AI助力医疗，精准诊断，智能医疗无限可能
这篇文章主要探讨了人工智能在医疗领域的广泛应用和巨大潜力，尤其是在加速疾病诊断和提升治疗精确度方面。通过实际案例，如谷歌的DeepMind公司和IBM的Watson Health团队，说明了AI技术在医疗领域的具体作用，以及它如何提高诊疗效率和治愈成功机会。文章强调，尽管AI技术的发展可能会引发关于医生就业问题的讨论，但AI并不会取代医生，而是成为医生的好帮手，帮助医生更好地专注于照顾病人。
AMIE:人工智能助手在医疗领域取得重要突破，但仍需谨慎看待
诊断对话式人工智能AMIE进入临床诊治疾病还有很长的路要走，而且进入临床也只能是真人医生的助手。 谷歌深度思考（DeepMind）发表论文称，AMIE在模拟诊断对话中的表现，至少与初级保健医生不相上下。 AMIE进入临床诊治疾病还有很长的路要走，而且进入临床也只能是真人医生的助手，并不能单独诊治疾病。一个最根本的问题是，即便它在某些方面比真人医生更强大，但它和其他AI软件的出错率也比较高。 近日，谷歌深度思考（DeepMind）发表论文称，他们研发的全新诊断对话式人工智能（AI）——AMIE在测试中击败医生，通过了图灵测试。 《自然》杂志前不久发布的2024年可能发生的10大科学进展中，人工智能占据榜首。 话音未落，就传来了AI在医疗领域的重大突破。AMIE在测试中击败医生并通过了图灵测试，是否意味着AI已经能进入临床并替代真人医生呢？ 当然不可能，因为，AI医生迄今并没有处方权，人们还不会轻易地将诊疗权交给AI。 要了解情况，还要从此次AI的突破来看。 研究人员基于临床会诊和沟通技巧，构建了一个试验性评估临床诊断的标准，其中涉及病史采集、诊断准确性、临床管理、临床沟通技巧、关系培养和移情等标准。之后，研究人员创建了基于大语言模型（LLM）的对话式诊断研究AI系统，即AMIE，并以真实世界的大数据训练AMIE。这些数据包括医学推理、医学总结和真实世界的临床对话。 最后，研究人员设计了一项随机、双盲交叉研究，让经过验证的患者与经过认证的初级保健医生（PCP），和AMIE通过文字聊天的方式进行互动，也即以客观结构化临床考试（OSCE）的形式，设置咨询（诊断）场景。OSCE是真实世界中常用的实用评估方法，以标准化和客观的方式考察临床医生的技能和能力。 在一项随机、双盲交叉的研究中，研究人员采用OSCE来评估20名初级保健医生、专科主治医生与AMIE的诊断，病人由专业演员模拟真实的患者。研究包括来自加拿大、英国和印度OSCE提供者的149个病例场景，涉及各种专科和疾病。 结果显示，AMIE在模拟诊断对话中的表现，至少与初级保健医生不相上下。而且，从专科医生的角度来看，AMIE的诊断准确性更高，在32个指标中的28个指标上表现更优；从患者的角度来看，在26个指标中的24个指标上表现更优。此外，AMIE在研究人员设定的评估中，在各个指标上都超越了初级保健医生。然而，这个AI医生只是在诊断呼吸系统和心血管疾病两类疾病中战胜医生，并没有在所有疾病的诊断中比初级保健医生更准确，因此不能推论到所有疾病防治领域。 另一方面，在试验中，AMIE通过了图灵试验，并表现出某种同理心，但这也并不意味着AI医生已经会思考，甚至具有了与人相似的意识。问题在于，图灵试验的标准已经太古老。在这个测试下，测试者向被测试者随意提问，进行多次测试后，如果有超过30%的测试者不能确定被测试者是人还是机器，这台机器就通过了测试。30%的比例太少。再说，图灵试验混淆了“骗人”和“像人一样思考”的结果，因此，通过了图灵测试并不意味着AMIE就能像真人医生一样思考、分析和判断，并进行正确的诊断。 应当承认的是，AMIE的确强大，比2011年国际商业机器公司（IBM）创造的沃森医生更胜一筹。 沃森医生算是最初的AI医生，诊断疾病的准确率达到73%，而且是对各类疾病的诊断。沃森医生贮存了数百万文档资料，包括字典、百科全书、医疗档案、新闻、文学以及其他可以建立知识库的参考材料，1秒可阅读100万本书，在获得一个寻问后，会进行一系列的计算，包括语法语义分析、对各个知识库进行搜索、提取备选答案、对备选答案证据的搜寻、对证据强度的计算和综合，最后给出答案。 AMIE则有很大的改进，它除了接受大数据训练外，还能从真实的医疗条件和场景中，获取信息并学习改进。研究人员设计了一个基于自演的模拟学习环境，环境具有自动反馈机制，用于虚拟医疗环境中的诊断性医疗对话，因而让AMIE能扩展在多种医疗条件和环境中学习知识的能力。 同时，研究人员还利用医院真实诊治疾病环境不断变化的模拟对话集，对AMIE进行反复微调，让AMIE进行两种自演循环。一是内部自演循环，利用上下文中对话者的反馈来完善学习；二是外部自演循环，即完善的模拟对话集被纳入后续的微调迭代中。 由此产生的新版AMIE可以再次参与内循环，形成良性的持续学习循环。 