你或許聽說過「LLM」，那你聽過「LMM」嗎？LLM即「大語言模型」，它使用海量數據來訓練AI，生成的文本就像是人類創作的一樣。而LMM指醫療健康領域應用的大規模預訓練語言模型，它的訓練數據集包含大量的醫療數據，旨在支持患者的診斷和治療。醫療大模型正迅速改變醫療保健的服務方式。
醫療大模型為醫療系統減壓
全球各地的醫療系統面臨著諸多挑戰：老齡化加劇、醫療成本攀升、醫護人員短缺、基礎設施不足、醫療服務需求不斷增加等等，給醫護人員帶來巨大壓力，有時甚至不堪重負，難以提供優質的醫療服務。
讓我們想象一下這樣的世界：一個超級助手能夠在幾秒內分析無數個病例，能夠盡早預測疾病、分析藥物相互作用，還能針對每個患者提供個人化治療方案……有了醫療大模型，這一切已不再是天方夜譚。
醫療大模型的興起
醫療大模型可以與醫護人員並肩工作，為他們提供支持，例如收集和整理大量的醫療數據，包括教科書、患者病歷和科研文獻，創建百萬級甚至億級參數量的大型數碼圖書館。通過使用先進的AI技術對其進行訓練，之後，大模型就可以快速運用所學知識，像一位超級實習生一樣為醫生和其他臨床護理人員提供幫助。
2023年是醫療大模型突破之年，各種實際應用開始開花結果。騰訊研究院的一份報告《從診所到雲端：醫療大模型的應用挑戰與未來探索》便概述了這些先進系統的優勢和應用。我們發現，醫療大模型已經在影響醫生的決策方式、科學家的研究方式以及醫院的管理營運方式。
人工智能正從6個方面提升醫療服務
該報告發現，醫療大模型正在醫療行業多個方面發揮作用。以下是其中的六個方面。
1. 輔助臨床決策
醫生可以使用醫療大模型快速分析臨床資料，從中提取關鍵資料，藉以作出診斷和治療決定。例如，對於疑難雜症，AI程式可以快速搜索相似的病例，給出最有效的治療或行動建議。
2. 分析醫學影像
人工解讀醫學影像非常耗時且具有主觀性，難免出錯。相比之下，AI具有快速、準確分析X光片、CT掃描和MRI影像的能力，進而檢測腫瘤等異常狀況。AI就像一個提供第二診療意見的影像專家。
3. 制定個人化治療方案
醫療大模型可以分析DNA序列數據，識別與疾病相關聯的基因突變，為制定個人化治療方案提供依據。同時，大模型還能學習新的醫療研究結果和醫療知識。這意味著我們可以為患者提供量身定制的癌症治療方案和其他療法，比傳統療法更有效，對身體的傷害更小。
4. 監測患者健康
醫療大模型可以遙距監測慢性病患者的健康狀況，分析生理數據，輔助管理病情，減少患者去醫院就診的需要。想象一下，AI可以持續跟蹤糖尿病患者的血糖水平，一旦出現異常，就立即提醒患者和醫生。
5. 優化就診管理
優化患者流程管理和資源分配是一個複雜而耗時的難題。醫療大模型可以根據患者需求和臨床優先級別，合理安排就診排隊和病房管理等方方面面，最終提高患者滿意度、改善資源分配和醫療效率。
6. 加快新藥研發
在藥物研發過程中，醫療大模型可預測藥物和蛋白質的相互作用和藥物毒性等資料，從而評估新藥的功效和安全性，有助於縮減研發週期，加速新藥上市。
應對挑戰和隱憂
但是，在醫療大模型得到廣泛應用之前，我們必須解決一些關鍵挑戰，包括：
- 準確性：模型僅學習單詞間的概率關聯，缺乏真正的理解能力。需要使用高質量的訓練數據，確保數據的準確性，此外還要解決數據偏見問題。
- 數據私隱和安全：保護敏感和機密的個人健康資料至關重要。為此，需要採用先進的數據加密和匿名化技術，確保安全儲存，建立嚴格的存取控制機制。
- 透明度：大模型生成解答的過程尚不明確。為了提高可靠性，需要在模型輸出解答時列明來源和相關數據。
- 倫理隱憂：患者和監管機構難免會對敏感個人健康資料的使用方式和臨床決策的制定過程心存憂慮。為此必須建立強大的安全和私隱保護網，才能實現大模型的廣泛應用。
案例研究：騰訊混元通用大模型
騰訊於2023年發布了混元通用大模型，目前，大模型新增了多款AI產品，通過人性化的功能改善患者的就醫體驗，讓醫療更高效、更個性化，減輕醫務人員的工作負擔，提供更精準的治療方案。這些產品包括：
- 智能對話：加強患者與醫護人員的互動。
- 病例整理：有效整理患者病例，幫助醫生快速作出明智的醫療決策。
- 詳細的影像學報告：快速分析醫學影像，突出需要關注的地方。
- 輔助診斷：提供可靠的參考建議，幫助醫生做出準確、及時的診斷。
這些功能可以整合到患者的就醫過程中，提高治療質量和效率。
要想釋放醫療大模型的巨大潛力，信任是其中的基石。為此，我們必須找到有效的解決方案來應對關鍵挑戰。
