новости

прошло почти два года с тех пор, как большая модель google (medpalm 2) выиграла экзамен на получение медицинской лицензии в сша. может ли искусственный интеллект (ии) стать «воображаемым врагом» врачей?

в июле этого года статья, опубликованная в журнале nature medicine, показала, что даже самая совершенная модель большого языка (llm) не может поставить точный диагноз всем пациентам, а уровень диагностической точности (73%) значительно хуже, чем у врачей-людей (89 %); в крайних случаях (диагностика холецистита) точность ллм составляет всего 13%.

но пи цзинтао, врач центра неврологии мемориальной больницы цинхуа чанг гун в пекине, в этом году ии «преподал урок». в конце августа была официально выпущена крупномасштабная модель цереброваскулярных заболеваний в медицине линси, в которой участвовал пи цзинтао. эта модель была разработана под руководством команды профессора у цзяня в центре неврологии его больницы. первая медицинская модель искусственного интеллекта, основанная на конкретных заболеваниях в китае.

«возможности большой модели могут быть либо сильными, либо слабыми, и мы не можем позволить ее свободно использовать». и рекомендации по лечению. пресекайте это в зародыше, чтобы избежать катастрофических последствий.

в конце августа была официально выпущена крупномасштабная модель lingxi medicine, предназначенная для лечения цереброваскулярных заболеваний. модель была разработана командой профессора у цзяня в центре неврологии мемориальной больницы цинхуа чанг гун в пекине. это первая медицинская модель искусственного интеллекта. по конкретным заболеваниям в китае. на снимке изображена сцена встречи по обмену большими моделями медицинских технологий в линси. фото предоставлено собеседником

специалисты по бенчмаркингу и специалисты по заболеваниям

поскольку цереброваскулярное заболевание является одним из четырех основных хронических заболеваний в китае, около двух третей впервые возникших цереброваскулярных заболеваний составляют пожилые люди старше 60 лет, что характеризуется «высокой заболеваемостью, высокой распространенностью, высокой смертностью и высокой частотой рецидивов». характеристики. по состоянию на 2021 год численность пожилого населения моей страны в возрасте 65 лет и старше превысила 200 миллионов человек, и особенно остро стоит проблема нехватки и неравномерного качества врачей, занимающихся цереброваскулярными заболеваниями.

«в больницах первичного звена нет недостатка во врачах общей практики, но существует нехватка специалистов-экспертов или специалистов. это проблема, которую решит большая модель», — сказал пи цзинтао, — большая модель цереброваскулярных заболеваний является продуктом сотрудничества». между медицинскими учреждениями и технологическими компаниями. в частности, группа h3c предоставляет технический персонал, алгоритмы искусственного интеллекта и вычислительные мощности, а пекинская мемориальная больница цинхуа чанг гунг и университет цинхуа предоставляют большие данные и клинические потребности для совместного создания вспомогательного диагностического инструмента для врачей.

профессор у цзянь однажды сказал, что медицинский искусственный интеллект имеет огромный потенциал и преимущества в решении проблемы нехватки медицинских ресурсов и повышении уровня медицинских услуг. его суть заключается в углубленном изучении и интеллектуальном анализе огромных объемов медицинских данных, что может значительно повысить точность и эффективность клинической диагностики и лечения.

в настоящее время основной функцией этой большой модели является анализ и извлечение ключевой информации из медицинских записей, сопоставление ее с базой клинических знаний и, в конечном итоге, предоставление стандартизированных рекомендаций по лечению, соответствующих клиническим рекомендациям.

с одной стороны, врачи могут вводить десенсибилизированную информацию о клиническом курсе (за исключением личной информации пациента), а большая модель генерирует окончательный план лечения. между тем, если большая модель обнаружит упущения в информации о ходе заболевания, она напомнит врачу о необходимости своевременного внесения дополнений для обеспечения стандартизации медицинских записей.

с другой стороны, врачи также могут вводить простую информацию, такую ​​как жалобы пациента (например, основные симптомы и продолжительность), а большая модель будет определять направление консультации посредством выборочного взаимодействия на основе выбранных врачом вариантов клинического диагноза. и процесс лечения будет постепенно совершенствоваться, чтобы улучшить научно обоснованные способности врачей.

