医生

作为计算生物学杰出实践代表，飞瀑智能团队一直致力于通过通用人工智能技术实现智能医学的梦想。 飞瀑团队首次让人工智能无创体检变成现实，当然这一切也都与时代的发展息息相关，没有半导体技术的持续发展和IoT世界的突飞猛进，尤其是MEMS等发展，就不会有大量种类丰富、性能卓越的高精度传感产品；没有人工智能的迅猛发展，就不会有深度学习对计算机辅助的降维打击和对传统数学分析的高维提升，就没有直接构建高维模型快速解决高维、整体级、系统级问题的机会；正是因为这一系列的基础，加上飞瀑科学家团队在计算生物学领域20多年的潜心研究成果，传统需要通过有创，检测单项生物标记物的做法，得以通过多模态高精度人脸光学3D成像，全面、整体、多层次联合检测，对健康和疾病问题多层次表达尤其是面部的表达进行深度和系统性挖掘，并通过飞瀑全球开创性的人脸计算生物学健康预测模型，将血糖、血压、血脂、血红蛋白、高密度脂蛋白、BMI、皮肤年龄等多项生理指标实时量化出来，模型依据医院黄金体检标准打造，综合指标的平均准确度达到85%以上，少数指标准确度达到95%以上，接近或达到二类医疗器械水平，可用于大规模健康筛查和常态化健康管理，形成“轻量级互联网医院”检测平台。 在全球主要发达国家和发展中国家人口加速老龄化，各类生活方式不合理引起慢病、亚健康、免疫力问题高发，健康意识人群和美丽人群基数成倍成长的当今中国和世界，有一款即插即用、无创无痛、无接触避免交叉感染、无辐射也无一次医疗垃圾产生、准医疗级实现多指标高精准度联合预测的智能化健康和美丽管理工具来得恰到好处，将智能健康和美丽服务无限前置到用户身边，未来用户可以在家里、小区、药店、超市、公司、酒店、商场、公共服务场所都可以使用这一服务，单次使用成本几乎可以忽略不计，完成对全龄人群身心健康、检疗一体、健康与美丽高度整合的一体化健康管理工具，让生活的美与好触手可及，14亿人群的互联网分组诊疗、10亿人群的全龄社区健康生活、5亿慢病人群的健康管理、3亿人群的居家健康养老、以及全社会国家级公民健康基础设施及数字化终生健康档案的建设的美好蓝图得以真正实现。 除了人工智能无创体检，人工智能在大医疗大健康领域有很多富有价值的应用，比如AI辅助诊断、AI病理分析、AI智能决策、AI手术规划、AI药物发现、手术机器人、DTx数字疗法、AI医疗数字人、AI医生、AI职业健康顾问、AI4S……等。下面由飞瀑的小盆友们给大家分享一项与普通人息息相关的，关于人工智能全/专科医生的文章，希望在我们共同朝夕相生的世界里，健康乐活，看病不难！ 以下文章由飞瀑转载，飞瀑非专业性小编进行非专业性审核，并不代表飞瀑公司观点，本文仅做知识传播，读者请做辨证阅读，不当之处，欢迎大家批评指正： 「看病难」在全世界范围内都是一个难题，想要成为一位优秀的专科、全科医生不仅需要耗费大量时间来进行知识学习，还需要经历足够多的病例来获取实操经验。 如果医学AI系统足够强大，在常见病的处理上完全可以取代人类医生，医疗服务紧缺现象也会得到极大缓解。 美国哈佛大学、斯坦福大学、耶鲁医学院、加拿大多伦多大学等多所顶尖高校、医疗机构的研究人员在Nature上联合提出了一种全新的医学人工智能范式，即「全科医学人工智能」（generalist medical artificial intelligence, GMAI），可以灵活地编码、整合和大规模解释医学领域的多模态数据，比如文本、成像、基因组学等，有可能颠覆现有的医疗服务形式。 论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-023-05881-4 今年，Google Research和Google DeepMind共同发布了一篇论文，对全科医学人工智能概念进行了实现、验证。 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2307.14334.pdf 研究人员首先策划了一个全新的多模态生物医学基准数据集MultiMedBench，包含100多万条样本，涉及14个任务，如医疗问题回答、乳腺和皮肤科图像解读、放射学报告生成和总结以及基因组变异识别。 然后提出了一个新模型Med-PaLM Multimodal（Med-PaLM M），验证了通用生物医学人工智能系统的可实现性。 Med-PaLM M 是一个大型多模态生成模型，仅用一组模型权重就可以灵活地编码和解释生物医学数据，包括临床语言、成像和基因组学数据。 在所有MultiMedBench任务中，Med-PaLM M的性能都与最先进的技术相差无几，在部分任务上甚至还超越了专用的SOTA模型。 文中还报告了该模型在零样本学习下可以泛化到新的医学概念和任务、跨任务迁移学习以及涌现出的零样本医学推理能力。 文中还进一步探究了Med-PaLM M的能力和局限性，研究人员对比了模型生成的及人类编写的胸部X光报告进行了放射科医师评估，在246份病例中，临床医生认为Med-PaLM M的报告在40.5%的样本中比放射科医生编写的要更好，也表明Med-PaLM M具有潜在的临床实用性。 MultiMedBench 为了训练和评估大模型在执行各种临床相关任务的能力，谷歌的研究人员收集了一个多任务、多模态的全科医疗基准数据集MultiMedBench 该基准由12个开源数据集以及14个独立任务组成，包含100多万条样本，涵盖了医疗问答、放射学报告、病理学、皮肤病学、胸部X光、乳房X光和基因组学等多个领域。 任务类型：问题回答、报告生成和总结摘要、视觉问题回答、医学图像分类和基因组变异识别（genomic variant calling） 模态：模式：文本、放射学（CT、MRI 和 X-射线）、病理学、皮肤病学、乳房X射线检查（mammography）和基因组学。 输出格式：所有任务（包括分类任务）都是开放式生成（open-ended generation） 纯语言任务包括医学问题回答（MultiMedQA任务）和放射学报告总结，可以测试模型是否具有理解、回忆和操作医学知识的能力。 多模态任务包括医学视觉问题解答 (VQA)、医学图像分类、胸部X光报告生成和基因组变异识别，非常适合评估模型的视觉理解和多模态推理能力。 Med-PaLM...