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cela fait presque deux ans que le grand modèle de google (medpalm 2) a remporté l’examen de licence médicale aux états-unis. l’intelligence artificielle (ia) est-elle qualifiée pour devenir « l’ennemi imaginaire » des cliniciens ?

en juillet de cette année, un article publié dans nature medicine a montré que même le modèle de langage étendu (llm) le plus avancé ne peut pas établir de diagnostics précis pour tous les patients, et que le taux d'exactitude du diagnostic (73 %) est bien pire que celui des médecins humains (89 %). %) ; dans les cas extrêmes (diagnostic de cholécystite), la précision du llm n'est que de 13 % ;

mais pour pi jingtao, médecin au centre de neurologie de l'hôpital commémoratif tsinghua chang gung de pékin, ai vient de lui « donner une leçon » cette année. fin août, le modèle à grande échelle des maladies cérébrovasculaires en médecine lingxi auquel pi jingtao a participé a été officiellement publié. ce modèle a été développé sous la direction de l'équipe du professeur wu jian du centre de neurologie de son hôpital. premier modèle d’intelligence artificielle médicale basé sur des maladies spécifiques en chine.

"les capacités du grand modèle peuvent être fortes ou faibles, et nous ne pouvons pas permettre qu'il soit utilisé librement." pi jingtao a déclaré que la plus grande différence entre le grand modèle spécifique à une maladie et chatgpt est qu'il utilise l'ia pour fabriquer des diagnostics spécieux. et des suggestions de traitement. étouffez-le dans l’œuf pour éviter des conséquences catastrophiques.

fin août, le modèle à grande échelle spécifique aux maladies cérébrovasculaires de lingxi medicine a été officiellement publié. le modèle a été développé par l'équipe du professeur wu jian du centre de neurologie de l'hôpital commémoratif tsinghua chang gung de pékin. sur des maladies spécifiques en chine. la photo montre la scène de la conférence d'échange de technologies à grand modèle de lingxi medicine. photo fournie par la personne interrogée

spécialistes de l’analyse comparative et spécialistes des maladies

en tant que l'une des quatre principales maladies chroniques en chine, environ les deux tiers des premiers cas de maladies cérébrovasculaires concernent des personnes âgées de plus de 60 ans, ce qui présente « une incidence élevée, une prévalence élevée, une mortalité élevée et un taux de récidive élevé ». caractéristiques. en 2021, la population âgée de 65 ans et plus en chine a dépassé les 200 millions, et le problème de la pénurie et de la qualité inégale des médecins spécialisés dans les maladies cérébrovasculaires est particulièrement important.

"il n'y a pas de pénurie de médecins généralistes dans les hôpitaux primaires, mais il y a une pénurie d'experts ou de spécialistes. c'est le problème que le grand modèle résoudra, a déclaré que le grand modèle des maladies cérébrovasculaires est un produit de la coopération." entre les institutions médicales et les entreprises technologiques. plus précisément, le groupe h3c fournit du personnel technique, des algorithmes d'ia et de la puissance de calcul, tandis que l'hôpital commémoratif tsinghua chang gung de pékin et l'université tsinghua fournissent le big data et les besoins cliniques pour créer conjointement un outil de diagnostic auxiliaire pour les cliniciens.

le professeur wu jian a déclaré un jour que l'intelligence artificielle médicale présentait un potentiel et des avantages énormes pour atténuer la pénurie de ressources médicales et améliorer le niveau des services médicaux. son cœur réside dans l’exploration approfondie et l’analyse intelligente de données massives sur la santé, qui peuvent grandement améliorer la précision et l’efficacité du diagnostic clinique et du traitement.

actuellement, la fonction principale de ce grand modèle est d'analyser et d'extraire les informations clés des dossiers médicaux, de les faire correspondre à la base de connaissances cliniques et, à terme, de fournir des recommandations de traitement standardisées conformes aux directives cliniques.

d'une part, les cliniciens peuvent saisir des informations désensibilisées sur le déroulement clinique (à l'exclusion des informations personnelles du patient), et le grand modèle génère le plan de traitement final. en attendant, si le grand modèle détecte des omissions dans les informations sur l'évolution de la maladie, il rappellera au médecin de procéder à des compléments en temps opportun pour assurer la standardisation des dossiers médicaux.

d'autre part, les cliniciens peuvent également saisir des informations simples telles que les plaintes des patients (telles que les principaux symptômes et la durée), et le grand modèle guidera l'orientation de la consultation grâce à une interaction sélective. en fonction des options cliquées par le médecin, le diagnostic clinique. et le processus de traitement sera progressivement amélioré pour améliorer la capacité du médecin à s’appuyer sur des données probantes.

