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구글의 대형 모델(medpalm 2)이 미국 의료 면허 시험에서 우승한 지 거의 2년이 지났다. 인공지능(ai)이 임상의의 '상상의 적'이 될 자격이 있을까?

올해 7월 네이처 메디신(nature medicine)에 발표된 논문에 따르면 가장 발전된 대형 언어 모델(llm)로도 모든 환자에 대해 정확한 진단을 내릴 수 없으며, 진단 정확도(73%)가 인간 의사(89%)보다 현저히 떨어진다는 사실이 밝혀졌습니다. %), 극단적인 경우(담낭염 진단) llm의 정확도는 13%에 불과합니다.

그러나 베이징 칭화창궁기념병원 신경과 센터의 의사인 피징타오(pi jingtao)는 올해 ai로부터 '교훈'을 받았습니다. 8월 말, 피징타오(pi jingtao)가 참여한 영희의학의 뇌혈관 질환의 대규모 질병별 모델이 공식 출시되었습니다. 이 모델은 그의 병원 신경학 센터의 wu jian 교수팀의 주도로 개발되었습니다. 중국 최초의 특정 질병 기반 의료 인공지능 모델.

"대형 모델의 기능은 강할 수도 있고 약할 수도 있으며 자유롭게 사용하도록 허용할 수 없습니다." pi jingtao는 질병별 대형 모델과 chatgpt의 가장 큰 차이점은 ai를 사용하여 그럴듯한 진단을 제작한다는 점이라고 말했습니다. 치명적인 결과를 피하기 위해 초기에 치료 제안을 하십시오.

지난 8월 말, 링시의학 뇌혈관질환 관련 대규모 모델이 공식 출시됐다. 이 모델은 베이징 칭화장궁기념병원 신경학센터 우젠(wu jian) ​​교수팀이 개발한 최초의 의료용 인공지능 모델이다. 중국의 특정 질병에 대해 사진은 링시(lingxi) 의학 대형모델 기술교류회의 현장. 사진 제공: 인터뷰 대상자

벤치마킹 전문가 및 질병 전문가

중국 4대 만성질환 중 하나로 뇌혈관질환이 처음 발병하는 사람의 약 3분의 2가량이 60세 이상의 노년층으로 '발생률, 유병률, 사망률, 재발률이 높다'고 한다. 형질. 2021년 현재 우리나라의 65세 이상 노인인구는 2억 명을 넘어섰고, 특히 뇌혈관질환 전문의의 부족과 질의 불균형 문제가 두드러진다.

"1차 병원에는 일반의가 부족하지 않지만 전문의나 전문의가 부족합니다. 이것이 대형 모델이 해결해 줄 문제입니다." 피 징타오는 뇌혈관 질환의 대형 모델이 협력의 산물이라고 말했습니다. 의료기관과 기술회사 간의 구체적으로 h3c 그룹은 기술 인력, ai 알고리즘, 컴퓨팅 파워를 제공하고, 베이징 칭화장궁기념병원과 칭화대학교는 임상의를 위한 보조 진단 도구를 공동 제작하기 위한 빅데이터와 임상 요구사항을 제공한다.

우지안 교수는 의료인공지능이 의료자원 부족을 완화하고 의료서비스 수준을 향상시키는 데 큰 잠재력과 이점을 갖고 있다고 말한 적이 있다. 그 핵심은 대규모 건강 데이터에 대한 심층적인 마이닝과 지능적인 분석에 있으며, 이는 임상 진단 및 치료의 정확성과 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

현재 이 대형 모델의 핵심 기능은 의료 기록에서 핵심 정보를 분석 및 추출하고 이를 임상 지식 기반과 일치시켜 궁극적으로 임상 지침을 준수하는 표준화된 치료 권장 사항을 제공하는 것입니다.

한편, 임상의는 민감하지 않은 임상 과정 정보(환자 개인 정보 제외)를 입력할 수 있으며, 대형 모델은 최종 치료 계획을 생성합니다. 그 사이에 대형 모델이 질병 과정 정보에서 누락된 부분을 발견하면 의사에게 의료 기록의 표준화를 보장하기 위해 시기적절한 보충을 하도록 상기시킵니다.

반면, 임상의는 환자의 불만 사항(주요 증상, 기간 등) 등의 간단한 정보도 입력할 수 있으며, 대형 모델은 의사가 클릭한 옵션을 바탕으로 임상 진단을 통해 상담 방향을 안내한다. 그리고 의사의 근거기반 능력 향상을 위해 치료과정을 점진적으로 개선해 나갈 예정입니다.

