這次,AI要代替醫(yī)生?
出品 | 虎嗅醫(yī)療組
作者 | 陳廣晶
編輯 | 廖影
【資料圖】
頭圖 |視覺中國
AI(人工智能)能不能替代醫(yī)生?
“AI替代醫(yī)生是遲早的事。” 張強醫(yī)生集團創(chuàng)始人、首席醫(yī)生張強告訴虎嗅,如果在半年前,他還會給出完全不同的答案,但GPT為代表的生成式AI改變了他的想法。
南方科技大學恒普生命科學研究中心首席醫(yī)學專家李定綱進一步預言,基于大模型的AI進入醫(yī)療,將生產(chǎn)大批中低級“醫(yī)生”,他們有相當于名牌醫(yī)科大學畢業(yè)生的水平,可以更好地完成日常基礎工作;也可以推動精準醫(yī)學應用,填補地域間醫(yī)療水平的巨大差異。
幾乎每一次AI技術有突破,醫(yī)療都是該技術最躍躍欲試的領域。在過去10多年的時間里,IBM、谷歌等科技巨頭都在這一領域持續(xù)推進。新一波由微軟掀起的GPT浪潮中,醫(yī)療也同樣是熱門賽道。
“醫(yī)療不是第一批,是第零批。”鷹瞳科技(Airdoc)創(chuàng)始人張大磊,在《超越想象的GPT醫(yī)療》的分享活動中回應醫(yī)療會不會是GPT第一批落地的產(chǎn)業(yè)時這樣說。
就在此前不久,谷歌、Meta等全球科技巨頭,百度、阿里巴巴、華為、訊飛等國內科技大廠,互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療公司醫(yī)聯(lián)等,都相繼公布了其AI在醫(yī)療上的新進展。
這次,AI又將給醫(yī)學界帶來哪些改變?
醫(yī)生對AI的態(tài)度變了
科技界大佬們對改變醫(yī)療的執(zhí)著,從有了AI誕生就有了。幾乎是1956年達特茅斯會議之后,就已經(jīng)有人嘗試用計算機程序來“扮演”醫(yī)生的角色了。在中國,上世紀70年代末也有了一款早期看病相關的“AI”——“關幼波肝病診療程序”,主要輔助醫(yī)生看診。
2011年,IBM沃森(Watson)在電視游戲節(jié)目《危險邊緣》中完敗最優(yōu)秀的人類玩家,由此在全球掀起AI熱潮以后,IBM就與多家腫瘤權威機構合作開發(fā)出了“沃森醫(yī)生”。
只可惜,這一系列被寄予厚望的AI產(chǎn)品,用起來卻不太靈光。
“沃森做的診斷非常的保守。可以說,只是做了最簡單層級的醫(yī)療處置,沒有考慮到患者的個體化資料和病情變化,或者潛在的情況。”遼油寶石花醫(yī)院腫瘤一病區(qū)副主任申龍海,向虎嗅分享體驗“沃森腫瘤”的感受時說。
由于接受訓練的數(shù)據(jù)不是真實患者數(shù)據(jù),沃森在輔助醫(yī)生設計癌癥治療方案時,還曾經(jīng)給出過“不合適且危險”的方案——給伴有嚴重出血癥狀的患者開容易導致出血的藥物。沃森也因此逐漸成為IBM的“棄子”。
再之后的AI產(chǎn)品放棄了宏大的目標,更加專注于具體輔助工作上,落地項目逐漸集中到了醫(yī)學影像、病理分析、智能導診等領域。給人的印象,主要還是幫助人類完成大量簡單重復性的工作,或者查詢方面的工作,充當著初級助手的角色。
“再復雜一些的,需要個性化分析的工作,AI目前還是做不到。”申龍海向虎嗅表示。
來自視覺中國
這一切在chatGPT出現(xiàn)后發(fā)生了急劇的轉變,基于大模型的AI,在診療中,也表現(xiàn)出了令醫(yī)生“震驚”的潛力。
張強醫(yī)生曾經(jīng)在臨床診療中“用”到了“AI助手”。他的一名患者在經(jīng)過靜脈曲張手術后,腿上出現(xiàn)了紅色的硬結,去過很多家醫(yī)院看診,結果都是靜脈炎。經(jīng)過與AI助手對話,最終確定這名患者腿上的硬結是惡性淋巴腫瘤。病理結果也證實了這一診斷結果。
“這個案例對我的啟發(fā)和震動都很大。”張強醫(yī)生事后向虎嗅這樣說。這實際上超過了很多三甲醫(yī)院專家的水平。
類似的震撼也出現(xiàn)在大洋彼岸。2022年秋天,GPT-4(當時代號:達芬奇-3)還在研究中,哈佛大學醫(yī)學院生物醫(yī)學信息學系首席主任伊薩克·科恩,受邀對這個新的大模型進行了試驗性訪問。作為醫(yī)學博士和計算機科學博士,他第一次將GPT-4用于臨床就感到了震撼。
在這次訪問中,AI助手經(jīng)過兩輪問答,就診斷出了一例每10萬名嬰兒中僅有不到1名患者的非常罕見的疾病。
科恩在撰文中寫道:“它比我所觀察到的許多醫(yī)生表現(xiàn)得還要優(yōu)秀。”
這也改變了張強、申龍海等臨床專家對AI的看法。AI盡管目前仍然存在各種問題,但是其驚人的學習能力,還是讓醫(yī)生們感受到其“深不可測”的潛力。
大模型做對了什么?
