通用醫療人工智慧如何革新醫療產業？

通用医疗人工智能(Generalist Medical AI, GMAI)模型有可能通过提供先进的医疗诊断、决策支持和患者护理功能来彻底改变医疗保健。

近年来，人工智能 (AI) 领域取得了显著地进步，基础模型处于这场革命的最前沿。根据发表在《自然》杂志上的一项新研究，这些被称为 GMAI（通用医疗人工智能）的强大 AI 模型有可能通过在医疗诊断、决策支持和患者护理方面提供前所未有的能力来重塑医疗保健。

在本文中，我们深入探讨了一项开创性的研究（参见：https://www.nature.com/articles/s41586-023-05881-4），该研究概述了 GMAI 模型的变革潜力及其带来的挑战，主要面向渴望探索人工智能与医疗保健交叉领域的专业人士。

基础模型的力量

基础模型是最新一代的 AI 模型，已经过大量不同数据集的训练，使它们能够在广泛的任务中表现出色。这些模型与它们的前辈有很大的不同，后者是为一次一个特定任务而设计的。凭借其多功能性和最先进的性能，基础模型可以回答问题、描述图像、玩视频游戏等等。GMAI 的出现将这种多功能性提升到了新的高度，有望解决复杂的医疗任务并改变医疗保健领域。

GMAI：改变医疗的人工智能

虽然医疗人工智能在特定的面向任务的模型方面取得了长足进步，但它还没有接受基础模型的力量。传统的医学人工智能模型仅限于预定义的任务，需要大量的注释工作并且缺乏对新任务或数据分布的适应性。另一方面，GMAI 模型摆脱了这些限制，并提供了三个关键功能，使它们有别于传统的医学 AI 模型。

灵活互动

GMAI 模型使用户能够对其输出进行细粒度控制，使复杂的医疗信息更易于访问和理解。用户可以自定义输出格式、改写响应，甚至可以调整特定领域的详细信息级别。GMAI 模型可以适应区域实践并与不同的用户进行有效沟通，超越语言障碍并适应个人喜好。

适应性

GMAI 模型的显着特征之一是它们无需大量再训练即可即时学习新任务的能力。这种情境学习使 GMAI 能够跟上新出现的疾病、不断变化的技术和不断发展的数据分布。通过简单地提供一些示例或提示，GMAI 模型可以快速适应新场景，使其具有很强的适应性和面向未来的能力。

医学领域知识

GMAI 模型将医学知识的正式表示形式带到桌面上，从而实现高级医学推理和精确的临床解释。通过利用知识图谱、基于检索的方法和现有的医学数据库，GMAI 模型可以通过复杂的医学概念和关系进行推理。他们可以生成不言自明的警告，起草全面的放射学报告，在床边提供详细的决策支持，甚至生成具有所需特性的蛋白质序列。

GMAI 的潜在用例

该研究强调了几个令人兴奋的用例，在这些用例中，通用医疗 AI 模型可以对医疗保健产生深远影响：

1. 紮根放射學報告： GMAI 模型可以充當多功能數位放射學助手，起草描述異常、相關正常發現和病患病史的綜合報告。透過互動式視覺化，例如突出顯示圖像中特定區域的可點擊鏈接，放射科醫生可以增強他們在解釋複雜病例時的理解和效率。
2. 增強手術：GMAI 模型可以透過註釋即時視訊串流、針對錯過的步驟發出警報以及在手術過程中提供相關文獻來協助手術團隊。透過結合視覺、語言和解剖學知識，GMAI 模型可以透過複雜的手術任務進行推理，並幫助外科醫生應對具有挑戰性的場景。
3. 床邊決策支援： GMAI 模式可作為床邊臨床決策支援工具，根據即時病患資料為臨床醫師提供詳細的解釋、警告和治療建議。透過總結複雜的電子健康記錄、預測未來的患者狀態並比較治療方案，GMAI 模型可以幫助臨床醫生做出明智的決策並改善患者的治療效果。
4. 互動式記錄： GMAI 模型可以透過監控病患資訊和臨床醫師與病患的對話以及搶先起草電子筆記和出院報告來徹底改變文件流程。這種自動化減少了管理負擔，使臨床醫生能夠分配更多時間來指導患者護理並提高整體工作流程效率。
5. 病患聊天機器人： GMAI 透過啟用可以在臨床環境之外提供高品質照護的個人化聊天機器人，為病患支援開闢了新途徑。這些聊天機器人可以分析各種患者數據，從症狀到監測讀數，並提供詳細的建議和解釋。 GMAI 模型使醫療保健更容易獲得，提供清晰易讀的資訊並減少對人類專家提供個人化支援的依賴。
6. 從文字到蛋白質的生成： GMAI 有可能透過根據文字提示產生胺基酸序列和三維結構來徹底改變蛋白質設計。這項突破性的應用可以加速蛋白質工程，使設計具有所需功能特性的蛋白質成為可能。 GMAI 的適應性和從少量範例中學習的能力使其成為分子生物學和藥物開發領域的強大工具。

挑戰並考慮

雖然通用醫學 AI 模型前景廣闊，但它們也提出了必須解決的獨特挑戰，以確保它們在臨床環境中的安全有效部署。

1. 確認： GMAI 模型的極端多功能性使得全面驗證成為一項複雜的任務。針對預定義用例驗證模型相對簡單，但 GMAI 動態學習新任務的能力需要主動的測試和監管方法。必須建立明確的指導方針和嚴格的驗證協議，以確保 GMAI 模型在各種醫療場景中的準確性和可靠性。
2. 驗證： GMAI 模型具有複雜的輸入和輸出，為驗證其正確性帶來了挑戰。多學科小組的參與和可解釋性技術的整合可以幫助驗證過程。提供指向文獻中支援段落的可點擊連結也可以加強事實核查過程並建立對 GMAI 輸出的信任。
3. 社會偏見：人工智慧模型中的偏見一直是一個問題，特別是在醫療保健領域，它們可以使差異永久化並傷害邊緣化人群。 GMAI 模型必須經過徹底審核，以確保它們在所有類型的患者中表現同樣出色。持續監測和迅速採取行動以減輕偏見對於確保公平公正的醫療保健結果至關重要。
4. 隱私權： GMAI 模型的開發和使用引發了隱私問題，因為它們可以存取敏感的病患資訊。強大的隱私協議、去識別化技術和限制個人患者資料的收集可以幫助降低隱私風險。在資料可存取性和患者保密性之間取得平衡對於負責任的 GMAI 部署至關重要。
5. 尺寸： GMAI 模型是計算密集型的，需要大規模資料集進行訓練。與資料收集、模型訓練和計算資源相關的成本是重大挑戰。需要協作努力、資料共享計劃和負責任的模型優化技術來克服這些障礙並確保 GMAI 模型的廣泛可訪問性。

醫療保健革命

Generalist Medical AI 模型有可能透過提供先進的醫療診斷、決策支援和病患照護功能來徹底改變醫療保健。它們的靈活性、適應性和醫學領域知識的整合為各種臨床應用開啟了新的可能性。然而，必須認真解決與確認、驗證、偏見、隱私和可擴展性相關的挑戰，以確保 GMAI 模型的安全和道德部署。

隨著 AI 社群和臨床利害關係人繼續探索 GMAI 的潛力，促進合作、建立監管框架並優先考慮以患者為中心的護理至關重要。透過負責任的開發和廣泛採用，GMAI 模型可以減輕負擔。

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