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han pasado casi dos años desde que el modelo grande de google (medpalm 2) ganó el examen de licencia médica de ee. uu. ¿está la inteligencia artificial (ia) calificada para convertirse en el “enemigo imaginario” de los médicos?

en julio de este año, un artículo publicado en nature medicine mostró que incluso el modelo de lenguaje grande (llm) más avanzado no puede realizar diagnósticos precisos para todos los pacientes, y la tasa de precisión diagnóstica (73%) es significativamente peor que la de los médicos humanos (89). %); en casos extremos (diagnóstico de colecistitis), la precisión del llm es solo del 13%.

pero a pi jingtao, médico del centro de neurología del hospital conmemorativo tsinghua chang gung de beijing, la ia le acaba de "dar una lección" este año. a finales de agosto, se lanzó oficialmente el modelo de enfermedad cerebrovascular específico a gran escala en lingxi medicine en el que participó pi jingtao. este modelo fue desarrollado bajo el liderazgo del equipo del profesor wu jian en el centro de neurología de su hospital. primer modelo de inteligencia artificial médica basado en enfermedades específicas en china.

"las capacidades del modelo grande pueden ser fuertes o débiles, y no podemos permitir que se use libremente". pi jingtao dijo que la mayor diferencia entre el modelo grande específico para una enfermedad y chatgpt es que utiliza ia para fabricar diagnósticos engañosos. y sugerencias de tratamiento córtelo de raíz para evitar consecuencias catastróficas.

a finales de agosto, se lanzó oficialmente el modelo a gran escala específico de la enfermedad cerebrovascular de lingxi medicine. el modelo fue desarrollado por el equipo del profesor wu jian en el centro de neurología del hospital conmemorativo tsinghua chang gung en beijing. es el primer modelo médico de inteligencia artificial basado. sobre enfermedades específicas en china. la imagen muestra la escena de la reunión de intercambio de tecnología de modelos grandes de medicina lingxi. foto proporcionada por el entrevistado.

especialistas en benchmarking y especialistas en enfermedades.

como una de las cuatro principales enfermedades crónicas en china, alrededor de dos tercios de las personas que presentan por primera vez una enfermedad cerebrovascular son personas mayores de 60 años, lo que tiene "alta incidencia, alta prevalencia, alta mortalidad y alta tasa de recurrencia". características. en 2021, la población de personas mayores de 65 años o más de mi país superó los 200 millones, y el problema de la escasez y la calidad desigual de los médicos especializados en enfermedades cerebrovasculares es particularmente destacado.

"no hay escasez de médicos generales en los hospitales primarios, pero sí de expertos o especialistas. este es el problema que resolverá el modelo grande". pi jingtao dijo que el modelo grande de enfermedad cerebrovascular es producto de la cooperación. entre instituciones médicas y empresas de tecnología. específicamente, h3c group proporciona personal técnico, algoritmos de inteligencia artificial y potencia informática, mientras que el beijing tsinghua chang gung memorial hospital y la universidad de tsinghua brindan big data y necesidades clínicas para crear conjuntamente una herramienta de diagnóstico auxiliar para los médicos.

el profesor wu jian dijo una vez que la inteligencia artificial médica tiene un enorme potencial y ventajas para aliviar la escasez de recursos médicos y mejorar el nivel de los servicios médicos. su núcleo radica en la extracción en profundidad y el análisis inteligente de datos de salud masivos, que pueden mejorar en gran medida la precisión y eficiencia del diagnóstico y tratamiento clínicos.

actualmente, la función principal de este gran modelo es analizar y extraer información clave de los registros médicos, compararla con la base de conocimientos clínicos y, en última instancia, proporcionar recomendaciones de tratamiento estandarizadas que cumplan con las pautas clínicas.

por un lado, los médicos pueden ingresar información insensibilizada sobre el curso clínico (excluyendo la información personal del paciente) y el modelo grande genera el plan de tratamiento final. mientras tanto, si el modelo grande detecta omisiones en la información sobre el curso de la enfermedad, recordará al médico que debe realizar suplementos oportunos para garantizar la estandarización de los registros médicos.

por otro lado, los médicos también pueden ingresar información simple, como las quejas de los pacientes (como los síntomas principales y la duración), y el modelo grande guiará la dirección de la consulta a través de la interacción selectiva, según las opciones en las que haga clic el médico, el diagnóstico clínico. y el proceso de tratamiento se mejorará gradualmente para mejorar la capacidad del médico basada en la evidencia.

la profesionalidad se refleja en dos aspectos.

