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标题: 人工智能大模型在医疗范畴的运用停顿与前景 [打印本页]

作者: L5p 时间: 5 小时前
标题: 人工智能大模型在医疗范畴的运用停顿与前景
人工智能作为完成该义务的重要技术基础，正在积极地推进智慧医疗的发展。如今 DALL-E、GPT-4、LLaMA 等人工智能大模型（的出现，也给该范畴带来了史无前例的技术打破。大模型又被称为预训练模型、基础模型（Foundation models），它可以集中各种模态的数据信息，然后基于海量数据、超大规模参数停止预训练（Pre-training）并经过微调（Fine-tuning）以适配不同范畴义务需求。在医疗范畴，医疗数据本身就具有多模态的特性，大模型将进一步推进智慧医疗、医疗元宇宙和医疗研讨的发展进程。比如电子病历了解、医疗问答、医学教育培训、医学影像生成、疾病辅助诊断、药物研发以及虚拟医院和医疗虚拟数字人交互等诸多运用，涵盖医疗范畴就诊前、就诊中、就诊后各环节。
人工智能大模型发展概述
人工智能大模型发展与分类
随着人工智能技术的提高和深度学习算法的发展，以及海量多模态数据的爆炸式增长，芯片、网络、算力等基础建设的持续加强，大模型也迎来了疾速发展机遇。2014年生成对抗网络 GAN（Generative Adversarial Network）的出现，推进了生成式人工智能的革命性发展，随后以 Transforme、BERT为代表的预训练模型的诞生，颠覆了以往的深度学习模型网络结构，大幅提高了模型训练速度和对多模态感知、创作和推理的才能，同时模型的参数量级也从百万级跃升到了百亿级，甚至出现了千亿级大模型。截止 2023 年 6 月，国内外有超过百种大模型相继发布，国外如 Stable Diffusion、GPT-4、Med-PaLM 等大模型，国内如文心系列大模型、华为盘古大模型、星火认知大模型、MOSS 大模型等。从研讨方向下去看，大模型研讨次要集中在自然言语处理（Natural Language Processing，NLP）、计算机视觉（Computer Vision，CV）、多模态三大范畴。从内容方式下去看，如 DALLE-2 模型可以将文本转为图像；Dreamfusion模型可以将文本转为 3D 图像；Flamingo 模型可以将图像转为文本；Phenaki 模型可以将文本转成视频；AudioLM 模型可以将文本转为音频；Codex 模型可以完成文本转编码等。从工程角度看，MaaS（Model as a Service，模型即服务）正在成为该范畴的新形式，助力大模型从数据预处理、模型构建、模型训练、模型评价到模型服务全流程构建。
人工智能大模型构建流程
大模型构建流程分为：预训练、微调、奖励模型、强化学习四个阶段。预训练即应用海量的训练数据和无监督学习的方法学习到通用的特征或知识，并将这些特征或知识迁移到其他义务上，用于加强模型的泛化才能和表现。微调是指在已有的预训练言语模型基础上，然后在新的数据集上停止大批的训练，使得模型可以更好地顺应新的义务或范畴。提示调优（Prompt-tuning）、指令调优（Instruction-tuning）和前缀调优（Prefix-tuning）是如今大模型微调方法中较为常用的方法，其中 Prompt-tuning 是经过提示来引导模型生成相关内容，Instruction-tuning经过指令来训练模型执行特定义务，而 Prefix-tuning 则是经过在输入中添加前缀来控制生成结果的格式和结构。奖励模型（Reward Model）用于对生成的内容停止打分排序，让模型生成的结果愈加符合人们理想的答案。强化学习（Reinforcement Learning）阶段根据用户给出的提示词结合奖励模型，将对结果与言语模型建模目的停止综合，进而得到更好的输入效果。表 1 展现了部分主流大模型的构建状况。

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人工智能大模型在医疗范畴的运用
随着医疗范畴信息化的飞速发展，海量多模态医疗数据不断积累，如何对其停止有效应用和深度发掘，是古代化智慧医疗的迫切要求。古代化智慧医疗交融了大数据、人工智能、元宇宙等前沿技术，旨在优化医疗服务流程，提高医疗质量和效率，促进智能医学的进一步发展。而医疗大模型的出现将进一步加快其发展进程，目前医疗大模型覆盖医学知识问答、生物及药物研发到智慧诊疗的各阶段、医保知识管理等范畴。根据面向对象的不同可分为患者、医护、高校、医疗机构及企业角色等；根据临床场景数据交互类型的不同，又可分为文本义务、视觉义务、语音义务、跨模态义务等。详细来讲，如就诊前的挂号问诊、健康宣教、知识问答等，就诊中的辅助诊断、电子病例生成与了解、手术模拟等，就诊后的健康管理、医药服务、慢病管理等，医学研讨范畴的文献发掘、药物研发等，医疗元宇宙中的场景构建、内容生成等。表2展现了部分医疗大模型的运用状况。

