创科宇宙/AI助力“智慧医疗”落地\创业投资者联盟召集人 梁颕宇

由ChatGPT引爆的生成式AI热潮,大半年过去了,话题热度依然高涨。更可喜的是,讨论范围愈来愈广、也愈来愈深入。各行各业都在探讨如何运用这种创新技术去提升营运效率,甚或找出新的发展路向。5月时,笔者赴上海参加了一个探讨生成式AI与医疗健康的论坛,见到内地医疗AI(人工智能)初创在不同医疗场景的应用均取得突破,深受鼓舞。

医疗健康领域引入AI非自今日始,近年来随着医疗健康产业数字化有成,AI技术在药物研发、医疗影像判读、基因组资料采撷等方面已有长足发展。早年投资的一些相关项目亦成功推出产品,运用AI技术在新药发现、提升疾病检测和诊断方面,辅助医生进行精准诊断和治疗。


(相关资料图)

但至今为止,相对成熟的AI医疗应用大多面向医生或业内专家,以取代或辅助大量重复性的行政工作或临床诊断。如AI医学影像判读可协助医生筛检数以万计的医疗影像,大大减少人手检视所需的时间,而且事先标注出现问题的地方,列出可能的病症,让医生可以集中精力,更快速、准确地诊断疾病。

至于一些面向患者、互动性强的应用,在生成式AI大受欢迎前,发展相对较缓慢。如发展已有一段时间的互联网医疗,问诊界面大多只是让用户从关键字选择病症,再根据其与AI程序的对话文本,分诊至值班线上医生。由于问题是预先设定的,往往比较概略,未能按用户病征作出个性化提问,更遑论做出初步诊断。

以ChatGPT为代表的生成式AI划破长空,拥有强大的自然语言处理能力、知识图谱构建和深度学习等技术特点,能够更好地理解用户输入的内容之余,更精确的生成能力也展现出强大的“创作”能力。由于可采用“大模型+插件”模式广泛应用在不同领域,具有高度可扩展性和适应性,被视为医疗健康领域的一股变革力量。

非常欣慰的是,笔者这次出席上海论坛,看到内地AI与医疗健康创业者已充分做好准备。如北京智谱华章科技展示了其可对标OpenAI GPT3的超大规模预训练模型,模型以中文为核心、拥有千亿级别参数,且非常注重对国内科研及企业合作与支持,并通过融合GPT和BERT两种训练框架,同时支持生成式和填空式下游任务的需求。今年3月模型开源以来,全球累计下载量超200万,此类本土化大模型将能大大降低下游参与者的成本,让各行各业用较低的成本用起来,实现技术普惠。

自动生成医疗病历

至于面向患者的医疗应用,在生成式AI爆红后,也呈百花齐放。微软的语音识别子公司Nuance于3月发布支援语音的医疗病历生成应用程式DAX(Dragon Ambient eXperience),是首个将会话和环境AI与GPT-4结合的全自动临床文档应用程式,可通过“聆听”医患就诊时的对话,在患者就诊后几秒锺内自动形成可接入电子病历系统的临床笔记。4月份,微软和Epic Systems又宣布将把GPT-4人工智慧语言模型引入医疗保健领域,以帮助医护人员回复患者资讯和分析医疗纪录。

当然,内地也有医疗AI创业家拟进军同一领域,自2020年起就将GPT技术应用于医疗Chatbot等场景的“左手医生”,4月起也针对医生临床中“写病历”的需求,快速推进新应用的研发,并在论坛上演示了生成式医疗模型如何生成病历,引领未来医疗资讯化、数位化和智慧化的发展。

更令人振奋的消息还有,专注于肌骨康复和骨与运动医学领域的医疗创新企业,把康复治疗与生成式AI结合应用,开发出可透过患者端的App为患者做初步评估和诊断;再通过SaaS平台让医生和康复师为患者进行评估,并在系统后台生成康复方案的智慧医疗应用。甚至可配合自研的可穿戴动作捕捉器,远程指导患者完成康复训练,为患者提供普惠的个性化、定制化的康复治疗。

多种多样的实验式应用,印证“生成式AI大模型+外挂程式”模式医疗AI应用,已进入全新发展阶段。新技术在智慧医疗领域的应用,使得患者可以获得更加精准、个性化的医疗服务,尽管在真正应用过程中依然面临数据壁垒、伦理阻碍、法律监管、技术鸿沟等问题,随着一个又一个成功案例的出现,新一代人工智慧技术将继续推动医疗行业的技术创新,优化医疗资源配置,提高患者的就诊体验。

未来,我们期待生成式AI以及更多的相关技术能够为医疗行业带来更多的改革与突破,为人类的健康事业作出更大的贡献。期待在不久将来,患者可以通过线上问诊、智慧诊断、远端会诊等方式,享受到更便捷高效的智慧医疗服务。

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