近日，醫(yī)聯(lián)正式發(fā)布其自主研發(fā)的基于Transformer架構(gòu)的國內(nèi)首款醫(yī)療大語言模型——MedGPT。與通用型的大語言模型產(chǎn)品不同，MedGPT主要致?于在真實醫(yī)療場景中發(fā)揮實際診療價值，實現(xiàn)從疾病預防、診斷、治療到康復的全流程智能化診療能力。
醫(yī)聯(lián)MedGPT項目負責人王磊向21世紀經(jīng)濟報道等媒體表示，基于MedGPT，醫(yī)聯(lián)引領(lǐng)數(shù)字醫(yī)療服務正式進入2.0時代，即醫(yī)聯(lián)數(shù)字醫(yī)院脫離以互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療連接為根本、以提高效率為主要目的的1.0階段，進入了基于AI能力實現(xiàn)疾病管理全流程智能化的數(shù)字醫(yī)療2.0階段。
【資料圖】
近年來，隨著醫(yī)療數(shù)據(jù)集的快速擴張、硬件設(shè)備的迭代升級、算法模型的優(yōu)化改進，AI在醫(yī)療場景中技術(shù)積累越發(fā)成熟，應用場景日益豐富，而近期GPT技術(shù)的突破再次引燃市場關(guān)于AI+醫(yī)療/醫(yī)藥的討論關(guān)注。除醫(yī)聯(lián)外，谷歌、Hippocratic AI、衛(wèi)寧健康、聯(lián)通、創(chuàng)業(yè)慧康等國內(nèi)外行業(yè)頭部企業(yè)在醫(yī)療AI領(lǐng)域均有布局，行業(yè)應用加速探索。
其中，谷歌于5月11日推出PaLM2語言大模型，其中針對醫(yī)療AI領(lǐng)域的Med-PaLM2在USMLE問題測試中的準確率為85.4%，達到醫(yī)療專家的水平；生成式AI平臺Hippocratic AI能夠模擬不同類型的病人與醫(yī)生進行對話，在114項證書和考試測試中，其中105項均超出GPT-4。在國內(nèi)企業(yè)中，衛(wèi)寧健康也推出大語言模型WiNGPT，共包含7大類基礎(chǔ)任務與20多項子任務，在與ChatGPT問診對比中，WiNGPT更為專業(yè)、準確、簡練地生成主訴、現(xiàn)病史、診斷和建議。
賦能數(shù)字醫(yī)療服務進入2.0階段
據(jù)介紹，通用大語言模型在面對醫(yī)學問題的準確性上存在天然缺陷，在問診階段，通用大語言模型往往會輕易給出結(jié)論，但對于醫(yī)療應用來說，一致性和準確性是底線問題。針對該問題，醫(yī)聯(lián)方面認為，MedGPT能夠通過多輪問診引導患者收集足夠的診斷決策因?后，再進?到診斷環(huán)節(jié)，從而保證準確性。
王磊向21世紀經(jīng)濟報道等媒體表示，MedGPT不會輕易給出診斷結(jié)論，而是會循序漸進地引導患者給出足夠能夠支撐有效診斷的病情全貌，即MedGPT通過收集足夠信息并做出符合醫(yī)學的決策，以“治愈”為目的而進行人機交互。通過將?然語言大模型AI技術(shù)、?系列?程調(diào)優(yōu)技術(shù)以及醫(yī)學?致性校驗技術(shù)相結(jié)合，并在模型微調(diào)訓練階段采??量真實醫(yī)?參與的RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)監(jiān)督微調(diào)，從而提升模型的疾病特征判斷與模式識別能力。
此外，醫(yī)聯(lián)還建立基于專家評議的AI診療準確性與真實世界醫(yī)?對標測試機制，不斷將AI與真實診療場景對齊，以實現(xiàn)準確診斷。
醫(yī)聯(lián)方面認為，基于Transformer架構(gòu)，MedGPT 可以整合多種醫(yī)學檢驗檢測模態(tài)能力，首次實現(xiàn)線上問診到醫(yī)學檢查的?縫銜接。在問診環(huán)節(jié)結(jié)束后，MedGPT會給患者開具必要的醫(yī)學檢查項目以進一步明確病情，患者則可以通過醫(yī)聯(lián)云檢驗等多模態(tài)能力進行檢查。基于問診以及醫(yī)學檢查數(shù)據(jù)，MedGPT可進行準確的疾病診斷，并為患者設(shè)計疾病治療方案。患者可以通過醫(yī)聯(lián)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院實現(xiàn)送藥到家，MedGPT會在患者收到藥品后，主動為患者進行用藥指導與管理、智能隨訪復診、康復指導等智能化疾病診療動作。
