Antisipasi·Melihat Model Besar Chengdu｜Percakapan dengan Wang Shirui dari Asosiasi Medis: Model besar medis dan dokter tidak saling menggantikan
2024-08-14
한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina
Antisipasi model besar ChengduPerkembangan kecerdasan buatan sedang berjalan lancar, berintegrasi dengan ribuan industri dan memunculkan kekuatan teknologi baru. Sebagai kunci persaingan kecerdasan buatan, model besar akan memasuki tahun pertama monetisasi pada tahun ini.Biro Ibu Kota Bintang Merah telah memperhatikan bahwa dalam persaingan industri ini, tingkat pertumbuhan gabungan industri kecerdasan buatan di Chengdu telah melampaui 40% dalam tiga tahun terakhir, dan “daya saing industri teknologi kecerdasan buatan” menduduki peringkat ke-6 di negara tersebut. Provinsi Sichuan bahkan memasukkan kecerdasan buatan sebagai “Proyek Inovasi No. 1” tahun ini.Baru-baru ini, Biro Ibu Kota Red Star melakukan wawancara eksklusif dengan sejumlah produsen model AI besar di Chengdu untuk berdiskusi dengan mereka tentang "Kekuatan Chengdu" dalam tren kecerdasan buatan.
Didorong oleh gelombang digitalisasi, kecerdasan buatan secara bertahap merambah ke seluruh industri medis. Medical Alliance, pionir rumah sakit internet domestik, juga meluncurkan dokter AI berbasis model besar pertama di Tiongkok – MedGPT pada tahun lalu.
Biro Modal Bintang Merah mengetahui bahwa tujuan awal penelitian dan pengembangan MedGPT berasal dari wawasan mendalam terhadap kebutuhan bidang medis di era ekonomi digital. Aliansi Medis berharap dapat menggunakan MedGPT untuk mewujudkan seluruh proses diagnosis dan pengobatan cerdas mulai dari pencegahan penyakit, diagnosis, pengobatan hingga rehabilitasi, sehingga meningkatkan efisiensi dan kualitas layanan medis serta mengoptimalkan pengalaman medis pasien.
Jalan menuju inovasi tidak berjalan mulus. Menghadapi tantangan seperti ketidakmampuan AI untuk berdialog secara terus menerus dan bebas dengan pasien serta peningkatan kemampuan penalaran dan diagnosis medis, bagaimana aliansi medis dapat mengatasi tantangan tersebut? Bagaimana cara mewujudkan nilai diagnostik dan pengobatan MedGPT yang sebenarnya dalam skenario medis nyata? Red Star Capital Bureau melakukan wawancara eksklusif dengan Wang Shirui, pendiri Medical Alliance, dan membahas secara mendalam kisah di balik penelitian dan pengembangan MedGPT, tantangan yang dihadapi, dan dampak besarnya terhadap kecerdasan layanan medis di masa depan.
(Foto disediakan oleh orang yang diwawancarai Wang Shirui)
Biro Ibu Kota Bintang Merah: Mengapa Federasi Medis ingin membangun dokter AI berbasis model besar pertama di Tiongkok, “MedGPT”? Apa tantangan terbesar yang dihadapi selama proses pembangunan?
Wang Shirui:Ketika teknologi AI terus merambah ke berbagai industri, ekonomi digital telah menjadi mesin penting yang memimpin perkembangan industri. Di bidang medis, penerapan AI menjadi sangat penting karena berkaitan dengan perekonomian nasional dan penghidupan masyarakat. Aliansi Medis berharap dapat menggunakan MedGPT untuk memberikan diagnosis aktual dan nilai pengobatan dalam skenario medis nyata dan mewujudkan kemampuan diagnosis dan pengobatan cerdas proses penuh mulai dari pencegahan penyakit, diagnosis, pengobatan hingga rehabilitasi.
Tantangan utama yang dihadapi adalah: ketidakmampuan untuk melakukan dialog yang berkelanjutan dan bebas antara AI dan pasien sebenarnya; bagaimana mendukung masukan dan keluaran multi-modal dalam skenario diagnosis dan pengobatan;
Untuk mengatasi tantangan ini, MedGPT didasarkan pada arsitektur Transformer, yang memungkinkan MedGPT memandu pasien melalui beberapa putaran konsultasi guna mengumpulkan faktor keputusan diagnostik yang memadai untuk memastikan keakuratan diagnosis. Pada saat yang sama, MedGPT mengintegrasikan kemampuan berbagai pemeriksaan medis dan modalitas pengujian, memungkinkan pasien untuk meresepkan item pemeriksaan medis yang diperlukan setelah proses konsultasi untuk memperjelas kondisinya. Terakhir, melalui pembelajaran dan pelatihan mendalam dengan data medis yang sangat besar, MedGPT dapat secara akurat memahami deskripsi kondisi pasien, memberikan diagnosis dan saran pengobatan yang dipersonalisasi, serta membantu dokter dalam pengambilan keputusan.