le professionnalisme se reflète sous deux aspects

selon pi jingtao, par rapport aux grands modèles généraux tels que chatgpt, le professionnalisme du grand modèle spécifique à une maladie se reflète dans la chaîne de réflexion et la base de connaissances. en prenant comme exemple le grand modèle des maladies cérébrovasculaires, ses sources de données comprennent deux parties : une partie est constituée de données cliniques désensibilisées, impliquant des informations complètes telles que les caractéristiques spécifiques de la maladie, les conditions d'apparition et les processus de diagnostic et de traitement. l'autre partie est constituée des lignes directrices cliniques accessibles au public, d'un grand nombre de manuels et d'ouvrages de référence en neurologie et en neurosciences, qui constituent le cœur de la base de données. il convient de noter que le grand modèle ne peut pas recevoir directement ces connaissances, mais qu'il doit être réorganisé par les cliniciens et les équipes d'ingénieurs, et que le cadre et le contenu clé des directives cliniques doivent être transformés en un langage et des processus que les ordinateurs peuvent comprendre avant d'être saisis. . donnez de grands modèles.

"s'il est alimenté directement sans restrictions, le grand modèle divergera vers d'autres aspects et générera de nouvelles compréhensions. cependant, les directives cliniques constituent déjà le plus haut niveau de recommandations de diagnostic et de traitement standardisées, et toute modification sur cette base est erronée et n'est pas ce que nous avons. "tu veux." pi jingtao a déclaré aux journalistes que pour rendre le grand modèle "obéissant", en plus de lui fournir des connaissances que l'ordinateur peut "comprendre", le plus important est de lui enseigner un ensemble de "chaînes de pensée" de cliniciens. et s’appuyer sur cette capacité à faire des déductions sur les données cliniques de différents patients.

par exemple, le processus de diagnostic et de traitement d'un médecin spécialiste des maladies cérébrovasculaires comprend généralement la demande d'antécédents médicaux, la réalisation d'un examen physique, l'examen d'examens auxiliaires et l'établissement d'un diagnostic précis après une analyse complète. sur la base des résultats du diagnostic, le médecin examinera la cause spécifique de la maladie du patient et d'autres maladies sous-jacentes, combinée à des recommandations de diagnostic et de traitement standardisées, pour formuler un plan de traitement standardisé.

dans ce processus, les différentes plaintes des patients pointent vers différentes directions d’investigation. mais le problème est que, bien que la pensée des grands modèles soit « divergente », elle n'a pas la capacité de construire de manière indépendante une chaîne de pensée. par conséquent, l'équipe d'ingénierie doit comprendre en profondeur les scénarios de diagnostic clinique et de traitement et convertir la pensée clinique du médecin. en une pensée qui peut être comprise par la machine. ce processus permet aux cliniciens et aux équipes techniques de faire l’expérience d’un apprentissage croisé.

"le fossé est principalement dû à une barrière linguistique. par exemple, nous ne comprenons pas la chaîne de pensée et ils ne comprennent pas la relation entre les différentes maladies. mais cela n'aura pas d'impact substantiel sur notre recherche. tant que nous comprenons les connaissances de base du domaine de l'autre partie, cela permettra d'éclaircir les difficultés", a déclaré pi jingtao.

les cliniciens sont toujours responsables

pi jingtao a révélé qu'un grand modèle de maladie cérébrovasculaire est actuellement en cours de vérification clinique au centre de neurologie de l'hôpital commémoratif tsinghua chang gung à pékin. auparavant, lui et ses collègues ont mené des tests internes sur de grands modèles en utilisant des cas réels ou en simulant des scénarios cliniques complexes. ce test s'appuie sur un test simple antérieur et vise à évaluer la capacité du grand modèle à comprendre des dossiers médicaux de complexité variable, de styles linguistiques différents et de niveaux de médecins différents.

parmi eux, l’un des problèmes qui préoccupe le plus pi jingtao est : s’il y a une erreur dans le grand modèle, comment pouvons-nous garantir que les cliniciens ne soient pas dérangés ? en d’autres termes, quel rapport les cliniciens devraient-ils adopter avec les grands modèles ?

cette contradiction est apparue lors des premiers tests internes. à cette époque, pi jingtao simulait un scénario clinique complexe, et le plan de traitement donné par le grand modèle était différent de la « réponse standard » attendue. par la suite, des techniciens sont intervenus et ont retracé le processus de raisonnement du grand modèle, en essayant de trouver d'éventuelles erreurs, mais en vain. et lorsque pi jingtao a utilisé les « réponses standard » pour correspondre aux directives cliniques, un résultat qui l'a impressionné est apparu : il y avait un angle mort dans son propre diagnostic et ses idées de traitement.