除此之外，王磊還認為，醫(yī)聯(lián)MedGPT plugin應用平臺整合超過1000+醫(yī)療多模態(tài)能力，完善全流程智能化診療體驗。“這也意味著醫(yī)聯(lián)數(shù)字醫(yī)院脫離以互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療連接為根本，以提高效率為主要目的的1.0階段，進入了基于AI 能力實現(xiàn)疾病管理全流程智能化的數(shù)字醫(yī)療2.0階段。”
作為一項疾病全流程診療的醫(yī)療專業(yè)大語言模型，醫(yī)聯(lián)MedGPT也形成其自身的醫(yī)療AI建設(shè)方法論，分別從Disease（病種覆蓋）、Intelligence（智能化）、Accuracy（準確性）、Efficiency（就醫(yī)效率）四個維度來建設(shè)產(chǎn)品，以提升MedGPT的實際醫(yī)療應用價值。
目前，醫(yī)聯(lián)正不斷加速 MedGPT 的研發(fā)，醫(yī)聯(lián)MedGPT目前的參數(shù)規(guī)模為100B規(guī)模，預訓練階段使?超過20億的醫(yī)學文本數(shù)據(jù)，微調(diào)訓練階段使?800萬條的高質(zhì)量結(jié)構(gòu)化臨床診療數(shù)據(jù)，并投?超過100名醫(yī)?參與??反饋監(jiān)督微調(diào)訓練。
王磊介紹，目前醫(yī)聯(lián) MedGPT 已經(jīng)覆蓋 ICD10的60%疾病病種，并在近期將研發(fā)重心傾斜在多發(fā)疾病，以提升數(shù)字醫(yī)院的普惠率。預計在 2023 年底，可以覆蓋80%病種的就診需求。
多家廠商布局醫(yī)療大語言模型
據(jù)中泰證券研報分析，人工智能主要指利用計算機通過大量訓練學習并模仿人類行為的技術(shù)，包括物理發(fā)現(xiàn)和識別、自然語言處理、自動推理、語音識別、知識管理等。近年來，隨著醫(yī)療數(shù)據(jù)集的快速擴張、硬件設(shè)備的迭代升級、算法模型的優(yōu)化改進，AI在醫(yī)療場景中的技術(shù)積累越發(fā)成熟，應用場景日益豐富。
這實際也是一個積累的過程，如王磊也指出，此前醫(yī)聯(lián)已在整體數(shù)據(jù)積累和技術(shù)積累有一定沉淀，但此前卻“沒有暴露”，因為彼時的產(chǎn)品始終無法實現(xiàn)順暢的全流程AI診療體驗，也無法單獨推出使用，會受到醫(yī)生或醫(yī)助對系統(tǒng)的批評，直到最近Transformer架構(gòu)大語言模型技術(shù)的應用，才使該問題得到解決。“我們對這一領(lǐng)域關(guān)注較早，但一直沒有敢行動，因為該領(lǐng)域投入太大但不確定性強，而目前進行投入，是因為該技術(shù)已得到驗證。”
基于當下，中泰證券認為，AI+醫(yī)療/醫(yī)藥未來空間廣闊，AI在藥品開發(fā)、病理診斷、醫(yī)學影像等領(lǐng)域?qū)⒂袕V泛應用。
根據(jù)Statista的報告預測，全球醫(yī)療AI市場規(guī)模將從2021年的110.6億美元增長到2030年的1879.5億美元，期間復合年增長率為37.0%。同時，根據(jù)艾瑞咨詢測算結(jié)果，2020年中國醫(yī)療AI市場規(guī)模為29億元，市場呈現(xiàn)高增長狀態(tài)，2020年-2025年期間的復合年增長率為43.9%，總規(guī)模在2025年將達179億元，增速領(lǐng)跑全球市場。
在此趨勢下，多家頭部企業(yè)布局醫(yī)療大語言模型，多個醫(yī)療AI應用相繼落地。2023年5月11日，谷歌在GoogleI/O開發(fā)者大會上推出PaLM2語言大模型，其中在醫(yī)療AI領(lǐng)域推出Med-PaLM2。Med-PaLM2是基于PaLM2的醫(yī)療專業(yè)大模型，經(jīng)過醫(yī)學專業(yè)知識的微調(diào)，可以進行醫(yī)療問答、總結(jié)醫(yī)學文本。Med-PaLM2在USMLE問題測試中的準確率為85.4%，達到醫(yī)療專家的水平。