Biro Ibu Kota Bintang Merah: Dalam masalah medis, keakuratan model bahasa besar secara umum memiliki kelemahan alami, dan bahkan dapat menyebabkan penilaian yang salah karena pemberian data yang salah. Bagaimana MedGPT mengatasi masalah ini?
Wang Shirui:Pertama, MedGPT akan memandu pasien untuk mengumpulkan faktor pengambilan keputusan diagnostik yang memadai melalui berbagai putaran konsultasi untuk memastikan keakuratan diagnosis. Pada saat yang sama, Federasi Medis mengorganisir sejumlah besar dokter dan ahli medis untuk melakukan pelatihan sekunder tentang MedGPT. Federasi Medis telah membentuk "Sistem Pakar Medis" secara internal, menginvestasikan lebih dari 100 dokter untuk berpartisipasi dalam pengawasan umpan balik manual dan pelatihan penyesuaian untuk mengevaluasi keakuratan, efisiensi, kelengkapan, tingkat kesalahan, tingkat peringatan risiko, dll. MedGPT juga telah meluncurkan uji coba aplikasi klinis AI medis terbesar di dunia melalui kerja sama dengan Sichuan University West China Hospital dan rumah sakit lainnya, menggunakan data uji klinis untuk mengoptimalkan model dan meningkatkan akurasi dan efisiensi diagnosis dan pengobatan.
Biro Modal Bintang Merah: Bagaimana status penerapan dan komersialisasi MedGPT saat ini?
Wang Shirui:Saat ini, terdapat aplikasi representatif di sisi B dan sisi C. Untuk sisi C, Medical Alliance telah meluncurkan produk Jixiaoyi Express Edition. Untuk berbagai kelompok di B-end, Medical Alliance menyediakan solusi AI khusus yang berfokus pada pendidikan dokter, pembangunan rumah sakit pintar, pusat manajemen kesehatan, asuransi, dll., dengan nilai transaksi Sudah puluhan juta dolar. Di masa depan, dengan kerja sama antara beberapa rumah sakit umum, Omron, Peking University Resources Holdings, Laobaixing Pharmacy dan merek industri terkemuka lainnya dengan Asosiasi Medis, akan ada ruang lebih lanjut untuk perbaikan di pasar berikutnya.
Biro Ibu Kota Bintang Merah: Harapan apa yang dimiliki Federasi Medis terhadap MedGPT? Apakah harapan sejauh ini sudah terpenuhi? Area apa lagi yang bisa dioptimalkan?
Wang Shirui:Aliansi Medis berharap MedGPT dapat memberikan nilai diagnostik dan pengobatan praktis dalam skenario medis nyata dan mewujudkan diagnosis dan pengobatan cerdas dengan proses penuh mulai dari pencegahan, diagnosis, pengobatan hingga rehabilitasi penyakit. Pada saat yang sama, Federasi Medis mengharapkan MedGPT untuk terus membantu dokter melalui inovasi teknologinya, meningkatkan diagnosis dan efisiensi pengobatan, serta mengoptimalkan pengalaman medis pasien.
Saat ini, MedGPT memenuhi harapan tersebut sampai batas tertentu. Misalnya, dalam tes langsung yang dilakukan baru-baru ini, tingkat keberhasilan diagnosis MedGPT mencapai 80%, yang jauh lebih tinggi daripada tingkat keberhasilan diagnosis rata-rata sekitar 35% dari model medis besar yang ada, dan mendekati atau bahkan melebihi diagnosis. tingkat dokter sungguhan. Selain itu, MedGPT telah mampu mencakup diagnosis pertama dari hampir 3.000 penyakit, mencakup lebih dari 80% penyakit orang dewasa dan lebih dari 90% penyakit anak-anak berusia antara 0-12 tahun.
Namun, MedGPT masih memiliki ruang untuk optimalisasi. Misalnya, peningkatan lebih lanjut kemampuan berkomunikasi dengan pasien dalam bahasa alami, peningkatan kemampuan menangani masalah yang kompleks dan sistemik, serta peningkatan akurasi dan efisiensi diagnosis dan pengobatan masih menjadi kunci pengembangan MedGPT di masa depan.
Biro Modal Bintang Merah: Ada banyak model medis besar saat ini. Apa kompetensi inti MedGPT?