профессионализм проявляется в двух аспектах

по мнению пи цзинтао, по сравнению с общими большими моделями, такими как chatgpt, профессионализм большой модели, ориентированной на конкретные заболевания, отражается как в цепочке мышления, так и в базе знаний. если взять в качестве примера большую модель цереброваскулярного заболевания, то ее источники данных включают две части: одна часть — это десенсибилизированные клинические данные, включающие комплексную информацию, такую ​​​​как конкретные характеристики заболевания, условия начала, а также процессы диагностики и лечения. другая часть — это общедоступные клинические руководства, большое количество учебников и справочников по неврологии и нейробиологии, которые составляют ядро ​​базы данных. стоит отметить, что большая модель не может напрямую получить эти знания. вместо этого врачи и инженерные команды должны ее реорганизовать, а структуру и ключевое содержание клинических руководств необходимо преобразовать в язык и процессы, которые компьютеры смогут понять, прежде чем они будут реализованы. дайте большие модели.

«если использовать ее напрямую, без ограничений, большая модель отклонится от других аспектов и приведет к некоторым новым пониманиям. однако клинические рекомендации уже представляют собой высший уровень стандартизированных рекомендаций по диагностике и лечению, и любые модификации на этой основе неверны и не являются тем, что мы пи цзинтао сказал репортерам, что для того, чтобы сделать большую модель «послушной», помимо предоставления ей знаний, которые компьютер может «понять», более важным является научить ее набору «мыслительных цепочек» врачей. и опираться на эту способность делать выводы о клинических данных разных пациентов.

например, процесс диагностики и лечения врача, занимающегося цереброваскулярными заболеваниями, обычно включает в себя сбор анамнеза, проведение физического осмотра, рассмотрение дополнительных обследований и постановку точного диагноза после комплексного анализа. на основании результатов диагностики врач рассмотрит конкретную причину заболевания пациента и другие основные заболевания в сочетании со стандартизированным диагнозом и рекомендациями по лечению, чтобы сформулировать стандартизированный план лечения.

в ходе этого процесса различные жалобы пациентов указывают на разные направления исследования. но проблема в том, что хотя мышление больших моделей и «дивергентно», оно не обладает способностью самостоятельно выстраивать цепочку мышления. поэтому инженерной команде необходимо глубоко понимать сценарии клинической диагностики и лечения и конвертировать клиническое мышление врача. в мышление, которое может быть понято машиной. этот процесс позволяет врачам и техническим командам осуществлять перекрестное обучение.

«разрыв — это, главным образом, барьер языкового общения. например, мы не понимаем цепочку мышления, а они не понимают взаимосвязь между разными заболеваниями. но существенного влияния на наши исследования это не окажет. мы понимаем базовые знания в сфере деятельности другой стороны. это прояснит трудности», — сказал пи цзинтао.

врачи по-прежнему несут ответственность

пи цзинтао сообщил, что большая модель цереброваскулярного заболевания в настоящее время проходит клиническую проверку в центре неврологии мемориальной больницы цинхуа чанг гун в пекине. ранее он и его коллеги проводили внутреннее тестирование крупных моделей, используя реальные случаи или моделируя сложные клинические сценарии. этот тест основан на более раннем простом тесте и направлен на оценку способности большой модели понимать медицинские записи различной сложности, разные языковые стили и разные уровни врачей.

среди них одна из проблем, которая больше всего беспокоит пи цзинтао, заключается в том, что если в большой модели есть ошибка, как мы можем гарантировать, что врачи не будут обеспокоены? другими словами, как клиницистам следует относиться к крупным моделям?

это противоречие выявилось во время первого внутреннего тестирования. в то время пи цзинтао смоделировал сложный клинический сценарий, и план лечения, предложенный большой моделью, отличался от ожидаемого «стандартного ответа». впоследствии вмешались технические специалисты и проследили процесс рассуждений большой модели, пытаясь найти возможные ошибки, но безуспешно. и когда пи цзинтао использовал «стандартные ответы» в соответствии с клиническими рекомендациями, получился результат, который его впечатлил: в его собственных идеях диагностики и лечения было «слепое пятно».