전문성은 두 가지 측면에서 반영됩니다.

pi jingtao의 관점에서는 chatgpt와 같은 일반적인 대형 모델과 비교하여 질병별 대형 모델의 전문성이 사고 사슬과 지식 기반에 반영됩니다. 뇌혈관 질환의 대규모 모델을 예로 들면, 데이터 소스는 두 부분으로 구성됩니다. 한 부분은 질병의 특정 특성, 발병 조건, 진단 및 치료 과정과 같은 포괄적인 정보를 포함하는 둔감화된 임상 데이터입니다. 다른 부분은 데이터베이스의 핵심을 구성하는 공개적으로 이용 가능한 임상 지침, 수많은 신경학 및 신경과학 교과서 및 참고서입니다. 대형 모델은 이러한 지식을 직접적으로 받을 수 없다는 점에 주목할 필요가 있습니다. 대신 임상의와 엔지니어링팀이 이를 재구성해야 하며, 임상 지침의 프레임워크와 핵심 내용을 컴퓨터가 이해할 수 있는 언어와 프로세스로 변환하여 입력해야 합니다. .큰 모델을 제공합니다.

"제한 없이 직접 공급된다면 대형 모델은 다른 측면으로 분기되어 새로운 이해를 생성할 것입니다. 그러나 임상 지침은 이미 최고 수준의 표준화된 진단 및 치료 권장 사항이며 이를 기반으로 한 모든 수정은 잘못된 것이며 우리가 할 수 있는 것이 아닙니다. pi jingtao는 대형 모델을 "순종적"으로 만들기 위해서는 컴퓨터가 "이해"할 수 있다는 지식을 제공하는 것 외에도 임상의의 일련의 "사고 사슬"을 가르치는 것이 더 중요하다고 기자들에게 말했습니다. 그리고 이 능력을 활용하여 다양한 환자의 임상 데이터를 추론할 수 있습니다.

예를 들어, 뇌혈관질환 전문의의 진단 및 치료 과정은 일반적으로 병력청취, 신체검사, 보조검진 고려, 종합적인 분석을 거쳐 정확한 진단을 내리는 과정으로 이루어진다. 진단 결과에 따라 의사는 환자의 구체적인 질병 원인과 기타 기저질환을 고려하고, 표준화된 진단 및 치료 권장 사항을 결합하여 표준화된 치료 계획을 세웁니다.

이 과정에서 다양한 환자 불만은 다양한 문의 방향을 나타냅니다. 그러나 문제는 대형 모델의 사고가 '다양'하더라도 독립적으로 사고 사슬을 구축할 수 있는 능력이 없다는 점입니다. 따라서 엔지니어링 팀은 임상 진단 및 치료 시나리오를 깊이 이해하고 의사의 임상 사고를 전환해야 합니다. 기계가 이해할 수 있는 생각으로. 이 프로세스를 통해 임상의와 기술팀은 교차 학습을 경험할 수 있습니다.

"그 격차는 주로 언어 의사소통 장벽입니다. 예를 들어 우리는 사고의 사슬을 이해하지 못하고, 그들은 서로 다른 질병 사이의 관계를 이해하지 못합니다. 그러나 이것이 우리 연구에 실질적인 영향을 미치지는 않을 것입니다. 우리는 상대방의 분야에 대한 기본 지식을 이해하고 있으며 이를 통해 어려움이 해결될 것입니다."라고 pi jingtao는 말했습니다.

임상의는 여전히 책임이 있다

피징타오(pi jingtao) 박사는 현재 베이징 칭화창궁기념병원 신경과센터에서 대형 뇌혈관질환 모델이 임상검증을 진행 중이라고 밝혔다. 이전에 그와 그의 동료들은 실제 사례를 사용하거나 복잡한 임상 시나리오를 시뮬레이션하여 대규모 모델의 내부 테스트를 수행했습니다. 이 테스트는 이전의 간단한 테스트를 기반으로 하며 다양한 복잡성, 다양한 언어 스타일 및 다양한 수준의 의사의 의료 기록을 이해하는 대형 모델의 능력을 평가하는 것을 목표로 합니다.

그중 pi jingtao를 가장 괴롭히는 문제 중 하나는 대형 모델에 오류가 있는 경우 임상의가 방해받지 않도록 어떻게 보장할 수 있는가입니다. 즉, 임상의는 대형 모델과 어떤 관계를 맺어야 할까요?

이 모순은 첫 번째 내부 테스트에서 나타났습니다. 당시 pi jingtao는 복잡한 임상 시나리오를 시뮬레이션했으며 대형 모델이 제시한 치료 계획은 예상했던 "표준 답변"과 달랐습니다. 그 후 기술자들이 개입하여 대형 모델의 추론 과정을 다시 추적하여 가능한 오류를 찾으려고 노력했지만 소용이 없었습니다. 그리고 pi jingtao가 임상 지침과 일치하기 위해 "표준 답변"을 사용했을 때 그에게 인상적인 결과가 나타났습니다. 자신의 진단 및 치료 아이디어에 맹점이 있었습니다.

