文章主题：医疗大语言模型, MedGPT, 精准诊断, 问诊
医疗大语言模型MedGPT发布，AI医生首次实现从有效问诊到精准诊断转变
医疗大语言模型MedGPT发布，AI医生首次实现从有效问诊到精准诊断转变
华夏时报（www.chinatimes.net.cn）记者 郭怡琳 于娜 北京报道
在2023年初，对话式大型语言模型ChatGPT在国内外各大媒体平台上引发了一场热烈的讨论热潮。随着ChatGPT在各行各业的应用逐渐拓展，人们对于其在医疗领域的影响也产生了浓厚的兴趣。尤其是ChatGPT在医疗领域的应用，其可能带来的诊疗新概念令人充满期待。
在5月25日，我国医疗领域的人工智能助手医联，正式推出了一款名为MedGPT的产品。这款产品是我国首款基于Transformer架构研发的医疗大语言模型。与市面上通用的通用型大语言模型不同，MedGPT的独特之处在于，它专为真实医疗场景而设计，旨在为医疗诊疗过程带来实质性的改变。通过MedGPT，医联成功地实现了从疾病预防、诊断、治疗到康复的全流程智能化，这标志着我国数字医疗服务正式步入2.0时代。
在现场参观时，记者注意到MedGPT与现有AI问诊的不同之处。它并非简单地通过3-5个问题来进行诊断，而是通过多轮深入询问，当积累足够的决策因子后，才能给出初步判断。这一模式的代表人物，医联创始人兼CEO王仕锐表示，他们坚信通过运用医联medGPT，医生的工作效率和学习效果将会有显著提升。这将使得优质医疗资源得以迅速复制并广泛传播，进而推动医联互联网医院向更多患者提供便捷、高效、可及的医疗服务。最终，这种变革有望进一步促进医疗普及，实现医疗领域的“不可能三角”。
从有效问诊到准确诊断
事实上，通用大语言模型在处理医学问题时存在一定的局限性，特别是在问诊阶段，它们往往过于迅速地得出结论。然而，在医疗领域中，一致性和准确性是最基本的要求。相比之下，MedGPT在多次问诊的过程中能够逐步搜集充足的诊断决策，确保最终达到较高的准确性。这种方法在医疗应用中具有很大的潜力，因为它能够提高问诊的准确性和一致性，从而为患者提供更可靠的治疗建议。
医联MedGPT项目负责人王磊在接受《华夏时报》记者采访时表示，传统的在线问诊产品在使用人工智能技术时，往往过于急切地提供诊断结果。仅凭有限的病例信息，便迅速给出一个诊断，这种回应实际上并不符合有效的问诊交流方式。更准确地说，这种回答更像是科普性质的。
MedGPT并不会草率得出诊断结果，它倾向于逐步引导患者进行问诊，以便全面了解病情。这表明，MedGPT的工作方式是收集充分的信息，然后根据医学标准做出决策，以实现“治愈”的目标。为了确保AI诊疗的准确性，医联建立了基于专家评估的AI诊疗准确性与真实世界医疗对齐的测试机制，旨在将AI与真实的诊疗环境相匹配，从而实现准确的诊断。医联MedGPT项目的负责人王磊进一步解释了这一点。
此外，医联还建立了基于专家评议的AI诊疗准确性与真实世界医⽣对标测试机制，不断将AI与真实诊疗场景对齐，最终实现准确诊断。
据悉，为验证MedGPT的诊断准确率，医联抽取了532名复诊患者档案进行信息脱敏，并进行了模拟首诊实验。结果显示，医联MedGPT的诊断结果与患者原有线下门诊的诊断吻合率超过97.5%，充分证明了AI医生在医疗领域的价值和潜力。
给出全流程诊疗方案
记者了解到，基于Transformer架构，MedGPT 可以整合多种医学检验检测模态能力，首次实现线上问诊到医学检查的无缝衔接。在问诊环节结束之后，MedGPT会给患者开具必要的医学检查项目以进一步明确病情，患者则可以通过医联云检验等多模态能力进行检查。
从有效问诊以及医学检查数据来看，MedGPT得以进行准确的疾病诊断，并为患者设计疾病治疗方案。患者可以通过医联互联网医院实现送药到家，MedGPT会在患者收到药品后主动为患者进行用药指导与管理、智能随访复诊、康复指导等智能化疾病诊疗动作。通过多模态应用的打通MedGPT实现了预防、诊断、治疗、康复的全流程诊疗。
王磊告诉《华夏时报》记者，“老的AI线上问诊的产品，或者是真实医生的在线问诊产品，都有两个卡点。一方面，问诊准确性没有办法得到保证。另一方面，问诊过后到检查这块没有办法再往前面推进。”
除此之外，王磊还透露，医联 MedGPT plugin 应用平台具有整合超过 1000+医疗多模态能力，能够丰富和完善全流程智能化诊疗体验。这也意味着医联数字医院脱离了以互联网医疗连接为根本，以提高效率为主要目的的1.0 阶段；进入了基于强大的 AI 能力，实现疾病管理全流程智能化的数字医疗 2.0 阶段。
以「DIAE」为方法论
作为致力于疾病全流程诊疗的医疗专业大语言模型，医联MedGPT形成了一套独有的「DIAE」医疗AI建设方法论，分别从Disease（病种覆盖）、Intelligence（智能化）、Accuracy（准确性）、Efficiency（就医效率）四个维度来建设与打磨产品，不断提升MedGPT的实际医疗应用价值。
目前，医联正不断加速 MedGPT 的研发，希望通过数字医疗惠及更多人。医联MedGPT目前的参数规模为100B规模，预训练阶段使用了超过20亿的医学文本数据，微调训练阶段使用了800万条的高质量结构化临床诊疗数据，并投超过100名医生参与反馈监督微调训练。此外，医联 MedGPT 已经可以覆盖 ICD10 的60%疾病病种，并在近期将研发重心倾斜在多发疾病，以提升数字医院的普惠率。预计在 2023 年底，可以覆盖80%病种的就诊需求。
王磊呼吁业内AI科技、医学、院校机构、医疗多模态应用等各种类型的合作伙伴，共同开发建设通用型人工智能技术的医疗应用场景，为医疗行业的技术发展贡献力量。
通过技术辅助医疗行业，实现效率的革命性突破，正是全新技术的最佳体现。现如今，大语言模型技术正处于飞速发展阶段，医疗行业也势必因此发生巨大的变化。而技术的发展需要与产业进行深度融合，才能释放技术带来的红利，医联也将在不断推进技术发展的道路上前进。据悉，截至目前医联MedGPT已经拥有近3000种疾病的首诊能力，覆盖80%以上的成年人疾病和90%以上的0—12岁儿科疾病。
编辑：颜源 主编：陈岩鹏返回搜狐，查看更多
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