en opinión de pi jingtao, en comparación con los grandes modelos generales como chatgpt, la profesionalidad del gran modelo específico de la enfermedad se refleja tanto en la cadena de pensamiento como en la base de conocimientos. tomando como ejemplo el modelo grande de enfermedad cerebrovascular, sus fuentes de datos incluyen dos partes: una parte son datos clínicos que han sido insensibilizados, que involucran información completa como características específicas de la enfermedad, condiciones de inicio y procesos de diagnóstico y tratamiento. la otra parte son las guías clínicas disponibles públicamente, una gran cantidad de libros de texto y libros de referencia de neurología y neurociencia, que forman el núcleo de la base de datos. vale la pena señalar que el modelo grande no puede recibir directamente este conocimiento, sino que debe ser reorganizado por médicos y equipos de ingeniería, y el marco y los contenidos clave de las guías clínicas deben transformarse en un lenguaje y procesos que las computadoras puedan comprender antes de ser implementados. entrada. dar modelos grandes.

"si se alimenta directamente sin restricciones, el modelo grande divergirá hacia otros aspectos y generará nuevos conocimientos. sin embargo, las guías clínicas ya son el nivel más alto de recomendaciones estandarizadas de diagnóstico y tratamiento, y cualquier modificación sobre esta base es incorrecta y no es lo que "pi jingtao dijo a los periodistas que para hacer que el modelo grande sea "obediente", además de alimentarlo con conocimientos que la computadora pueda "comprender", lo más importante es enseñarle un conjunto de "cadenas de pensamiento" de médicos. y confiar en esta capacidad para hacer inferencias sobre los datos clínicos de diferentes pacientes.

por ejemplo, el proceso de diagnóstico y tratamiento de un médico especialista en enfermedades cerebrovasculares generalmente incluye solicitar un historial médico, realizar un examen físico, considerar exámenes auxiliares y dar un diagnóstico preciso después de un análisis completo. con base en los resultados del diagnóstico, el médico considerará la causa específica de la enfermedad del paciente y otras enfermedades subyacentes, combinadas con diagnósticos estandarizados y recomendaciones de tratamiento, para formular un plan de tratamiento estandarizado.

durante este proceso, diferentes quejas de los pacientes apuntan a diferentes direcciones de investigación. pero el problema es que, aunque el pensamiento de los modelos grandes es "divergente", no tiene la capacidad de construir de forma independiente una cadena de pensamiento. por lo tanto, el equipo de ingeniería necesita comprender profundamente el diagnóstico clínico y los escenarios de tratamiento y convertir el pensamiento clínico del médico. en pensamientos que pueden ser entendidos por la máquina. este proceso permite a los médicos y equipos técnicos experimentar el aprendizaje cruzado.

"la brecha es principalmente una barrera de comunicación lingüística. por ejemplo, no entendemos la cadena de pensamiento y ellos no comprenden la relación entre las diferentes enfermedades. pero esto no tendrá un impacto sustancial en nuestra investigación. mientras entendemos el conocimiento básico del campo de la otra parte, esto aclarará las dificultades", dijo pi jingtao.

los médicos siguen siendo responsables

pi jingtao reveló que un gran modelo de enfermedad cerebrovascular se encuentra actualmente en verificación clínica en el centro de neurología del hospital conmemorativo tsinghua chang gung en beijing. anteriormente, él y sus colegas realizaron pruebas internas de modelos grandes utilizando casos reales o simulando escenarios clínicos complejos. esta prueba se basa en una prueba simple anterior y tiene como objetivo evaluar la capacidad del modelo grande para comprender registros médicos de diversa complejidad, diferentes estilos de lenguaje y diferentes niveles de médicos.

entre ellos, uno de los problemas que más preocupa a pi jingtao es: si hay un error en el modelo grande, ¿cómo podemos garantizar que los médicos no se vean perturbados? en otras palabras, ¿cómo deberían relacionarse los médicos con los modelos grandes?

esta contradicción surgió durante las primeras pruebas internas. en ese momento, pi jingtao simuló un escenario clínico complejo y el plan de tratamiento proporcionado por el modelo grande era diferente de la "respuesta estándar" esperada. posteriormente, los técnicos intervinieron y siguieron el proceso de razonamiento del modelo grande, intentando encontrar posibles errores, pero fue en vano. y cuando pi jingtao utilizó las "respuestas estándar" para que coincidieran con las directrices clínicas, surgió un resultado que lo impresionó: había un punto ciego en sus propias ideas de diagnóstico y tratamiento.