“이 모델을 처음 설계했을 때는 임상에 사용될 수 있는지, (진단 및 치료 효율성) 향상될 수 있는지 전혀 몰랐습니다. 하지만 이 사건 이후에 많은 자신감을 얻었습니다. 이 경험을 정리하여 환자의 임상 증상이 종합적인 결과임을 확인했습니다. 예를 들어, 환자는 신경학적 문제로 입원할 수도 있지만 심혈관, 신장, 간 질환의 변화를 경험할 수도 있습니다. 의사들이 표준화된 전문 교육을 받았음에도 불구하고 여전히 진단과 치료 사고에 사각지대가 있을 수 있으며, 매번 종합적인 진단과 치료 계획을 제공할 수 있다고 보장할 수는 없습니다.

또한 임상 지침은 지속적으로 업데이트되므로 모든 의사가 적시에 지식을 업데이트할 수 있는 것은 아닙니다. 의사의 지식 업데이트가 뒤처지면 대형 모델이 이러한 격차를 메우는 데 도움이 될 수 있습니다.

그러나 지침을 읽고 판단하는 것은 여전히 ​​임상의가 포기할 수 없는 기본 기술입니다. 피징타오는 의사들이 대형 모델이 제공하는 진단과 치료 계획이 자신의 판단과 일치하지 않는다고 판단할 경우 단순히 이를 받아들이거나 거부할 것이 아니라 그 이유를 자세히 조사해야 한다고 말했습니다. 이러한 사고 과정은 의사의 임상 진단 및 치료 역량을 향상시키는 데 도움이 되며, 임상 보조 진단 도구로서 대형 모델의 궁극적인 비전입니다. 결국, 대규모 모델이 결론을 제공할 수 있지만 진단 및 치료 과정에 대한 책임은 여전히 ​​임상의 자신에게 있습니다.

더 많은 사람들이 참여하도록 요청하세요

2023년 7월, 구글리서치와 딥마인드가 공동으로 제작한 세계 최초의 대형 일반 의료모델인 med-palm m이 정식 출시되었습니다. 데이터에 따르면 이 대형 모델은 임상 언어, 영상 및 유전체학을 이해할 수 있는 능력을 갖추고 있으며 곧 임상 환경에서 사용될 것으로 예상됩니다.

'2023년 의료 및 건강 ai 대형모델 산업 연구보고서'에 따르면, 2023년 10월 기준 국내에 공개된 대형모델 누적 수는 238개에 달하며, 그 중 약 50개는 환자상담, 의사보조, 의료인력 등이 포함된 의료용 대형모델이다. 약물 연구 및 개발, 건강 과학 대중화 및 기타 여러 분야. pi jingtao의 관찰에 따르면, 많은 대형 의료 모델의 개발은 "일반 진료"에서 시작하여 사용자가 다양한 질병에 대해 상담할 수 있도록 모든 전문 분야를 포괄하는 대규모 일반 진료 모델을 직접 구축하려고 시도합니다.

그러나 뇌혈관 질환의 대형 모델 구축에 참여한 후 wu jian 교수팀은 이 모델에 대해 의구심을 표명했습니다. 질병에 대한 임상 지침을 정리하는 것이 어렵고, 이에 상응하는 사고 사슬을 만드는 것도 시간이 많이 걸리고 노동 집약적이라는 사실을 발견했습니다. 동일한 방법을 사용하여 단기간에 일반 진료 모델을 훈련시키는 것도 어렵습니다. 용어. 즉, 현재의 일반의학 모델은 의학의 대중화는 가능하지만, 특정 전문분야에서는 효과적인 임상지도를 제공하기 어렵다는 것이다. 따라서 우젠 교수팀의 연구개발 이념은 전문적인 질환에서 시작하여 일반의학으로 나아가는 것이다.

“뇌혈관질환 특화 질병 모델이 성공하면 성공 경험을 다른 신경질환에 카피할 수 있고, 신경질환을 포괄적으로 다루면 특화된 대형 모델이 되고, 신경과의 경험을 다른 학과에 카피할 수 있다. pi jingtao는 wu jian 교수의 견해에 따르면 국내에 질병이 많을수록 질병 부담이 클수록 전문적인 질병 모델에 대한 임상 수요가 커질 것이라고 말했습니다. 예를 들어 우리나라에서 발생률이 가장 높은 4대 만성질환인 고혈압, 당뇨병, 관상동맥심장병, 뇌혈관질환은 모두 대형 모델 개발을 위한 매우 넓은 공간을 갖고 있습니다.

뇌혈관 질환 대형 모델 기자간담회에서 우 지안(wu jian) ​​교수는 뇌혈관 질환 분야 전문가와 전국 인공지능(ai) 분야 전문가를 모집해 혁신적인 뇌혈관 질환의 개혁 가능성을 파악하기 위해 협력할 것을 촉구했다. 기술을 활용하여 진단 및 치료 현황을 개선합니다. 학문적 장벽을 허물면 대형 의료모델의 반복작업을 완전히 피할 수 있다고 말했다.

"이것은 우리가 혼자서 할 수 있는 일이 아닙니다."

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