在市場火熱下，醫(yī)療AI領(lǐng)域醫(yī)患模擬對話產(chǎn)品也獲高額融資。據(jù)浙商證券研報介紹，2023年5月17日，生成式AI平臺Hippocratic AI宣布獲得5000萬美元種子輪融資，Hippocratic AI能夠模擬不同類型的病人與醫(yī)生進行對話，為醫(yī)學生模擬臨床環(huán)境，在114項證書和考試測試中，其中105項Hippocratic AI表現(xiàn)均超出GPT-4。
從產(chǎn)品角度而言，Hippocratic AI具有4方面性能，首先模擬具有不同疾病、性格、情緒和疾病史的患者和醫(yī)學生進行對話；其次，醫(yī)學生可以練習通過模擬檢查來形成臨床診斷；第三，為醫(yī)學生的臨床技能提供反饋；此外醫(yī)學生上傳自己的醫(yī)學筆記，根據(jù)上傳內(nèi)容將筆記劃成不同部分形成問答，便于后續(xù)學習。
與此同時，國內(nèi)頭部廠商積極布局，除醫(yī)聯(lián)外，聯(lián)通、衛(wèi)寧健康、創(chuàng)業(yè)慧康等行業(yè)頭部企業(yè)在醫(yī)療AI領(lǐng)域均有布局，行業(yè)應用加速探索。
同樣在5月17日，上海聯(lián)通攜手華山醫(yī)院、上海超算中心和華為公司等聯(lián)合發(fā)布“Uni-talk”算力網(wǎng)絡醫(yī)療大模型。在通用模型基礎(chǔ)能力之上，融入醫(yī)學領(lǐng)域?qū)I(yè)知識，大幅提升場景感知和理解能力，逐步實現(xiàn)通用人工智能到醫(yī)療人工智能領(lǐng)域的融會貫通。“Uni-talk”在通用大規(guī)模多語言語料知識庫基礎(chǔ)上，基于醫(yī)療知識圖譜收集整理接近億條醫(yī)療專業(yè)知識資料進行深度訓練學習，保障模型的推理質(zhì)量、準確性與可靠性。
衛(wèi)寧健康也推出了大語言模型WiNGPT，據(jù)浙商證券研報介紹，衛(wèi)寧人工智能實驗室已完成WiNGPT可行性驗證并開始內(nèi)測，其采用通用GPT架構(gòu)、60億參數(shù)。2023年5月，WiNGPT訓練的數(shù)據(jù)量已達到9720項藥品知識、7200余項疾病知識、2800余項檢查檢驗知識、1100余份指南文檔，總訓練Token數(shù)達37億。共包含7大類基礎(chǔ)任務與20多項子任務，在與ChatGPT問診對比中，WiNGPT更為專業(yè)、準確、簡練地生成主訴、現(xiàn)病史、診斷和建議。
未來WiNGPT將以Colipot方式將互聯(lián)網(wǎng)問診等功能融合到WiNEX產(chǎn)品中。通過候診患者預問診，人工智能快速記錄數(shù)據(jù)并給出回答，醫(yī)生可以實時看到和引用AI生成的內(nèi)容，提升回答效率。
創(chuàng)業(yè)慧康則推出智能就醫(yī)助手，擁有就醫(yī)咨詢、導診、在線問診、預問診等功能，已在浙江大學醫(yī)學院附屬婦產(chǎn)科醫(yī)院成功運行，可針對文字提問提出智能解決方案。當咨詢具體疾病問題時，就醫(yī)助手具有智能自診和預問診兩項功能。智能自診功能會根據(jù)患者癥狀描述針對性提問，在詢問具體疼痛位置時生成一張人體圖，供患者選擇位置，最后自動生成智能問診結(jié)果；預問診功能會根據(jù)問答生成患者信息、主訴、現(xiàn)病史，用樹狀圖形式畫出患者的主要癥狀和伴隨癥狀，為醫(yī)生后續(xù)了解病人情況節(jié)省時間打下基礎(chǔ)。
關(guān)于當前醫(yī)療AI技術(shù)的發(fā)展，浙商證券認為，國內(nèi)醫(yī)療IT廠商首先發(fā)力和受益的AI產(chǎn)品即為與患者文字互動的智能問診/就醫(yī)輔助類產(chǎn)品。當前就醫(yī)助手類AI產(chǎn)品不需要大量適配院內(nèi)流程，可以以醫(yī)療知識庫訓練大模型，極大提升問診類產(chǎn)品的準確性和智能化程度，實現(xiàn)高效導診、分診等就醫(yī)輔助功能，并在醫(yī)護人員的監(jiān)督下對患者基礎(chǔ)咨詢進行自動回復，將極大提升醫(yī)院運轉(zhuǎn)效率。
