近年來，ChatGPT 等生成式 AI 大模型展示了巨大的商業(yè)潛力，并在人類任務(wù)中表現(xiàn)出色。這種具有里程碑意義的技術(shù)已經(jīng)在醫(yī)療保健領(lǐng)域證明了有效性。然而，我們也必須認(rèn)識到生成式 AI 大模型存在一些缺點(diǎn)，例如可能會生成錯(cuò)誤信息并有泄露患者隱私等風(fēng)險(xiǎn)。因此，在應(yīng)用大模型于醫(yī)療保健領(lǐng)域時(shí)，我們必須建立適當(dāng)?shù)谋O(jiān)管流程和規(guī)則，以確保更好地利用它們來提高效率。這樣一來，我們可以確?；颊叩碾[私得到保護(hù)，同時(shí)充分發(fā)揮生成式大模型的潛力。
AI 在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用
“AI+”醫(yī)療已經(jīng)不是新聞，早在 2018 年騰訊、阿里、科大訊飛等企業(yè)就開始布局 AI+ 醫(yī)學(xué)影像行業(yè)，發(fā)展至今已經(jīng)有 70 個(gè) AI 醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品獲得了三類證。根據(jù)億歐報(bào)告，2023 年人工智能醫(yī)學(xué)影像的市場規(guī)模預(yù)計(jì)為 24 億元。
除了在 AI 醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域取得突破，近期 ChatGPT 火爆出圈也釋放了病理診斷的市場潛力。一些醫(yī)療平臺機(jī)構(gòu)通過微調(diào) ChatGPT 等底座模型，相繼發(fā)布了在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用的大型模型。國外方面，微軟正在基于 GPT-4 開發(fā)醫(yī)療模型 LLaVA-Med，旨在加速醫(yī)療進(jìn)程，建立更加精準(zhǔn)的病理模型。谷歌在 7 月發(fā)布了 Med-PaLM 2，這是首個(gè)在美國醫(yī)療執(zhí)照考試中達(dá)到專家水平的大型語言模型，能夠回答各種醫(yī)學(xué)問題。國內(nèi)方面，叮當(dāng)健康在 6 月 28 日發(fā)布了叮當(dāng) HealthGPT，并推出了基于此模型研發(fā)的應(yīng)用型醫(yī)藥 AI 產(chǎn)品，如叮當(dāng)藥師和營養(yǎng)師 AI 助手。另外，今年 5 月，醫(yī)聯(lián)也發(fā)布了國內(nèi)首款基于 Transformer 架構(gòu)的醫(yī)療大型語言模型 MedGPT。這些進(jìn)展表明了大型語言模型在醫(yī)療領(lǐng)域的重要性和廣泛應(yīng)用。
AI 在醫(yī)療領(lǐng)域的商用場景 從醫(yī)院內(nèi)場景來分析，有 AI 加持的大型醫(yī)療器械能夠更好滿足醫(yī)院的需求，在整體競爭上有一定優(yōu)勢，避免產(chǎn)品陷入價(jià)格戰(zhàn)。然而，從大型醫(yī)療器械如手術(shù)機(jī)器人的發(fā)展趨勢來看，治療過程中的醫(yī)用耗材正在逐漸成為收入的主要來源，確保了收入的可持續(xù)性增長。從銷售小型醫(yī)療器械和?？菩畔⑾到y(tǒng)產(chǎn)品來看，產(chǎn)品本身的客單價(jià)就較低，競爭就異常激烈，即使有 AI 加持，在低定價(jià)的前提下，需要以用戶規(guī)模取勝。由于 AI 技術(shù)與醫(yī)療器械產(chǎn)品的應(yīng)用場景主要集中在中大型醫(yī)院，因此市場規(guī)模被大大壓縮。但隨著大模型技術(shù)的日益成熟，AI+ 醫(yī)療產(chǎn)品有望打破市場上限，促進(jìn)市場快速發(fā)展。 從醫(yī)院外場景來看，互聯(lián)網(wǎng) AI 醫(yī)療以健康管理為主。盡管聲稱具有治療作用，但在國內(nèi)的實(shí)際情況是，它目前僅以開處方形式提供服務(wù)。由于技術(shù)尚未成熟，許多復(fù)雜疾病需要多方面數(shù)據(jù)的綜合分析，并且每個(gè)患者的情況都有所不同。因此，這些復(fù)雜疾病需要個(gè)性化的治療方案，而算法僅能在數(shù)據(jù)方面提供輔助參考，無法替代醫(yī)生的決策。 為了進(jìn)一步加強(qiáng)對互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的監(jiān)管，北京市衛(wèi)健委于 8 月 22 日牽頭制定了《北京市互聯(lián)網(wǎng)診療監(jiān)管實(shí)施辦法（試行）》，以禁止 AI 開處方。這一舉措有助于確?；ヂ?lián)網(wǎng)診療行為的質(zhì)量。 隨著 AI 人工智能的快速發(fā)展，制定相關(guān)監(jiān)管規(guī)則的及時(shí)跟進(jìn)變得非常重要。這不僅有助于互聯(lián)網(wǎng)診療平臺建立可依據(jù)的監(jiān)管制度，還能有效保護(hù)消費(fèi)者的數(shù)據(jù)隱私、提高診療服務(wù)質(zhì)量、增加診療信息的透明度，以及確保患者的知情權(quán)得到切實(shí)有效的保護(hù)。 大模型在 AI 醫(yī)療領(lǐng)域的挑戰(zhàn) 雖然大模型在執(zhí)行人類任務(wù)方面顯示出巨大的潛力，但也表現(xiàn)出明顯的缺點(diǎn)，包括生成錯(cuò)誤信息、偽造數(shù)據(jù)、信息泄露和助長內(nèi)容抄襲等。筆者認(rèn)為，雖然一些缺點(diǎn)在某些場景中僅僅是令人擔(dān)憂，例如在 Chatbot（聊天機(jī)器人）中的應(yīng)用，但在醫(yī)療保健方面，這些缺點(diǎn)可能會產(chǎn)生更為嚴(yán)重的后果。 隨著 AI 大模型在醫(yī)療保健領(lǐng)域的實(shí)用性探索，包括生成醫(yī)療記錄、臨床報(bào)告和提供醫(yī)療建議，都需要避免大模型生成虛假、有偏見、錯(cuò)誤的醫(yī)療結(jié)果。因此，我們認(rèn)為 AI 應(yīng)該僅僅作為人類醫(yī)生的輔助工具，具體的診斷結(jié)果和決策仍需要醫(yī)生來完成。通過 AI+ 醫(yī)療的結(jié)合，我們可以解決醫(yī)療資源分配不均和緩解醫(yī)療診斷工作的問題。然而，在這個(gè)過程中，我們必須嚴(yán)格控制 AI 模型的應(yīng)用范圍和數(shù)據(jù)質(zhì)量，確保醫(yī)療行業(yè)的安全和可靠性。只有這樣，我們才能更好地利用 AI 技術(shù)，為人類的健康事業(yè)做出貢獻(xiàn)。
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