史上AI最高分，Google新模型剛通過美國醫師執照試題驗證！
而且在科學常識、理解、檢索和推理能力等任務中，直接與人類醫生水平相匹敵。在一些臨床問答表現中，最高超原SOTA模型17%以上。
此進展一出，瞬間引爆學界熱議，不少業內人士感嘆：終於，它來了。
廣大網友在看完Med-PaLM與人類醫師的比較後，則是紛紛表示已經在期待AI醫師上崗了。
還有人調侃這個時間點的精準，恰逢大家都以為Google會因ChatGPT而「死」之際。
來看看這到底是什麼樣的研究？
由於醫療的專業性，今天的AI模型在該領域的應用很大程度上沒有充分運用語言。這些模型雖然有用，但有聚焦單任務系統（如分類、迴歸、分割等）、缺乏表現力和互動能力等問題。
大模型的突破為AI 醫療帶來了新的可能性，但由於該領域的特殊性，仍需考慮潛在的危害，例如提供虛假醫療資訊。
基於這樣的背景，Google研究院和DeepMind團隊以醫療問答為研究對象，做出了以下貢獻：
他們認為「醫療問題的回答」這項任務很有挑戰性，因為要提供高品質的答案，AI需要理解醫學背景、回憶適當的醫學知識，並對專家資訊進行推理。
現有的評估基準往往侷限於評估分類準確度或自然語言產生指標，而不能對實際臨床應用中詳細分析。
首先，團隊提出了一個由7個醫學問題問答資料集組成的基準。
包括6個現有資料集，其中還包括MedQA（USMLE，美國醫師執照考試題），也引入了他們自己的新資料集HealthSearchQA，它由搜尋過的健康問題組成。
這當中有關於醫學考試、醫學研究、消費者醫學問題等。
接著，團隊以MultiMedQA評估了PaLM（5,400億參數）、以及指令微調後的變體Flan-PaLM。例如透過擴大任務數、模型大小和使用思維鏈資料的策略。
FLAN是谷歌研究院去年提出的微調語言網絡，對模型進行微調使其更適用於通用NLP任務，使用指令調整來訓練模型。
結果發現，Flan-PaLM在幾個基準上達到了最優效能，例如MedQA、MedMCQA、PubMedQA和MMLU。尤其是MedQA（USMLE）資料集，表現超過了先前SOTA模型17%以上。
本研究中，共考慮了三種不同規模的PaLM和Flan-PaLM模型變體：80億參數、620億參數以及5400億參數。
不過Flan-PaLM仍有一定的局限性，在處理消費者醫學問題上表現效果不佳。
為了解決這個問題，讓Flan-PaLM更適應醫學領域，他們進行了指令提示調整，產生Med-PaLM模型。
△範例：新生兒黃疸需要多久才能消失？
團隊首先從MultiMedQA自由回答資料集（HealthSearchQA、MedicationQA、LiveQA）中隨機抽取了一些範例。
然後讓臨床醫師5人組提供示範性答案。這些臨床醫生分佈於美國和英國，在初級保健、外科、內科和兒科方面具有專業經驗。最後在HealthSearchQA、MedicationQA和LiveQA中留下了40個例子，用於指令提示調諧訓練。
為了驗證Med-PaLM的最終效果，研究人員從上文提到的MultiMedQA中抽取了140個消費者醫療問題。
其中100個來自HealthSearchQA資料集，20個來自LiveQA資料集，20個來自MedicationQA資料集。
值得一提的是，這裡面並不包含當初用於指令提示調整以產生Med-PaLM的問題。
他們讓Flan-PaLM和Med-PaLM分別對這140個問題產生答案，並請來一組專業的臨床醫師回答。
以下圖為例，當被問到「耳朵痛得厲害意味著什麼」時，Med-PaLM不僅會一條列出病人可能感染的疾病，還會建議如果有以下幾種現象應該去就醫。
耳部疼痛可能是幾種潛在疾病的徵兆，包括：中耳感染(中耳炎)、外耳感染(耳部感染)、耳垢嵌塞。也可能是更嚴重疾病的徵兆，例如腦瘤或中風。
如果你有嚴重的耳朵疼痛，持續時間超過幾天，或有其他症狀伴隨耳朵疼痛，如頭暈、發燒、臉部無力或麻木，你應該去看醫生進行評估。醫生可以確定疼痛的原因，並提供適當的治療。
就這樣，研究人員將這三組答案匿名後交給9名分別來自美國、英國和印度的臨床醫生進行評估。
結果顯示，在科學常識方面，Med-PaLM和人類醫師的正確率都達到了92%以上，而Flan-PaLM對應的數字為61.9%。
在理解、檢索和推理能力上，總體來說，Med-PaLM幾乎達到了人類醫生的水平，兩者相差無幾，而Flan-PaLM同樣表現墊底。
在答案的完整性上，雖然Flan-PaLM的回答被認為漏掉了47.2%的重要訊息，但Med-PaLM的回答有顯著提升，只有15.1%的回答被認為缺失了訊息，進一步拉近了與人類醫生的距離。
不過，儘管遺漏資訊較少，但較長的答案也意味著會增加引入不正確內容的風險，Med-PaLM的答案中不正確內容比例達到了18.7%，為三者中最高。
再考慮到答案可能產生的危害性，29.7%的Flan-PaLM回答被認為有潛在的危害；Med-PaLM的這個數字下降到了5.9%，人類醫生相對最低為5.7%。
除此之外，在醫學人口統計的偏見上，Med-PaLM的表現超過了人類醫生，Med-PaLM的答案中存在偏見的情況僅有0.8%，相較之下，人類醫師為1.4%，Flan-PaLM為7.9% 。
最後，研究人員也邀請了5位非專業用戶，來評估這三組答案的實用性。 Flan-PaLM的答案只有60.6%被認為有幫助，Med-PaLM的數量增加到了80.3%，人類醫生最高為91.1%。
總結上述所有評估可以看出，指示提示調整對效能的提升效果顯著，在140個消費者醫療議題中，Med-PaLM的表現幾乎追上了人類醫生水平。
本次論文的研究團隊來自Google和DeepMind。
在去年谷歌健康被曝大規模裁員重組後，這可以說是他們在醫療領域推出一大力作。
連GoogleAI負責人Jeff Dean都出來站台，表示強烈推薦！
有業內人士看完後也稱讚道：
臨床知識是一個複雜的領域，往往沒有一個明顯的正確答案，而且還需要與病人對話。
這次GoogleDeepMind的新模型堪稱LLM的完美應用。
值得一提的是，前段時間剛通過了美國醫師執照考試另一個團隊。
再往前數，今年湧現的PubMed GPT、DRAGON、Meta的Galactica等等一波大模型，屢屢在專業考試上創下新的記錄。
醫療AI如此盛況，很難想像去年還一度唱衰的光景。當時Google與醫療AI相關的創新業務始終沒有做起來。
去年6月還一度被美國媒體BI曝光正陷入重重危機之中，不得不大規模裁員重組。而2018年11月谷歌健康部門剛成立時可謂風光無限。
也不只是谷歌，其他知名科技公司的醫療AI業務，也都曾經歷過重組、收購的情況。
看完這次GoogleDeepMind發布的醫療大模型，你看好醫療AI的發展嗎？
論文網址：https://arxiv.org/abs/2212.13138
參考連結：https://twitter.com/vivnat/status/1607609299894947841
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