文章主题：医疗, 数据维度, 机器学习算法, 自注意力
在医疗保健领域，数据种类繁多，涵盖了病患详尽资料、医学影像深度信息以及持续的生命体征监测等多个源头。这些数据结构复杂，伴随着时间序列特性，使得传统的机器学习模型难以胜任各类预测与图像分割任务，常面临模型精度不足和特征表达力弱的问题。
而AI有着自适应能力和泛化能力等优势，因此，面对医疗领域中庞大且复杂的数据时，AI彰显了得天独厚的优势。
随着深度学习技术的发展， 借助信息选择的思想，一种基于自注意力机制（self-attention）的时序模型Transformer被提出，该模型在NLP各个任务中都取得了较为优异的性能，是预训练语言模型的核心网络。Transformer融合了多头注意力机制、残差连接、位置编码、掩码等方法，有效解决了NLP领域中的痛点问题。本文将为大家详解Transformer模型及AI在医疗领域的应用。
Transformer模型详解
Transformer由两个核心部分组成，编码器encoder和解码器decoder。假如要使用Transformer做英语翻译法语的任务，给编码器输入一句英语，解码器返回对应的法语，具体过程包括：输入部分、编码器部分（理解和表示输入序列）、解码器部分（生成输出序列）、输出部分。
1、输入部分
（1）token化：输入的文本首先被token化，把输入拆分成各个token。token可以被理解为文本的一个基本单位。取决于不同的token化方法，短单词可能每个词是一个token，长单词可能被拆成多个token。每个token被一个整数表示，被叫做token ID（因为计算机内部只能存储数字）。
（2）词向量：将token ID传入嵌入层，将token用向量表示，得到词向量。向量长度可以非常长，词汇表达的语法语义信息就更丰富，进行多维度表示。相似的词所对应的嵌入向量，在向量空间中距离也更近。（提出Transformer的论文中，向量长度为512；GPT-3是12288）
（3）位置编码：把表示各个词在文本中顺序的向量，和上一步得到的词向量相加，结果传给编码器。
2、编码器部分
把输入转换成一种更抽象的向量表示形式，里面保留了输入词汇的语义信息和顺序关系，也通过自注意力机制，捕捉了语法语义的关键特征。由于自注意力机制对上下文的全面关注，所以输出结果中不仅包括词本身的信息，还融合了上下文的相关信息，使得同一个词会根据上下文有不同的向量表示。
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（1）多头注意力机制：编码器不止一个注意力模块，每个“头”都有它自己的注意力权重，用来关注文本中的不同特征和方面（动词？修饰词？情感？命名实体？），每个“头”之间可以做并行运算，计算进展互不影响。
（2）前馈神经网络：对自注意力模块的输出进行进一步处理，增强模型的表达能力。
（3）Nx：N个模块堆叠在一起，有助于增强模型性能，有助于处理复杂的输入输出关系。
3、解码器部分
将来自编码器输入序列的抽象向量表示输入到解码器。同时，解码器还会先接收一个特殊值，该值表示输出序列的开头，内容是之前已经生成的文本，来保持输出的连贯性和上下文的相关性。
（1）带掩码的多头自注意力层：编码器处理某个词时，会关注序列里所有的其他词。而解码器处理某个词时，只关注这个词和它前面的其他词，因为它针对的是已生成的输出序列。预测下一个词时，只使用前面的词作为上下文，从而确保生成的文本遵循正确的时间顺序。因为不能偷看后面的词，因此称为“带掩码的”。
（2）多头自注意力层：编码器输出的输入序列的抽象表示，加上解码器即将生成的输出部分，一起作为该层的输入部分。
（3）前馈神经网络：通过额外计算增强模型的表达能力。
（4）Nx
4、输出部分
（1）线性层和Softmax层：将解码器输出的表示，转换成词汇表的概率分布。词汇表的概率分布如图，表示下一个被生成token的概率。大多数情况下，模型会选择概率最大的token作为下一个输出。
（2）重复生成token：解码器的整个流程会重复多次，持续生成新的token，直到生成的是一个表示输出序列结束的特殊token。
后续变种
