醫(yī)療行業(yè)也在被數(shù)字化重塑，隨著AI大模型不斷深入行業(yè)、產(chǎn)業(yè)，“數(shù)智化”現(xiàn)代醫(yī)療的建設承載了許多期待。
只不過，在醫(yī)療這個非常嚴肅的場景中落地大模型，既要對抗大模型幻覺等可控性問題，還要讓大模型符合醫(yī)療的邏輯。另外，AI距離社會化的“好用”也在歷經(jīng)磨合期，如何讓AI“飛入尋常百姓家”，讓更多患者切身享受到AI為醫(yī)療帶來的便利？都是目前醫(yī)療行業(yè)信息工作者所關注的問題。
上海市第一人民醫(yī)院，一家有著160年歷史的老牌醫(yī)院，如今作為AI醫(yī)療應用落地的排頭兵，正努力嘗試為醫(yī)生、為患者、為醫(yī)療行業(yè)做些什么。
數(shù)字化的“未來醫(yī)院”暢想
作為上海核心三甲醫(yī)院，互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等先進信息技術很早就被上海市一醫(yī)院注入動脈。
“十三五”期間，上海市一醫(yī)院曾提出了“SMART”智慧醫(yī)院建設框架理論，即S：Service，智慧醫(yī)療服務；M：Management，智慧管理；A：Architecture，智慧后勤；R：Research，智慧科研；T：Technology，新技術運用，形成了“五位一體”的智慧醫(yī)院信息化框架。
這與麥肯錫對智慧醫(yī)院五大要素的定義不謀而合：跨機構互聯(lián)互通、自動化高效運營、全流程重塑體驗、大數(shù)據(jù)驅(qū)動決策以及持續(xù)性創(chuàng)新機制，并且這五大要素也是構建未來醫(yī)院的關鍵組成部分。
自2022年初，有關“未來醫(yī)院”的相關試點工作已經(jīng)在上海落地布局，彼時《上海市“便捷就醫(yī)服務”數(shù)字化轉(zhuǎn)型2.0工作方案》公布了三大“未來醫(yī)院”試點醫(yī)院，上海市一醫(yī)院位列其中。
“上海發(fā)改委當時發(fā)文要求大家探索打造有別于傳統(tǒng)智慧醫(yī)院的未來醫(yī)院，三家試點單位各有自己的主題，我們的主題跟其他兩家還不太一樣。”上海市第一人民醫(yī)院信息科處長傅春瑜表示：“上海市一醫(yī)院是從公立醫(yī)院高質(zhì)量發(fā)展、老百姓獲得感、社會廣泛認可度這幾個角度出發(fā)。所以我們的slogan是‘做老百姓看得見摸得著的智慧醫(yī)院’。”
醫(yī)療行業(yè)是尤其看重“以人為本”的行業(yè)，老百姓作為醫(yī)院的服務對象，是未來醫(yī)院構造全過程的中心點。醫(yī)療與人工智能大模型等新技術的碰撞，目的不是以先進技術為噱頭去做一些很炫的應用，而是要思考，人工智能在醫(yī)療應用中能夠改造哪些具體的功能？如何把產(chǎn)品整體做得更易用、更好用？
“讓普通人真真實實感受到時代紅利，改變患者原有的不正確的就醫(yī)觀念，這是我們想勾勒的未來醫(yī)院的樣子。”傅春瑜說。
患者就醫(yī)痛點：中老年群體線上便捷就醫(yī)并不真便捷
不論先進技術在醫(yī)療行業(yè)如何飛馳，它無法飛離這個行業(yè)看病救人的本質(zhì)，一切嘗試的重點，是為患者服務。
據(jù)了解，上海從很久以前就在推行便捷就醫(yī)，目前已經(jīng)完成了便捷就醫(yī)1.0-3.0的場景應用升級，許多患者服務已經(jīng)落地實踐�；卺t(yī)院的數(shù)字化基礎，諸如線上掛號、線上支付，分診、查檢驗報告、導航、打印發(fā)票、復印病歷等環(huán)節(jié)，都可以通過手機直接操作。但是，通過廣泛調(diào)研，上海市一醫(yī)院也證實了一點：“中老年群體線上便捷就醫(yī)并不真的便捷”。
