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          從寫詩敲代碼到臨床問診,AI大模型會是智慧醫(yī)療的強力催化劑嗎?

          作者:Carrie 時間:2023-10-18 來源:貿(mào)澤電子 收藏

          從寫詩作畫,到回郵件敲代碼,自火出圈成為一款現(xiàn)象級的AI大模型產(chǎn)品以來,圍繞AI大模型的應用開發(fā)一發(fā)不可收拾?,F(xiàn)在,懂得臨床語言,可以自如問診“AI醫(yī)生”來了,在AI大模型的加持下,水平或媲美臨床醫(yī)生。

          本文引用地址:http://cafeforensic.com/article/202310/451728.htm

          5G無線網(wǎng)絡的引入進一步增強了這一趨勢。隨著霧化器和胰島素輸送系統(tǒng)等治療技術的不斷發(fā)展,患者可以在家中舒適地接受全方位的醫(yī)療護理。

          這些設備與醫(yī)院笨重的大型設備完全不同。微型化的電子設計催生了新一代的可穿戴技術,使患者能夠在接受監(jiān)測和治療的同時繼續(xù)他們的日常生活。

          數(shù)字療法既可單獨使用,也可與常規(guī)療法和藥物相結合,以改善患者的預后,降低醫(yī)療成本,并提供便捷可及的醫(yī)療服務。經(jīng)過證實,數(shù)字療法在控制糖尿病、高血壓、抑郁癥等疾病方面非常有效,此外還可以幫助焦慮、藥物濫用和慢性疼痛患者。

          AI大模型 數(shù)字醫(yī)療的超強催化劑?

          數(shù)字醫(yī)療是充分應用計算機技術、信息技術建立的新型醫(yī)療方式。醫(yī)療領域也同樣經(jīng)歷了數(shù)字化、信息化的不同階段。從20世紀80年代醫(yī)院開始的醫(yī)療信息化,到本世紀初出現(xiàn)的醫(yī)藥電商,再到之后推出的遠程診療,直至近些年推進的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院和互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療。

          隨著數(shù)字化在醫(yī)療大健康行業(yè)的深入,當前以物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能(AI)為代表的新一代信息技術在領域中的應用日漸增多,以智慧化為特征的數(shù)字醫(yī)療正逐步成為領域的新趨勢。

          德勤在《2023年全球醫(yī)療行業(yè)展望》中指出,COVID-19疫情之前,數(shù)字健康與傳統(tǒng)醫(yī)學融合成為治療范式,進程緩慢,而監(jiān)管機構為應對疫情在一定程度上加快了這一進程。

          例如,美國疫情爆發(fā)期間,F(xiàn)DA意識到,數(shù)字療法可以在隔離和封鎖期間改善心理健康和生理健康,因此當局為擴大其使用豁免了某些要求。疫情“放大”了多種需求,例如,在傳統(tǒng)醫(yī)療機構之外提供護理和遠程患者監(jiān)控、患者使用各種連接設備進行自我監(jiān)測、以及通過App干預的數(shù)字療法。

          而AI大模型和數(shù)字醫(yī)療的結合,或將成為更多智慧醫(yī)療應用場景落地的有力催化劑。

          比如,為了進一步推進AI在應用層面的落地,大模型推出插件可以對接下游應用程序,為開發(fā)者提供接入平臺。據(jù)悉,在今年年初推出的已實現(xiàn)在醫(yī)療領域的商用合作。

          不久前,微軟旗下Nuance Communications發(fā)布與集成的支持語音的醫(yī)療病歷生成應用程序DAX(Dragon Ambient eXperience)。據(jù)官方公布的數(shù)據(jù)顯示,對于事實的闡述精度對比GPT-3.5高出40%,在醫(yī)學知識自測評論考試表現(xiàn)更優(yōu)秀,支持多模態(tài)輸入。業(yè)界對此有相當高的關注度,并預期將對醫(yī)療信息化、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療、公衛(wèi)、醫(yī)保信息化細分領域產(chǎn)生效率的變革性推動。

          那么與傳統(tǒng)醫(yī)療AI框架相比,已GPT-4為代表的AI大模型有哪些進步之處?

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          圖1:資料來源:IDC、CSDN、電子工程世界、浙商證券研究所等

          如圖1所示,醫(yī)療人工智能平臺包括數(shù)據(jù)資源層、人工智能平臺和醫(yī)療應用層。其中,開源框架和算法占有重要地位,如選擇工程化能力較強的TensorFlow或在圖像方面表現(xiàn)良好的Caffe等開源框架,選擇在圖像識別方面常用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN),循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN)算法模型等。而GPT-4(Generative Pre-Training 4)則開啟了多模態(tài)通用AI大模型時代,預示著NLP、CV、科學計算多模態(tài)大模型AI通用時代的到來。

          值得一提的是,多模態(tài),即意味著用戶可以輸入不同類型的信息,包括視頻、聲音、圖像和文本。相應地,具備多模態(tài)能力的GPT-4也可以根據(jù)用戶提供的信息輸出視頻、音頻、圖片和文本。

          今年4月,互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院醫(yī)聯(lián)發(fā)布的國內(nèi)首款大模型驅動的AI醫(yī)生medGPT,該模型基于醫(yī)療知識圖譜為模型提供豐富、準確、結構化的醫(yī)療知識,并收集整理接近20億條真實醫(yī)患溝通對話、檢驗檢測和病例信息進行深度訓練學習,同時利用醫(yī)生真實反饋進行強化學習,以保障模型的推理質量、準確性與可靠性。