原文改写：🚀 Transformer家族进化史：三大分支引领变革🚀初始的Transformer模型以其强大的并行处理能力，革新了自然语言处理领域。随后，它孕育出三种关键演变，每一步都深化了其影响力。👀 1️⃣ **编码器独占鳌头** – 这种简化版专注于信息的深度学习，为模型的精简与效率提升开辟新路径。🔍2️⃣ **解码器一枝独秀** – 解码部分的独特设计，让生成任务如诗如画，流畅自然，增强了语言生成的精准度和艺术性。🎨3️⃣ **编码-解码双剑合璧** – 传统的Transformer通过两者结合，实现了双向理解和生成，为多模态应用提供了更强的灵活性和深度理解。🌐这三大变种不仅丰富了Transformer的应用场景，也展示了其适应性和创新力。 若要了解更多关于这些演变如何塑造现代NLP，请深入探索每个分支背后的技术原理与实际应用案例。📚SEO优化提示：Transformer、编码器-解码器、自然语言处理、深度学习、生成任务、多模态应用、技术原理、实际应用
1、仅编码器模型：也叫自编码器模型，只保留了原始架构里的编码器。此类模型擅长理解语言的任务。
• 例：BERT，用于掩码语言建模（让模型猜测文本中被遮住的词是什么），情感分析（让模型判断文本的情感是积极还是消极的）等。
2、仅解码器模型：也叫自回归模型，只保留了原始架构里的解码器。此类模型擅长通过预测下一个词，来实现文本生成。
• 例：GPT系类，用于文本生成。
3、编码器 – 解码器模型：也叫序列到序列模型，同时保留了原始架构里的编码器和解码器。此类模型擅长把一个序列转换成另一个序列的任务。
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AI在医疗领域的应用
🌟AI医疗热度飙升！🚀科技巨头纷纷布局，国家战略引领潮流čeři！🔍近年来，随着技术的革新与国家政策的助力，人工智能在医疗行业的渗透速度日益加快，已然成为科技领域备受瞩目的焦点。📈从最初的辅助诊断，到如今的精准治疗、健康管理，AI医疗的应用范围犹如一幅幅画卷般逐步展开，极大地提升了医疗服务的效率和质量。👩⚕️医护人员与AI紧密协作，共同为患者的健康保驾护航。🌍无论在国内还是全球，这一趋势都预示着医疗行业的未来将更加智能化和人性化。🏆让我们期待更多创新技术的诞生，为人类健康带来更深远的影响！🌟#AI医疗# #科技改变生活
AI医学影像，也称为辅助诊断AI，是指利用人工智能技术处理和分析医学影像数据，以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定的技术。其主要原理是通过机器学习和深度学习算法，使计算机能够学习和理解医学影像中的特征和模式，并提供对患者疾病状态的预测和评估。值得一提的是，AI医学影像在AI+医疗商业化中扮演着重要的角色，可以说是AI医疗领域目前最为成熟和常见的领域之一。
AI生命科学，也称为AI制药，通过利用人工智能技术来加速生物医药领域的研究和开发过程，包括药物发现、临床试验设计、药物治疗个性化等方面。其主要目标是提高新药物的发现效率、降低研发成本。药研是一个周期长且风险高的项目，通常需要十年以上才能从概念阶段发展到临床试验，并且可能投入数十亿美元的高昂成本。而利用机器学习和深度学习算法，可以快速预测分子的药理性质、药效、毒性和代谢途径等，从而帮助研究人员在众多的候选化合物中筛选出具有潜在治疗效果的药物。
AI信息学，也称为数字化医疗，是指利用人工智能和信息技术来改进医疗健康服务、管理和决策过程的领域。它包括了将医疗数据数字化、存储、处理和分析，并利用AI算法从中提取知识和洞察，以支持个性化医疗、健康管理等方面的应用。与AI医学影像和AI生命科学相比，AI信息学更侧重于以AI为技术支持，将其置入成熟的医疗产品或解决方案中。近来热门不减的生成式AI医疗便是数字化医疗中一种，其利用生成式AI技术（如生成对抗网络（GAN）、变分自动编码器（VAE）等）来处理和生成医疗数据、图像、文本等。通过搭建医患场景下的对话交流创作，结合各类病种病症的大数据库，生成结构化的医疗诊断记录，进而减轻医生诊疗书书写负担、病患出门不便等问题。
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