AMIE还被设计了推理时间链策略，使AMIE能够根据当前对话的情况，逐步完善自己的回答，从而得出最能体现当下具体情况的诊断。因此，在诊断呼吸系统和心血管疾病方面的准确性更高。 即便如此，AMIE进入临床诊治疾病还有很长的路要走，而且进入临床也只能是真人医生的助手，并不能单独诊治疾病。一个最根本的问题是，即便它在某些方面比真人医生更强大，但它和其他AI软件的出错率也比较高。 同样是刚刚发表在《科学》杂志上的一项关于AI帮助医生诊治精神分裂症的结果显示，人工智能模型可以高精度地预测接受训练的样本中的病人的治疗结果，但当应用于初始样本的子集或不同的数据集时，它们的性能下降到略好于偶然性。 也就是说，使用不同的AI医生，具有很大的局限性。因此，它们只能作为真人医生的助手介入医疗，而不能单独诊治疾病。 来源 // 联合早报 2024-01-22 #记录我的生活##江海e家#
大模型商业化：GPT-4时代的挑战与机遇
本文介绍了2022年下半年以来生成式AI技术的发展及其在商业领域的潜力，主要体现在C端用户服务和企业软件应用方面。同时，用户对AI的态度从尝鲜尝试转变为频繁使用，企业也在积极探索大模型商业化的可能性。此外，GPT-4的发布引发了业界对大模型性能的关注，Office 365则展示了大模型在软件应用中的创新潜力。然而，AI仍面临跨领域能力和职业改造等问题，未来两三年内，预计整个世界的服务体系都将因新型服务形态的重塑而重塑。
AI医疗：大模型竞赛中的新贵
该篇文章介绍了我国医疗AI领域的发展动态。叮当健康早盘强劲拉升超过21%，缘于其发布了叮当HealthGPT以及型医药AI产品——叮当药师、营养师AI助手，这些产品都采用了最新的AI技术。随着AI在医疗领域的广泛应用，尤其是大型AI模型的推出，医疗AI市场展现出巨大的潜力和广阔的前景。然而，当前AI在医疗领域的应用仍处于探索阶段，面临着技术和数据等方面的挑战。
医疗AI点燃“百模大战”：腾讯健康全新发布智能问答、家庭医生助手等AI产品矩阵
医疗AI掀起“百模大战”，腾讯健康发布医疗大模型，推动数智化升级。此前，迈瑞医疗与腾讯健康达成战略合作，将携手推进医疗器械产业数智化升级。当前，国产大模型在医疗领域已涵盖药物研发、智慧诊疗、医疗设备运维等多个领域。
文章医疗AI：现状与发展前景
本文探讨了医疗AI的概念及其在医疗领域的应用与潜力。医疗AI涉及人工智能技术如智能传感器、神经网络芯片等，主要应用于医疗诊断和治疗。尽管目前医疗AI仅涉足诊断，但其在市场规模和技术成熟度方面具备优势，有望带来医疗方法和设备的升级。以AI医疗影像技术实现肺结节初筛为例，AI算法可替代医生阅读实物胶片，减轻医生工作负担并提高筛查漏检率。然而，医疗AI的落地应用仍面临诸多挑战，包括严格的产品论证和确保医疗资源分配的公平性等。
AI赋能：破解眼科医疗资源短缺难题
本文主要探讨了我国超过4000万名眼底病患者的医疗困境，以及如何通过引入AI技术来解决这一问题。由于缺乏专业医生和医疗资源，眼底病患者的诊疗率 low，规范治疗率不足20%。然而，AI技术的应用可以使这个过程更加高效和精确，例如通过深度学习算法识别病变点位，替代眼科医生进行筛查和诊断。此外，AI技术还可以用于早发现、早干预和早治疗白血病患者，以及帮助医生对疾病进行定性和分期的辅助工具。未来，AI有望进一步进化为具备独立思考和指挥能力的“智慧助手”。
AI医生：机遇与挑战并存
这篇文章探讨了人工智能医生在现代医疗中的地位和应用，引发了关于将身体健康交给AI医生是否可取的深思。虽然AI医生具有高效准确诊断和24小时工作的优势，但其缺乏人情味和临床经验，可能让患者感到不安。然而，我们也不能忽视AI医生在大数据分析方面的优势，这有助于提高诊断的准确性。因此，作者提出如何在信任和谨慎之间找到平衡，既依赖传统医疗手段，又尝试接受AI医生带来的新式医疗服务，是一个值得我们深入思考的问题。
AI医疗助力养老产业：未来养老服务新方向
本文探讨了我国养老行业面临的市场潜力和资源不足的问题，指出人工智能如医疗机器人和大型语言模型在医疗领域和养老行业的应用具有巨大潜力，可以提高服务质量和效率。然而，AMIE仍需在问诊方式等方面进行优化，并符合医疗领域中的伦理要求。随着AI技术的进步，未来医疗机器人有望成为养老 industry的一部分，助力实现老有所养，老有所倚的目标。
AI医生：机遇与挑战
这篇文章主要介绍了中华门诊AI健康管理VIP平台以及AI医生的发展状况和优缺点。AI医生在疾病预测、辅助诊断、制定治疗方案等方面发挥了重要作用，但其与真人医生的诊断过程、提问深度、数据分析等方面仍存在一定差异。尽管如此，AI医生在处理大量医学数据和文献方面有明显优势，可以为患者提供更精确全面的诊断和治疗方案。然而，无论是技术提供方还是使用方，都应该对AI医生的算法进行严格测试和审核，确保其可靠性和准确性，同时，使用方在使用AI医生时也需谨慎，对于不确定的病情应结合真人医生的意见进行全面判断。