          據(jù)醫(yī)聯(lián)官網(wǎng)介紹,medGPT首次突破了AI醫(yī)生無法與真實患者連續(xù)自由對話的難點,并在醫(yī)療問診場景中支持多模態(tài)的輸入和輸出,在疾病的預防、診斷、治療、康復四個重要環(huán)節(jié)全面實現(xiàn)智能化。為了驗證medGPT的診斷準確率,醫(yī)聯(lián)抽取了532名復診患者檔案進行信息脫敏,并進行了模擬首診實驗。結果顯示,醫(yī)聯(lián)medGPT的診斷結果與患者原有線下門診的診斷吻合率超過97.5%。

          加速應用生態(tài)構建是關鍵

          據(jù)不完全統(tǒng)計,目前在醫(yī)療領域,從醫(yī)學科研、藥物研發(fā)、智慧診療、醫(yī)療設備運維、醫(yī)院管理等,國產(chǎn)大模型產(chǎn)品數(shù)量不少于40個。

          但AI大模型要如何長期實現(xiàn)為生命健康服務?

          今年以來,隨著科技大廠博弈、中小企業(yè)的入局,以及投資和科研界的落地探討,基本有一個初步的共識,那就是“光卷大模型本身并無意義”,更重要的是要持續(xù)深入耕耘應用生態(tài)。“AI大模型技術+細分場景服務”的深度組合綁定的基礎上,才有可能帶來長期的生態(tài)發(fā)展

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          圖2:資料來源:IDC、CSDN、電子工程世界、浙商證券研究所等

          等大模型在醫(yī)療端的應用包括:

          01 生成電子病歷、個性化的醫(yī)療報告:

          用GPT-4來生成電子病歷,將有效解放醫(yī)生文書工作,而GPT-4可以多模態(tài)輸入數(shù)據(jù)并理解梳理信息,這也就意味著可以輸入患者和醫(yī)生的對話并摘取關鍵信息,醫(yī)生不用邊問診邊記錄,可以快速耐心詢問患者情況,只需要幾秒鐘,就能自動生成電子病歷,然后自動導入當前的醫(yī)療信息化系統(tǒng)。此外,還可以用于生成個性化的醫(yī)療報告、制定個性化的治療方案、提供個性化的醫(yī)療建議等。

          02 實現(xiàn)在線醫(yī)療咨詢:

          通過對話機器人技術,可以用于實現(xiàn)在線醫(yī)療咨詢、遠程醫(yī)療診斷、自動醫(yī)療指導等。而GPT4可以極大提升在線問診效率,更機動靈活地跟患者對話,并從患者的描述中提取詳細的信息,改善患者體驗,同時緩解醫(yī)生線上溝通壓力降低溝通成本。

          03 實現(xiàn)自動醫(yī)療指導:

          ChatGPT可以基于患者的健康狀況,包括生活習慣、運動情況、飲食習慣等,實現(xiàn)自動醫(yī)療指導。這些指導可以為患者提供個性化的健康指導與提醒,提高患者用藥治療的依從性,從而保障患者的健康狀況。

          04 審查醫(yī)療記錄:

          OpenAI大模型與Kepro合作,AI大模型助力醫(yī)療記錄審查,提高醫(yī)療記錄審查準確性,預計將縮短多達30%的臨床審查時間。

          05 提供個性化的醫(yī)療建議:

          通過自我理解和自我修正技術,ChatGPT可以用于實現(xiàn)醫(yī)療數(shù)據(jù)挖掘、疾病預測、診斷推理等。

          此外,AI大模型還有望助力藥物研發(fā)。今年1月,美國加州伯克利一家創(chuàng)業(yè)公司利用類似ChatGPT的LLM模型“Progen”合成了自然界不存在的新雞蛋白,為 GPT未來在藥物研發(fā)應用方向提供方向——即讀取不同氨基酸序列,合成新型蛋白質。

          ProGen是一個具有1億參數(shù)的條件蛋白語言模型。基于Transformer架構,ProGen通過自注意力機制模擬殘基的相互作用,可以根據(jù)輸入控制標簽生成跨蛋白質家族的不同人工蛋白質序列。

          據(jù)悉,為了創(chuàng)建該模型,研究人員輸入了280.56億種不同蛋白質的氨基酸序列,模型在幾周內(nèi)“消化”。過去,在自然界中挖掘蛋白質或將蛋白質調(diào)整到所需的功能是非常費力的。如果能夠定向將氨基酸序列數(shù)據(jù)輸入GPT進行訓練,參數(shù)量更為龐大的GPT大模型理論上可以取得更加精準的效果。

          結語

          雖然還不夠完善,但是業(yè)內(nèi)已開始探索ChatGPT和GPT-4等生成式AI大模型工具在以及醫(yī)藥研究領域中的價值。

          Nature Medicine近期在一篇文章中也探討了ChatGPT、GPT-4等大模型未來在醫(yī)療健康領域的應用潛力,并對于AI大模型子在提高醫(yī)療健康的服務水平和患者的生活質量方面寄予希望,認為這些模型有望應用于治療失語癥等言語障礙、改善語言能力退化的神經(jīng)退行性疾病患者的病情進展。未來AI醫(yī)療大模型甚至有可能整合到語音腦機接口設計和開發(fā)中。

          公開資料顯示,OpenAI方面正在與一家旨在幫助盲人和視力障礙人士的技術公司Be My Eyes合作,將GPT-4提供的從動態(tài)圖像輸入到文本輸出功能集成到虛擬志愿者功能中,用戶可以通過GPT-4應用程序將圖像發(fā)送給AI虛擬志愿者,該志愿者將針對各種任務提供即時識別、解釋和對話幫助。

          來源:貿(mào)澤電子



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