“大部分50歲以上的患者使用頻率不高，他們對手機的掌握并不像我們年輕人那么好。況且我們又是一個老年友好醫(yī)院。”上海市一醫(yī)院信息科副處長范駿翔說到，“所以基于大模型我們有了想法，或許可以設計這樣一個場景，以數(shù)字人為載體，以大語言模型作為人工智能大腦，通過語音交互的方式，為患者提供雙向交互陪伴式就醫(yī)服務。”
基于以上構思，上海市一醫(yī)院結(jié)合了螞蟻的數(shù)字人技術，附加醫(yī)院私有化部署的大語言模型，打造了上海市首個基于大模型語音交互的“AI陪診師”，并為它取名“公濟小壹”。
鈦媒體App了解到，總結(jié)下來，AI陪診師解決了患者就醫(yī)過程中的三個痛點問題。
第一，老年人與智能手機等工具的交互存在數(shù)字鴻溝。AI陪診師利用多模態(tài)交互技術，老年患者通過文本或語音與AI陪診師互動，就能獲得清晰的語音版和文本版就醫(yī)指導，縮短數(shù)字鴻溝。
第二，服務流程復雜，患者暈頭轉(zhuǎn)向。就醫(yī)過程中，患者往往會被復雜的服務流程搞得焦頭爛額，這個問題的本質(zhì)在于醫(yī)院場景醫(yī)療服務的碎片化，出現(xiàn)“人找服務找不到”的情況。大模型加持下的AI陪診師實現(xiàn)了“服務找人”，將碎片化的智能預約、智能導診、智能預問診、智能院內(nèi)導航、智能診后管理等便捷就醫(yī)服務聯(lián)動起來。
第三，就醫(yī)鏈路易中斷。如何掛號、去哪兒就診、什么時候抽血、什么時候拿檢驗結(jié)果……對于就醫(yī)流程不熟悉的患者來說，能夠條清屢晰地“該干什么干什么”確實有一定難度。AI陪診師可以根據(jù)患者的就診情況主動為患者提供下一步引導，覆蓋診前、診中、診后全流程。鈦媒體App了解到，當前，上海市一醫(yī)院聯(lián)合螞蟻做了九大類30+個細分意圖，意圖識別準確率在90%以上，上海市一醫(yī)院稱，接下來準確率有望提高到95%。
那么，AI陪診師的實際應用究竟如何？鈦媒體App也進行了現(xiàn)場體驗：打開支付寶，平臺若定位到上海市一醫(yī)院，就會首頁直接顯示“AI陪診師”入口，找到“公濟小壹”，可以語音或文字形式提出困惑，如“我的眼睛出現(xiàn)了一個黑點，這是怎么了？”“公濟小壹”會回答當前可能的疾病征兆，提出科室掛號建議，同時附上相應掛號入口。
掛號后，手機攝像頭就會自動開啟，通過實景AR技術，我們只要舉起手機，屏幕里引路的小熊貓就會在前方帶路至診室，主動播報前方還有多少人候診。當醫(yī)生開具檢查項目后，又會引導患者應該完成檢查、繳費和取藥。不過，要讓AI陪診師針對患者問題給出更精準的科室推薦，螞蟻和上海市一醫(yī)院還在意圖識別能力之外，為AI陪診師添加了多輪導診、知識庫問答、院內(nèi)流程串聯(lián)的核心能力。
醫(yī)生工作痛點：手術流程快，每日百臺病歷書寫難
醫(yī)療是一個非常嚴肅的場景，想要在醫(yī)療行業(yè)調(diào)動整個大模型的可行性，還要從細分領域入手。上海市一醫(yī)院又將服務對象定位在了醫(yī)生群體，讓大模型先替代勞動力附加值不高“病歷書寫”，幫助醫(yī)生自生成電子病歷。