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但由于医疗范畴的特殊性，医疗数据的获取和模型的训练制约着大模型的发展。医疗元宇宙是元宇宙在医疗范畴的重要创新，有助于促进虚拟医疗和理想医疗的协同发展，打破理想世界对时空、资源的限制，但医疗元宇宙的构建需求大量的虚拟场景，复杂的智能预测与推理分析，虚拟数字人的建模以及言语与情感表达才能等。另外，对于生物和医药研讨活动，需求大量的研讨数据和模拟实验，极其耗时费力。由于大模型参数规模宏大，其开发和训练依赖于数据、网络和算力的综合支撑。大模型可依托互联网、专业数据库以及公有数据库的多模态数据停止自监督预训练，经过大批下游义务提示或上下文提示对通用大模型停止微调，并应用迁移学习的思想，提高零样本与小样本学习才能，从而疾速构建出不同的公用大模型以满足上述场景的需求。此外，大模型的优化还触及软、硬件的协同配合，分布式并行策略处理数据、紧缩模型网络等以提升运转效率。
人工智能大模型在医疗范畴运用的构想
医疗范畴大模型依托 CV、NLP、单/多模态技术等使其具有弱小的创作才能、交互才能、孪生才能、推理决策才能，为下游详细场景运用奠定基础。最后，经过微调、提示工程等完成智慧医疗全周期、医学研讨和医疗元宇宙等详细场景的运用，详细架构见图 1 所示。

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人工智能大模型在医学研讨的运用
药物研发
人工智能大模型在药物研发中的运用，经过预测药物与蛋白质的互相作用、评价药物的毒性和功效，分明加速了新药的发现过程。它们可以分析大规模的生物医学数据，辨认与疾病相关的基因渐变，从而为个性化医疗提供支持。此外，AI大模型还能辅助临床实验设计，优化药物剂量和治疗方案，最终延长药物研发周期，提高研发效率，为患者带来更疾速、更有效的治疗选择。
医学教育
人工智能大模型在医学教育中的运用，经过提供丰富的医学知识库、模拟病例分析、以及互动式的学习体验，极大地加强了医先生的学习效率和深度。它们可以根据学习者的进度和了解才能个性化引荐学习内容，同时在模拟手术和临床案例中提供实时反馈，协助先生掌握复杂概念和技能。此外，AI大模型还能辅助教师停止课程设计和评价，为医学教育带来创新的教学方法和评价工具，培育出更顺应将来医疗需求的专业人才。

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人工智能大模型在医学元宇宙中的运用
医疗元宇宙是智能医学发展的新阶段，其构建的虚拟空间打破了传统医疗对时空、资源的限制，大模型在赋能元宇宙生命体的同时也改变了数字内容消费的规模、方式和交互方式，进一步促进医疗范畴的智能化发展。
医疗场景工程
医疗场景工程是构建医疗元宇宙的基础，建设次要包含两个方面内容，一是将医疗范畴理想世界中的真实物体经过建模和数字孪生的方式映射到虚拟空间，比如医院主体、虚拟数字医患模型、其他医疗基础实体等，即构建医疗元宇宙内在的“形”；二是将日常医疗活动所积累的宝贵阅历与处理方案内置到虚拟空间，如专家知识库、医疗处理方案、规范流程等隐性场景。
医疗虚拟数字人
虚拟数字人是医疗元宇宙的核心，其具有接近真人躯体的笼统和情感思索，为医疗的交互方式提供新范式。大模型虚拟数字人的构想如图 2 所示，可将其分为医护虚拟数字人和患者虚拟数字人。借助大模型，医患在医疗元宇宙中交互将呈现出有限接近真实世界的感受和体验，这将打破工夫和空间的妨碍。医护人员可以实时处理和分析患者数据和信息，提高医疗保健机构的效率和准确性。在心思治疗方面，虚拟数字人可以切换不同笼统，以患者愈加接受的风格停止互动，加强用户在场景中的熟习感与亲切度、陪伴感，减少恐惧和排挤，经过兽性化的当时来抚慰患者心情，提高治疗效果。
虚拟医院
有区别实体医院，虚拟医院依托医疗场景工程打破了空间的限制，将理想世界的实体医院“复制”到虚拟空间，它具有和实体医院一样的建筑外形，具有如虚拟诊室、虚拟医生、虚拟护士，可实如今线教育、远程诊疗、共享病历、会诊交流等综合医疗服务。将来，虚拟医院的建立将给智慧医疗的发展带来新范式，在更好服务于患者的同时降低医疗工作者的负担，推进医疗范畴生态体系变革，提高医院综合管理才能，提升医疗质量与安全，实在为患者提供高效优质的医疗服务。
总结
人工智能大模型为医疗范畴带来新的发展方向，本文首先对人工智能大模型在医疗范畴运用的构想架构停止了阐述，其次梳理并展望了人工智能大模型在智慧医疗、医疗元宇宙、医学研发范畴的运用场景，虽然人工智能大模型目前仍存在较多的风险与应战，置信随着人工智能大模型的持续发展，在企业、组织、社会以及政府的多方参与和共同努力下，人工智能大模型在医疗范畴的运用定会有广阔的前景。
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第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新批发、新媒体范畴构建合适当前范畴大模型；
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