Wang Shirui:Aliansi Medis telah berfokus pada bidang medis yang serius selama 10 tahun dan telah mengumpulkan banyak pengalaman dan data berkualitas tinggi. Ini berarti bahwa ia memiliki pengalaman industri terkemuka dalam aspek medis seperti pencegahan, diagnosis, pengobatan dan rehabilitasi, dan dapat lebih tepat sasaran dan mendalam saat mengembangkan MedGPT. Pelajari dan optimalkan. Selain itu, Federasi Medis bekerja sama dengan hampir 40 ahli setingkat ketua Asosiasi Medis Tiongkok untuk membangun kemampuan produk inti melalui data medis berkualitas tertinggi. Artinya, “Saya memiliki apa yang orang lain tidak miliki, dan saya lebih unggul dari apa yang dimiliki orang lain.”
Biro Ibu Kota Bintang Merah: Apakah menurut Anda model medis skala besar akan menggantikan dokter?
Wang Shirui:Model medis yang besar tidak akan menggantikan dokter karena pada dasarnya mereka adalah alat bantu, bukan pengganti.
Dalam hal diagnosis tambahan, peningkatan efisiensi, analisis data, pembaruan pengetahuan, dan perawatan pasien yang dipersonalisasi, model medis dan dokter dapat membentuk hubungan yang saling melengkapi dan bersama-sama meningkatkan kualitas dan efisiensi layanan medis daripada saling menggantikan.
Biro Ibu Kota Bintang Merah: Di seluruh jalur model besar medis internasional, apa saja kelebihan dan tantangan model besar medis dalam negeri?
Wang Shirui:Di seluruh jalur model medis besar internasional, model besar medis dalam negeri memiliki dua keunggulan utama, yaitu skala data. Basis populasi domestik yang besar menyediakan sumber daya data yang melimpah untuk pelatihan model besar; menyediakan medis Ini menyediakan lingkungan yang baik untuk pengembangan dan penerapan model besar. Tantangan pertama yang perlu kita selesaikan adalah pelatihan talenta interdisipliner. Negara ini membutuhkan lebih banyak talenta interdisipliner, terutama di bidang medis dan AI. Kedua, dalam hal algoritma, daya komputasi, dan arsitektur model, mungkin masih ada kesenjangan tertentu antara kita dan tingkat mahir internasional.
Biro Modal Bintang Merah: Tantangan atau hambatan apa yang saat ini dihadapi oleh industri model medis besar?
Wang Shirui:Yang pertama adalah keamanan data dan perlindungan privasi, karena industri medis memiliki persyaratan ketat untuk keamanan data dan perlindungan privasi. Ketika model besar menangani informasi medis sensitif, mereka perlu memastikan keamanan dan kepatuhan data, yang merupakan tantangan besar. Yang kedua adalah implementasi bisnis dan model keuntungan. Meskipun model medis berskala besar telah mengalami kemajuan teknis, bagaimana membangun model bisnis yang berkelanjutan dan menyelesaikan masalah efisiensi input dan output merupakan salah satu tantangan utama yang saat ini dihadapi oleh perusahaan AI medis. Yang ketiga adalah masalah pengawasan dan kepatuhan. Model medis besar harus menghadapi persyaratan pengawasan dan kepatuhan yang ketat dalam aplikasi klinis untuk memastikan keamanan dan efektivitas aplikasinya.
Biro Ibu Kota Bintang Merah: Aliansi Medis lahir di Chengdu. Pemberdayaan apa yang diberikan oleh rantai industri model besar di Chengdu kepada Aliansi Medis dalam mengembangkan model medis besar?
Wang Shirui:Pesatnya perkembangan Federasi Medis tidak lepas dari dukungan Chengdu. Peluncuran dokumen relevan seperti "Peraturan Implementasi Chengdu untuk Beberapa Kebijakan dan Tindakan untuk Lebih Mempromosikan Pengembangan Industri Kecerdasan Buatan yang Berkualitas Tinggi" telah memberikan dukungan yang kuat. untuk pengembangan industri kecerdasan buatan.
Agar aliansi medis dapat mengembangkan model medis berskala besar, rantai industri model skala besar di Chengdu memberikan berbagai pemberdayaan. Pertama, kebijakan dan rencana aksi yang mendukung Chengdu memberikan lingkungan kebijakan yang baik bagi federasi medis. Kedua, landasan pengembangan model skala besar dan rantai industri yang ada di Chengdu memberikan dukungan bagi Federasi Medis dalam hal teknologi, data, dan bakat. Selain itu, ekologi industri model besar di Chengdu secara bertahap semakin matang, yang menyediakan platform kerja sama dan komunikasi bagi perusahaan seperti Asosiasi Medis, membantu mempromosikan pengembangan dan penerapan model medis besar.
Reporter Berita Bintang Merah Zhang Luxi
Diedit oleh Yang Cheng
(Unduh Red Star News dan kirimkan laporan Anda untuk memenangkan hadiah!)