“cuando se diseñó este modelo por primera vez, no tenía idea de si podría usarse en la práctica clínica y si podría mejorar (el diagnóstico y la eficiencia del tratamiento), pero después de este incidente, me dio mucha confianza ", dijo pi jingtao. resumió esta experiencia y descubrió que los síntomas clínicos del paciente eran un resultado integral. por ejemplo, un paciente puede ser hospitalizado por problemas neurológicos pero también puede estar experimentando cambios en sus afecciones cardiovasculares, renales y hepáticas. aunque los médicos han recibido una formación especializada estandarizada, es posible que todavía haya puntos ciegos en su pensamiento sobre el diagnóstico y el tratamiento, y no pueden garantizar que puedan proporcionar un diagnóstico y un plan de tratamiento integrales en todo momento.

además, las guías clínicas se actualizan constantemente y no todos los médicos pueden actualizar sus conocimientos de manera oportuna. cuando las actualizaciones de conocimientos de los médicos se quedan atrás, los modelos grandes pueden ayudar a compensar estas brechas.

sin embargo, leer las directrices y emitir juicios siguen siendo habilidades básicas que los médicos no pueden abandonar. pi jingtao dijo que si los médicos descubren que el diagnóstico y el plan de tratamiento proporcionados por el modelo grande son inconsistentes con su propio juicio, no deben simplemente aceptarlo o rechazarlo, sino que deben profundizar en las razones. este proceso de pensamiento ayuda a los médicos a mejorar sus capacidades de diagnóstico y tratamiento clínico, y es la visión definitiva de los modelos grandes como herramientas de diagnóstico auxiliar clínico. después de todo, aunque los modelos grandes pueden proporcionar conclusiones, siguen siendo los propios médicos los responsables del proceso de diagnóstico y tratamiento.

convocatoria para que más personas se unan

en julio de 2023, se lanzó oficialmente med-palm m, el primer gran modelo médico general del mundo creado conjuntamente por google research y deepmind. los datos muestran que este gran modelo tiene la capacidad de comprender el lenguaje clínico, las imágenes y la genómica, y se espera que pronto se utilice en entornos clínicos.

según el "informe de investigación de la industria de modelos grandes de ia médica y sanitaria de 2023", en octubre de 2023, el número acumulado de modelos grandes divulgados a nivel nacional ha llegado a 238, de los cuales casi 50 son modelos médicos grandes, que incluyen consultas de pacientes, asistentes médicos y investigación y desarrollo de medicamentos, divulgación de las ciencias de la salud y muchos otros campos. según la observación de pi jingtao, el desarrollo de muchos modelos médicos grandes comienza desde la "práctica general" e intenta construir directamente un modelo grande de práctica general que cubra todas las especialidades para que los usuarios consulten sobre diversas enfermedades.

sin embargo, tras participar en la construcción de un gran modelo de enfermedad cerebrovascular, el equipo del profesor wu jian expresó dudas sobre este modelo. descubrieron que es difícil clasificar las pautas clínicas para una enfermedad y que también requiere mucho tiempo y trabajo crear una cadena de pensamiento correspondiente. es difícil entrenar un modelo de práctica general utilizando el mismo método en el corto plazo. término. en otras palabras, el modelo actual de práctica general puede popularizar la ciencia médica, pero es difícil proporcionar una orientación clínica eficaz en áreas de especialidad específicas. por tanto, la idea de investigación y desarrollo del equipo del profesor wu jian es partir de enfermedades especializadas y luego avanzar hacia la medicina general.

"si el modelo de enfermedad especializada para las enfermedades cerebrovasculares tiene éxito, podremos copiar la experiencia exitosa a otras enfermedades neurológicas; si las enfermedades neurológicas se cubren de manera integral, se convertirá en un gran modelo especializado; la experiencia de la neurología se podrá copiar a otros departamentos. formar un verdadero modelo médico general ", dijo pi jingtao, en opinión del profesor wu jian, cuantas más enfermedades haya en el país y mayor sea la carga de morbilidad, mayor será la demanda clínica de modelos de enfermedades especializados. el espacio de investigación y desarrollo será. más grande, por ejemplo, las cuatro principales enfermedades crónicas con mayor incidencia en mi país: hipertensión, diabetes, enfermedades coronarias y enfermedades cerebrovasculares tienen un espacio muy amplio para el desarrollo de modelos grandes.

en la conferencia de prensa del modelo a gran escala de enfermedad cerebrovascular, el profesor wu jian emitió una orden de reclutamiento llamando a expertos en el campo de las enfermedades neurológicas y profesionales en el campo de la inteligencia artificial de todo el país a trabajar juntos para aprovechar las posibilidades de reforma. de tecnologías innovadoras y mejorar los resultados clínicos. estado actual del diagnóstico y tratamiento. dijo que si se pueden derribar las barreras académicas, se puede evitar por completo el trabajo repetitivo de grandes modelos médicos.

"esto no es algo que podamos hacer solos", dijo pi jingtao.

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