范駿翔介紹：“當時探索的切入點其實很簡單，我們第一人民醫(yī)院的優(yōu)勢學科是眼科，眼科手術量最大的是白內(nèi)障手術，70%以上的患者是日間病房出入院的。所謂日間病房就是患者在上午入院，最快他下午就可以出院，整個流程是非常快的。臨床流程的加快，使得病歷書寫成為了瓶頸。大量的醫(yī)生在下班后甚至要完成一天中近100臺手術的病歷文書。”
上海市一醫(yī)院調(diào)研總結(jié)，醫(yī)生書寫一份病歷的時間大概在5到10分鐘。如果按照每天近100份病歷的工作量，假設每份病歷都以最快時效5分鐘完成，醫(yī)生一天至少要花費8個小時在病歷書寫上。
“機械化的工作耗費了年輕醫(yī)生大量的時間和精力，有何舉措能夠?qū)⑺麄儚闹貕褐陆饷摮鰜恚切枰覀兯伎嫉膯栴}。” 上海市一副院長、眼科中心主任孫曉東表示。
基于這樣的痛點場景，上海市一醫(yī)院與螞蟻探索出了基于大語言模型電子病歷生成的模式，據(jù)了解，這也是全國首個“大模型生成式電子病歷”。
為方便醫(yī)生使用，“大模型生成式電子病歷”提供了結(jié)構化輸入方式和語音文本輸入方式。輸出內(nèi)容方面，它能直接通過AI生成手術記錄、出院小結(jié)和入院記錄，然后為醫(yī)生標注差異化，最終在醫(yī)生確認后生成病歷。
不過聽起來簡單，讓大模型生成的病歷真正“可用”，還要解決大模型的“幻覺”問題。螞蟻集團大模型技術總監(jiān)陶東杰告訴鈦媒體App，電子病歷生成的背后其實依賴于兩部分：一部分是醫(yī)院內(nèi)部的數(shù)據(jù)，另一部分是模型的推理能力。在醫(yī)療這個不容出錯的領域，不可避免地會涉及大模型可控性挑戰(zhàn)。
如何讓大模型生成的內(nèi)容有據(jù)可依？陶東杰表示，螞蟻用到了知識增強、推理增強、檢索增強三個技術。以知識增強為例，大量的醫(yī)生參與進行了梳理工作，形成了大量的醫(yī)療診斷知識邏輯。范駿翔稱，上海市一醫(yī)院對不同的病種進行了知識圖譜的梳理，還按照病歷元素、段落、模板進行了文書的場景化錄入。
值得注意的是，結(jié)構化能力對于模型推理表現(xiàn)尤為重要。例如醫(yī)生口述文本到最終生成病歷的過程，需要把原始輸入文本先結(jié)構化成正確簡潔的信息，再生成結(jié)果。其中，診斷抽娶Json結(jié)構化、完整性、綜合性幾個維度都是考量標準。
陶東杰稱：“我們對比了被稱為閉源天花板的GPT4和開源的ChatGLM2等開源模型，發(fā)現(xiàn)GPT4的診斷抽取會正確，但是比較嗦。而開源的模型其實表現(xiàn)都還是不太行的。”最終，螞蟻的做法是和上海市一醫(yī)院一起微調(diào)了數(shù)據(jù)模型，發(fā)現(xiàn)這樣可以在幾個維度上均衡表現(xiàn)不錯，小樣本測試顯示，其準確率可以達到90%以上。在近日舉辦的2024世界人工智能大會上，支付寶多模態(tài)醫(yī)療大模型正式發(fā)布。據(jù)介紹，基于螞蟻百靈大模型的多模態(tài)能力，該模型支持千億級別參數(shù)醫(yī)療視覺識別。
最終效果上，通過大模型生成電子病歷，上海市一醫(yī)院能將原本5到10分鐘的工作時長縮減到15至20秒。也就是說，原本一天8個小時的病歷書寫時間，現(xiàn)在可以濃縮至25分鐘，效率增長了近20倍。
孫曉東表示：“讓醫(yī)生能從繁瑣的文書工作中解脫出來，我們希望讓他們有更多的時間回歸臨床本質(zhì)。”接下來，上海市一醫(yī)院還要開展電子病歷質(zhì)控的工作，意圖將三甲醫(yī)院高水平醫(yī)生的經(jīng)驗積累下來，未來推廣至基層醫(yī)院等醫(yī)療資源欠發(fā)達的地方。（本文首發(fā)鈦媒體APP 作者 | 賈雨微 編輯 | 秦聰慧）
