AI聊天機器人ChatGPT正在引爆知識領域的“工業(yè)革命”，對于醫(yī)療領域的影響也將是深遠的。

第一財經記者日前從上海部分公立醫(yī)院信息化部門了解到，ChatGPT這類技術已經引起巨大關注，一些醫(yī)院正在利用類似的人工智能技術搭建模型，以支持院內的醫(yī)療、教育和科研工作。

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基于醫(yī)院內部數據的“知識庫”

復旦大學附屬華山醫(yī)院信息中心主任黃虹對第一財經記者表示，醫(yī)院正在聯合第三方的技術公司，搭建服務于醫(yī)療系統(tǒng)的大數據訓練模型，目前正在討論可落地的應用場景。

“就醫(yī)導診是一個重要的應用場景，這將會極大地促進互聯網醫(yī)療效率的提升。”黃虹對記者表示，“另一大應用場景是醫(yī)院內部知識庫的構建，提升臨床研究效率；此外，利用AI模型內容生成的技術，今后可以輔助醫(yī)生提升電子病歷的書寫效率。”

相關專家告訴第一財經記者，人工智能背后的很多先進的技術架構是開源的，借助Transformer的開源框架，技術團隊可以幫助醫(yī)院搭建用于醫(yī)院內部系統(tǒng)的模型，并根據醫(yī)院所需要的應用場景來訓練這些模型。

“OpenAI的ChatGPT訓練成本非常高，我們也稱之為‘暴力訓練’，完成單次模型訓練大約需要一個月時間和上千萬美金的投入，因為它是一個‘通識’知識庫，但如果僅在醫(yī)院內部使用，所需的知識庫就會聚焦在非常特定的內容范圍，只需要針對醫(yī)療知識進行訓練，因此訓練的成本也會大幅降低。”一位參與相關模型開發(fā)的技術人員對記者表示。

黃虹對記者表示，在針對大型醫(yī)院開發(fā)醫(yī)療模型的過程中所面臨的挑戰(zhàn)。“比如訓練模型就要給機器喂語料，需要專家進行語料標注等等，這些都是具體的工作，需要人力和機器學習技術方面的投入。”她說道，“怎樣找場景，把能落地的場景模型先搭建起來，我們也都開始了研究探索。”

在談到訓練一個醫(yī)療大模型需要多長時間時，黃虹說道：“訓練模型的時長和訓練的內容、規(guī)模以及計算算力都密切相關，在初期階段，如果控制在幾天到1-2周內能完成一次訓練，對模型的迭代升級會比較有利。”

黃虹表示，不同于ChatGPT向公眾開放的應用場景，醫(yī)院內部的AI模型將是基于本院的數據，擁有一定的壁壘，這些數據也體現了大型研究型醫(yī)院的學科優(yōu)勢和在臨床方面的價值。

“所以并不是所有的醫(yī)院都需要建立一個這樣的模型，只有擁有大量病歷，并形成自身學科優(yōu)勢的研究型醫(yī)院的數據，訓練出來的模型更有價值。”黃虹對記者表示，“這些數據都是基于權威專家的臨床經驗，具有權威性，當然其他聯盟醫(yī)院也可以加入進來，通過結合區(qū)塊鏈、聯邦學習等技術共享使用這些知識。”

互聯網醫(yī)院場景有望率先落地

第一財經記者從另外兩家上海的大型公立醫(yī)院了解到，基于AI技術開展的相關智慧醫(yī)療的布局也正在推動中，但這些技術并不完全與ChatGPT相同。

上海交大醫(yī)學院附屬仁濟醫(yī)院智慧醫(yī)療發(fā)展處處長王春鳴對第一財經記者表示，互聯網醫(yī)院是ChatGPT這類模型首先能夠落地的場景，仁濟醫(yī)院看好ChatGPT這類AI技術在醫(yī)院線上和線下醫(yī)療和服務中的應用。例如在互聯網醫(yī)院場景下的使用，通過提升智能客服的能力，可以大量減輕就醫(yī)導診的壓力。

王春鳴告訴第一財經記者，仁濟互聯網醫(yī)院2022年的掛號量同比增長了7倍左右，累計服務患者人次已經超過百萬量級。“互聯網醫(yī)院的就診量正在急劇上升，客服的能力遠遠跟不上，現在有了ChatGPT這類強大的新模型，可以極大地提升智能客服服務患者的能力。”他說道。

據介紹，目前仁濟互聯網醫(yī)院的智能客服是基于中國某互聯網大公司開發(fā)的人工智能模糊算法，針對就醫(yī)導診問題的回答準確率已經達到94%以上。王春鳴表示，中國的相關智能工具目前可能還未實現ChatGPT的強大功能，但是應用場景是可以逐步優(yōu)化的。

“從醫(yī)院角度來說，未來我們的互聯網醫(yī)院在哪些功能方面有升級需求還需要進一步明確，例如線上線下一體化的導診服務；對于建設方來說，就是要解決技術問題，我們也專門組建了一個團隊，針對系統(tǒng)無法判斷的問題會給到后臺，由團隊討論給到答案，反復對人工智能模型進行訓練，進一步提升它的能力。”王春鳴對第一財經記者表示。

