在醫(yī)療這種專業(yè)領(lǐng)域里，其實是最適合AI大模型發(fā)揮的地方。這篇文章，作者就從醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域，從如何賦能、如何監(jiān)管和如何商業(yè)化三個維度進行初探，供大家參考。
自去年11月30日美國AI公司OpenAI發(fā)布旗下基于大語言模型GPT-3.5的AI聊天機器人程序ChatGPT以來，引發(fā)全球大模型開發(fā)和商業(yè)化應(yīng)用浪潮。同樣這股浪潮也深刻影響著醫(yī)療行業(yè)，根據(jù)《2023醫(yī)療健康A(chǔ)I大模型行業(yè)研究報告》數(shù)據(jù)顯示，截至2023年10月，國內(nèi)累計公開的醫(yī)療大模型近50個，涉及患者問診、醫(yī)生助手、藥物研發(fā)、健康科普等多個領(lǐng)域。
當醫(yī)學(xué)影像遇到AI大模型又會擦出什么火花，筆者將從如何賦能、如何監(jiān)管和如何商業(yè)化三個維度進行初探。
一、如何賦能
從2023年開始業(yè)內(nèi)發(fā)布多個醫(yī)學(xué)影像類AI大模型，包括：
聯(lián)影智能uAI影智大模型：作為垂直醫(yī)療領(lǐng)域的大模型基座，可在文本、影像、混合模態(tài)產(chǎn)品開發(fā)上帶來全維助力。通過大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，具備對醫(yī)學(xué)影像的通用底層學(xué)習(xí)技能，并具備了快速遷移到新疾病類型的能力。
深睿醫(yī)療醫(yī)學(xué)圖像通用分割大模型SAMI：適配X-Ray、CT、MRI、PET、超聲、病理切片、內(nèi)鏡、皮膚鏡、牙片、血涂片等多模態(tài)醫(yī)療數(shù)據(jù)，實現(xiàn)從器官到病灶甚至病理細胞、病變組織、細胞元素等級別的亞秒級分割,為醫(yī)療實踐中的一切圖像分割任務(wù)提供了AI一鍵式解決方案。
數(shù)坤科技多模態(tài)醫(yī)療大模型ShukunGPT：圖像模態(tài)能力支持以多模態(tài)全人體器官病灶的通用分割和識別，協(xié)助醫(yī)生實現(xiàn)精準閱片和診斷。視頻模態(tài)能力實現(xiàn)超聲視頻流的實時理解，并融合文字模態(tài)生成高質(zhì)量超聲報告。在視頻生成方面，可以實現(xiàn)電影級全人體器官結(jié)構(gòu)渲染，為醫(yī)生更直觀地查看器官病灶以及為手術(shù)規(guī)劃提供準確依據(jù)。ShukunGPT多模態(tài)能力能夠?qū)崿F(xiàn)對用戶和患者醫(yī)療數(shù)據(jù)的全模態(tài)理解，真正實現(xiàn)像醫(yī)生一樣理解患者的一切。
柏視醫(yī)療PVmed Zeus腫瘤治療AI基礎(chǔ)模型：在通用大模型（L0大模型）的基礎(chǔ)上，通過大規(guī)模、多模態(tài)、診療全流程腫瘤數(shù)據(jù)特征庫，精準建�？坍嬆[瘤異質(zhì)性，應(yīng)用于個性化腫瘤治療方案。
醫(yī)療大模型作為一種工具，場景是其發(fā)展的關(guān)鍵，目前已在預(yù)問診、病歷書寫等高頻場景，以及科研場景下廣泛應(yīng)用。
預(yù)問診：早先的預(yù)問診功能主要基于知識圖譜和NLP技術(shù)，由AI發(fā)起的問診多是基于固定的流程和語序，無法應(yīng)對患者個性化需求，體驗不佳因此并未受到患者端的歡迎。而基于大模型技術(shù)的預(yù)問診則真正變成了一個開放式的對話模式，患者體驗有質(zhì)的提升。
病歷書寫：基于對人類語言的理解、推理和歸納能力，大模型技術(shù)可以從醫(yī)患對話中萃取出有價值的信息，自動生成一個符合醫(yī)院系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化病歷。
科研：以前針對某一種影像類型的數(shù)據(jù)和某一種疾病類型需要開發(fā)特定的算法，現(xiàn)在通過大模型可以對任意醫(yī)學(xué)影像中任意病灶進行勾畫標注，有效提升了科研效率。
二、如何監(jiān)管
目前關(guān)于人工智能軟件的審評審評標準主要參考《人工智能醫(yī)療器械注冊審查指導(dǎo)原則》、《深度學(xué)習(xí)輔助決策醫(yī)療器械軟件審評要點》、《人工智能輔助檢測醫(yī)療器械（軟件）臨床評價注冊審查指導(dǎo)原則》等，現(xiàn)有的審評審批文件中并未涉及大模型相關(guān)產(chǎn)品的審批要點，因此在審評審批環(huán)節(jié)還需要監(jiān)管機構(gòu)與行業(yè)一起探索前行。
三、如何商業(yè)化
從價值角度分析，AI大模型更多的是對既有系統(tǒng)的提質(zhì)增效，而不是替換，因此不會馬上產(chǎn)生全新的應(yīng)用形態(tài)，而是讓既有的產(chǎn)品變成一個被廣泛接受的、適用度大得多的產(chǎn)品。
再者醫(yī)院是一個相對封閉的系統(tǒng)，集合了多個廠商的設(shè)備或系統(tǒng)，雖然采用標準的接口或協(xié)議進行互聯(lián)互通，但是實現(xiàn)接入還是困難重重，不是簡單的從市場上買個標準件替換即可，而是涉及復(fù)雜的商務(wù)問題，想想幾年前醫(yī)學(xué)影像AI廠商初次進行醫(yī)院時的艱難情形。因此通過與醫(yī)療信息化企業(yè)或者醫(yī)療設(shè)備廠商合作將大模型產(chǎn)品在醫(yī)院進行落地是相對可行的商業(yè)化模式。
四、寫在最后
大模型很好，但不是“萬能藥“，需要理性看待。就像2012年提出深度學(xué)習(xí)后引發(fā)人工智能熱潮，AI將替代醫(yī)生的聲音叫囂甚喧，可10多年過去了，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的應(yīng)用還是局限在輔助檢測、輔助分診等領(lǐng)域。至于輔助診斷方面，國內(nèi)第一個肺結(jié)節(jié)CT圖像輔助診斷軟件也才由深睿醫(yī)療在今年9月剛剛獲批。
AI大勢所趨，道路阻且長。
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