«когда эта модель была впервые разработана, я понятия не имел, можно ли ее использовать в клинической практике и можно ли улучшить и улучшить (эффективность диагностики и лечения), но после этого случая она придала мне большую уверенность», — сказал пи цзинтао. обобщил этот опыт и обнаружил, что клинические симптомы пациента представляют собой комплексный результат. например, пациент может быть госпитализирован по поводу неврологических проблем, но также может испытывать изменения в сердечно-сосудистых, почечных и печеночных заболеваниях. несмотря на то, что врачи прошли стандартизированную специальную подготовку, в их подходах к диагностике и лечению все еще могут оставаться «слепые пятна», и они не могут гарантировать, что смогут каждый раз предоставлять комплексный план диагностики и лечения.

кроме того, клинические рекомендации постоянно обновляются, и не все врачи могут своевременно обновлять свои знания. когда обновление знаний врачей отстает, большие модели могут помочь восполнить эти пробелы.

однако чтение руководств и вынесение суждений по-прежнему являются базовыми навыками, от которых врачи не могут отказаться. пи цзинтао сказал, что если врачи обнаружат, что диагноз и план лечения, предложенные большой моделью, не соответствуют их собственным суждениям, им не следует просто принимать или отвергать это, но следует углубиться в причины. этот мыслительный процесс помогает врачам улучшить свои возможности клинической диагностики и лечения и является конечным результатом использования больших моделей в качестве вспомогательных клинических диагностических инструментов. в конце концов, хотя большие модели могут дать выводы, ответственность за диагностику и процесс лечения по-прежнему несут сами врачи.

призовите больше людей присоединиться

в июле 2023 года был официально выпущен med-palm m, первая в мире крупная общемедицинская модель, созданная совместно google research и deepmind. данные показывают, что эта большая модель способна понимать клинический язык, визуализацию и геномику, и ожидается, что вскоре она будет использоваться в клинических условиях.

согласно «отчету об исследованиях отрасли крупных моделей искусственного интеллекта в области медицины и здравоохранения за 2023 год», по состоянию на октябрь 2023 года совокупное количество раскрытых внутри страны крупных моделей достигло 238, из которых почти 50 являются крупными медицинскими моделями, включающими консультации пациентов, ассистентов врачей и исследования и разработки лекарств, популяризация науки о здоровье и многие другие области. по наблюдению пи цзинтао, разработка многих крупных медицинских моделей начинается с «общей практики» и пытается напрямую построить большую модель общей практики, охватывающую все специальности, чтобы пользователи могли консультироваться по поводу различных заболеваний.

однако после участия в построении большой модели цереброваскулярных заболеваний команда профессора у цзяня выразила сомнения относительно этой модели. они обнаружили, что сложно разобраться в клинических руководствах по заболеванию, а также отнимает много времени и труда для создания соответствующей цепочки мышления. трудно обучить модель общей практики, используя тот же метод вкратце. срок. другими словами, нынешняя модель общей практики может популяризировать медицинскую науку, но трудно обеспечить эффективное клиническое руководство в конкретных областях специализации. таким образом, идея исследований и разработок команды профессора у цзяня состоит в том, чтобы начать со специализированных заболеваний, а затем перейти к общей медицине.

«если специализированная модель цереброваскулярных заболеваний окажется успешной, мы сможем скопировать успешный опыт для других неврологических заболеваний; если неврологические заболевания будут всесторонне охвачены, она станет специализированной большой моделью; опыт неврологии затем можно будет скопировать в другие отделения». сформировать настоящую общемедицинскую модель». пи цзинтао сказал, что, по мнению профессора у цзяня, чем больше заболеваний в стране и чем больше бремя болезней, тем больше клинический спрос на специализированные модели заболеваний. пространство для исследований и разработок будет больше. например, четыре основных хронических заболевания с самой высокой заболеваемостью в моей стране — гипертония, диабет, ишемическая болезнь сердца и цереброваскулярные заболевания — имеют очень широкое пространство для разработки крупных моделей.

на пресс-конференции крупномасштабной модели цереброваскулярных заболеваний профессор у цзянь издал приказ о наборе персонала, призывая экспертов в области неврологических заболеваний и специалистов в области искусственного интеллекта по всей стране работать вместе, чтобы понять возможности реформы. инновационных технологий и улучшить клинические результаты. текущее состояние диагностики и лечения. он сказал, что если удастся разрушить академические барьеры, можно будет полностью избежать повторяющейся работы над крупными медицинскими моделями.

«это не то, что мы можем сделать в одиночку», — сказал пи цзинтао.

ежедневные экономические новости