除此之外，未來在醫(yī)生操作端以及醫(yī)療臨床應用方面，也會發(fā)揮重要的作用。“但是我們認為ChatGPT在臨床上的應用會涉及到更加復雜的問題，因為針對每一個專病都要建立相應的數據庫，到最終的應用需要一個長期的建設過程。”王春鳴說道。

復旦大學附屬中山醫(yī)院副院長顧建英對記者表示：“我們看好ChatGPT這類AI技術在健康管理方面的應用前景。”中山醫(yī)院健康管理中心已經建立了健康風險評估、疾病早篩早診早治，干預隨訪的全程健康管理體系，并通過構筑5G專網下的健康管理數字孿生體系，真實映射到全生命周期健康管理，實現智能決策和智慧管理。

在中科院院士、中山醫(yī)院心內科主任葛均波教授看來，AI臨床應用結合大數據，將會極大延伸醫(yī)療服務“上下游”，實現全生命周期管理。早在幾年前，葛均波領銜開發(fā)的AI醫(yī)生“小葛”就已順利通過國家執(zhí)業(yè)醫(yī)師臨床考試。

“AI醫(yī)生在慢病管理、輔助診斷乃至手術領域，均大有可為。”葛均波告訴記者，“AI助力將可為患者從預防、發(fā)病、診斷、治療到院外康復的疾病管理全流程提供智能解決方案。”

葛均波稱，ChatGPT代表了AI發(fā)展到一定階段的標志性產物，將成為醫(yī)生更強大的助手。“我們也在考慮升級小葛醫(yī)生，通過與技術團隊的合作，未來小葛也會使用到ChatGPT這類大模型，經過不斷的訓練與迭代，使AI的能力更接近人類醫(yī)生。”

未來醫(yī)院的“智慧大腦”

未來，AI模型將會成為大型醫(yī)院的“智慧大腦”，給醫(yī)生在臨床的診斷和治療提供支持。業(yè)內認為，ChatGPT這類AI技術必將成為醫(yī)療行業(yè)未來的發(fā)展趨勢。

“AI和醫(yī)療的結合會越來越緊密，這是一個長期迭代優(yōu)化和持續(xù)發(fā)展完善的過程。”黃虹對記者表示。她預計，隨著算法效率的不斷提升以及云計算的發(fā)展，未來AI訓練成本將會變得更加可控。

在提到基于醫(yī)院模型的知識庫是否未來會向公眾開放服務時，黃虹認為，在系統(tǒng)對外開放之前，首先應該考慮到AI可能帶來的倫理風險和其他風險。“這些風險是共性的，就是AI也會犯錯。”她說道，“因此醫(yī)院在推廣這些技術之前一定是非常謹慎的，會是循序漸進的，例如先從風險較小的就醫(yī)導診和健康科普類應用做起。”

現階段來看，ChatGPT這類技術對于臨床研究方面的意義更為顯著。這是由于臨床醫(yī)生壓力大，一方面要做自己的研究，另一方面還要學習大量的科研文獻，難以兼顧。借助人工智能在信息檢索、機器閱讀和內容生成方面的優(yōu)勢，可以幫助醫(yī)生迅速匹配到相關文獻，并對文獻的內容進行總結，在很大程度上節(jié)約醫(yī)生的時間。

此外，在輔助診斷方面，ChatGPT等AI技術也可以發(fā)揮作用。去年，全球最大的學術出版機構之一愛思唯爾發(fā)布的一份《未來醫(yī)生白皮書》調研顯示，全球80%的受訪醫(yī)護人員表示，大數據將深度融入工作與診療過程中，有助于醫(yī)生制定更精準的診療方案，提高決策效率。

去年12月，谷歌發(fā)布了一個新的醫(yī)療AI模型Med-PaLM，并稱經歷了一系列的考核后，該模型被證實“幾乎達到人類醫(yī)生的水平”。初步研究表明，Med-PaLM能夠提供臨床決策支持，總結研究中的關鍵結果以及對患者的初級護理問題進行分診，就如同為臨床醫(yī)生增添了一個曾使用數百萬個數據集進行訓練的智能助手。

谷歌研究人員稱，Med-PaLM在科學常識方面的正確率達到了92%以上，在理解、檢索和推理能力方面也能達到普通醫(yī)生的水平，并且在克服隱性偏見方面略勝一籌，但在實際應用方面仍有待完善。

愛思唯爾董事長池永碩表示：“作為醫(yī)療與AI深度融合下的產物，Med-PaLM是一種針對臨床醫(yī)生進行過微調的大型語言模型。通過將大型語言模型（LLMs）整合到日常工作流程中，醫(yī)生和研究人員將有望將更多時間專注于開發(fā)能夠挽救生命的創(chuàng)新性治療方法。”

標簽： ChatGPT 公立醫(yī)院 人工智能