改善資源(yuan)分配和醫療效率。

6. 加快新(xin)藥研發                 

在藥(yao)物研(yan)發過程中，醫療大模型可預測藥(yao)物-蛋白質相互作用和藥物毒性等信(xin)息，從(cong)而評估新(xin)藥的功效和安全性，有助(zhu)于縮減研(yan)發周期，加速(su)新(xin)藥上(shang)市。

應對挑戰(zhan)和(he)隱憂

但是，在醫療大模型(xing)得到廣泛(fan)應用之前，我(wo)們必須解決一(yi)些關鍵挑戰，包括：

• 準(zhun)確性(xing)(xing)：模型僅學習單詞間的(de)概率(lv)關(guan)聯，缺(que)乏(fa)真正(zheng)的(de)理解(jie)能力。需要使用高質量的(de)訓練數(shu)(shu)據，確保數(shu)(shu)據的(de)準(zhun)確性(xing)(xing)，此外還要解(jie)決數(shu)(shu)據偏(pian)見(jian)問(wen)題。
• 數據隱私(si)和(he)安(an)全(quan)：保護敏感(gan)和(he)機密的個(ge)人健康(kang)信息至關重要。為此(ci)，需要采用先進的數據加(jia)密和(he)匿(ni)名化技術，確(que)保安(an)全(quan)存儲，建立(li)嚴(yan)格的訪問控(kong)制機制。
• 透明度(du)：大模(mo)(mo)型生成答案的過程尚不明確(que)。為了提高可信(xin)度(du)，需要在模(mo)(mo)型輸出時引用答案來源(yuan)和對(dui)答案做出貢獻的數據部分(fen)。
• 倫理隱(yin)憂：患者和監管(guan)機構難免會對敏感(gan)個人(ren)健(jian)康信息的使用方式和臨床(chuang)決策的制定過程心存憂慮。為此必須建立強大(da)的安全和隱(yin)私保護網，才能實現大(da)模(mo)型的廣泛應(ying)用。

案例研究：騰(teng)訊混元通用大模型(xing)

騰訊(xun)于2023年發布(bu)了混(hun)元(yuan)通用大模型，目前，大模型新(xin)增(zeng)了多款AI產品，通(tong)過人性化的功能改善(shan)患者的就(jiu)醫體驗(yan)，讓醫療更高效、更個(ge)性化，減(jian)輕(qing)醫務人員的工作負(fu)擔，提(ti)供更精準的治療方案。這(zhe)些產品包括：

• 智(zhi)能(neng)對話：改進患者與醫護人員的互動(dong)。
• 病(bing)例(li)整(zheng)(zheng)理：有效整(zheng)(zheng)理患者病(bing)例(li)，幫助醫生(sheng)快速做出明智的醫療決策。
• 詳細(xi)的(de)影(ying)像學報告(gao)：快速分析醫學影(ying)像，突出(chu)需(xu)要關(guan)注的(de)地方。
• 輔助(zhu)診斷(duan)：提供(gong)可靠(kao)的參考建議(yi)，幫助(zhu)醫生(sheng)做出(chu)準(zhun)確、及時的診斷(duan)。

這些功能可整(zheng)合到患者(zhe)就醫過程中(zhong)，以提高(gao)醫療質(zhi)量(liang)和(he)效(xiao)率(lv)。

要(yao)想(xiang)釋放醫療大模型的巨大潛力，信任(ren)是(shi)其中的基(ji)石。為(wei)此，我(wo)們必(bi)須(xu)找到有(you)效的解決方案來應對關鍵挑戰。