"lorsque ce modèle a été conçu, je ne savais pas s'il pouvait être utilisé dans la pratique clinique et s'il pouvait améliorer (l'efficacité du diagnostic et du traitement). mais après cet incident, cela m'a donné beaucoup de confiance" pi jingtao. a résumé cette expérience et a constaté que les symptômes cliniques du patient constituaient un résultat complet. par exemple, un patient peut être hospitalisé pour des problèmes neurologiques, mais peut également présenter des changements dans ses conditions cardiovasculaires, rénales et hépatiques. bien que les médecins aient reçu une formation spécialisée standardisée, il peut encore y avoir des angles morts dans leur réflexion en matière de diagnostic et de traitement, et ils ne peuvent pas garantir qu'ils seront en mesure de fournir à chaque fois un diagnostic et un plan de traitement complets.

de plus, les directives cliniques sont constamment mises à jour et tous les médecins ne peuvent pas mettre à jour leurs connaissances en temps opportun. lorsque la mise à jour des connaissances des médecins est à la traîne, de grands modèles peuvent contribuer à combler ces lacunes.

cependant, lire les lignes directrices et porter des jugements restent des compétences de base que les cliniciens ne peuvent abandonner. pi jingtao a déclaré que si les médecins estiment que le diagnostic et le plan de traitement fournis par le grand modèle sont incompatibles avec leur propre jugement, ils ne devraient pas simplement l'accepter ou le rejeter, mais devraient en approfondir les raisons. ce processus de réflexion aide les médecins à améliorer leurs capacités de diagnostic clinique et de traitement et constitue la vision ultime des grands modèles en tant qu'outils de diagnostic auxiliaires cliniques. après tout, même si les grands modèles peuvent fournir des conclusions, ce sont toujours les cliniciens eux-mêmes qui sont responsables du processus de diagnostic et de traitement.

appel à plus de personnes à nous rejoindre

en juillet 2023, med-palm m, le premier grand modèle médical général au monde créé conjointement par google research et deepmind, a été officiellement lancé. les données montrent que ce grand modèle a la capacité de comprendre le langage clinique, l’imagerie et la génomique, et qu’il devrait bientôt être utilisé en milieu clinique.

selon le « rapport de recherche 2023 sur l'industrie des grands modèles d'ia médicale et de santé », en octobre 2023, le nombre cumulé de grands modèles divulgués au niveau national a atteint 238, dont près de 50 sont de grands modèles médicaux, impliquant des consultations de patients, des assistants médicaux et recherche et développement de médicaments, vulgarisation des sciences de la santé et bien d’autres domaines. selon l'observation de pi jingtao, le développement de nombreux grands modèles médicaux part de la « médecine générale » et tente de construire directement un grand modèle de médecine générale couvrant toutes les spécialités que les utilisateurs peuvent consulter pour diverses maladies.

cependant, après avoir participé à la construction d'un grand modèle de maladie cérébrovasculaire, l'équipe du professeur wu jian a émis des doutes sur ce modèle. ils ont constaté qu'il est difficile de trier les directives cliniques pour une maladie, et qu'il est également long et laborieux de créer une chaîne de réflexion correspondante. il est difficile de former un modèle de médecine générale en utilisant la même méthode à court terme. terme. en d’autres termes, le modèle actuel de médecine générale peut vulgariser la science médicale, mais il est difficile de fournir des conseils cliniques efficaces dans des domaines de spécialité spécifiques. l’idée de recherche et développement de l’équipe du professeur wu jian est donc de partir de maladies spécialisées pour ensuite s’orienter vers la médecine générale.

« si le modèle spécialisé des maladies cérébrovasculaires réussit, nous pouvons copier l'expérience réussie dans d'autres maladies neurologiques ; si les maladies neurologiques sont couvertes de manière exhaustive, il deviendra un grand modèle spécialisé ; l'expérience de la neurologie pourra alors être copiée dans d'autres départements. former un véritable modèle médical général. " pi jingtao a déclaré que, selon le professeur wu jian, plus il y a de maladies dans le pays et plus le fardeau de la maladie est élevé, plus la demande clinique de modèles de maladies spécialisés est grande. l'espace de recherche et de développement sera élevé. par exemple, les quatre principales maladies chroniques ayant l'incidence la plus élevée dans mon pays - l'hypertension, le diabète, les maladies coronariennes et les maladies cérébrovasculaires disposent toutes d'un très large espace pour le développement de grands modèles.

lors de la conférence de presse du grand modèle des maladies cérébrovasculaires, le professeur wu jian a publié un ordre de recrutement appelant les experts dans le domaine des maladies neurologiques et les professionnels dans le domaine de l'intelligence artificielle à travers le pays à travailler ensemble pour saisir les possibilités de réforme des innovations. technologies et améliorer les résultats cliniques. état actuel du diagnostic et du traitement. il a déclaré que si les barrières académiques pouvaient être éliminées, le travail répétitif des grands modèles médicaux pourrait être complètement évité.

"ce n'est pas quelque chose que nous pouvons faire seuls", a déclaré pi jingtao.

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