除了在臨床診斷中表現(xiàn)出來的潛力,更令人驚奇的是,GPT等大模型還有人文關懷的一面,令很多人自嘆不如。在給出診斷結果和治療方案時,總還不忘要安慰一下患者,充分詮釋了“醫(yī)學之父”希波克拉底“總是去安慰”的理念。
自然語言溝通能力提升,以及新增的對復雜問題系統(tǒng)整合處理能力,被認為是第二代醫(yī)療AI,也就是基于transformer形成的大模型構建的醫(yī)療AI的優(yōu)勢所在。這種語言能力和交流中表現(xiàn)出來的邏輯性,讓AI更加容易獲得人類的信任。
“AI更像人了。”張強告訴虎嗅。
在集中和大模型互動了7天以后,張強終于掌握了與新一代AI交流的“法門”。他決定“雇傭”一個虛擬的AI助手,取名Emily。Emily有數(shù)字形象,除了是張強的助理,還在“張強醫(yī)生集團”正在推進的出海項目中,扮演“形象代言人”的角色,還為每一個員工出謀劃策。
“AI對做我決策的幫助很大。”張強告訴虎嗅,自從全院引入AI,每一個問題都在當天得到了妥善解決。“AI把所有的問題都變成了選擇題。”
對于AI有沒有理性的問題,盡管計算機領域專家還沒有明確的答案,但是很多用戶堅信他有理性了。
電影《奇異博士》劇照
大模型能做到這一步,并不只靠“花言巧語”。GPT等大模型已經(jīng)不再局限于單模態(tài)的發(fā)展模式,對更多工作內容的整合能力,讓AI不再像從前一樣拘謹、保守。
“他像一個指揮官。”《超越想象的GPT醫(yī)療》一書的譯者蘆義告訴虎嗅,這一次語言大模型帶來的變革之所以深刻,是因為大模型可以通過語言來認識世界、沉淀經(jīng)驗。
比如在診療中,AI將診斷知識、當前主流醫(yī)療AI的讀影技術等,全部統(tǒng)籌起來,以其獨特的“思考”方式得出最優(yōu)解,再以人類能夠理解的方式輸出,以助手的角色,幫助人類全面提高醫(yī)療效率。
在8月初,谷歌和旗下DeepMind團隊公布的一份報告中,其醫(yī)療大模型Med-PaLM M已經(jīng)可以承擔14種不同的生物醫(yī)學任務,包括問題問答、視覺問題回答、醫(yī)學圖像分類、放射學報告生成和總結,以及基因組變體調用等。
此外,大模型讓醫(yī)療AI有更強的泛化能力。仍以Med-PaLM M為例。這種AI已經(jīng)可以將知識泛化到從未接觸過的領域,比如在X光片中正確識別從未“見”過的結核病變。
從未受過醫(yī)學訓練的GPT,也在早期試驗性使用中表現(xiàn)出了這種能力。科恩以擔憂的形式提到這個問題,就是GPT根本沒有醫(yī)學方面的知識——它所做的只是在對話中的一連串單詞中“計算”下一個詞,但是卻可以參與到診斷中,并擊敗大多數(shù)醫(yī)生。這是令人驚奇的,也是非常有用的。
近期醫(yī)療反腐重新把醫(yī)療難題擺到了公眾的面前。實際上,絕大多數(shù)中國人對“看病難、看病貴”都有切身體會,在這些切膚之痛背后,是全人類都共同面對的醫(yī)療成本不斷攀升、優(yōu)質醫(yī)生資源緊缺、老齡化趨勢加重、全球性流行病隨時到來等問題。
作為助手,“AI和機器人,可以把醫(yī)生、護士解放出來。”李定綱向虎嗅指出,目前老齡化趨勢下,勞動力缺乏,這些新技術可以取代人類醫(yī)生去做中低端工作,無疑對提高效率有很大幫助的。還可以推廣開來,“所有技術含量高、培養(yǎng)周期長、對人體有傷害,有毒、有放射性,都可以讓AI和機器人替代人去做”。
AI終于可以代替醫(yī)生了嗎?
熟悉醫(yī)療的專業(yè)人士表現(xiàn)得更加克制、冷靜。在AI過去幾輪沖擊醫(yī)療未果后,專業(yè)人士已經(jīng)認識到,醫(yī)療的問題并不是單靠技術能解決的,更何況技術本身也還有其待完善之處。
中國科學院復雜系統(tǒng)管理與控制國家重點實驗室研究者王飛躍,就在前不久發(fā)表的一篇文章中提到,6年前,圖靈獎獲得者Hinton教授曾經(jīng)預言,深度學習將會比放射科醫(yī)生做得更好。
而今天,盡管深度學習已經(jīng)取得了很大的成功,但是醫(yī)學界還是不能“停止培養(yǎng)放射科醫(yī)生”。相反,為了應對AI帶來的變化,還必須培養(yǎng)更多的新型放射科醫(yī)生。
回到GPT等大模型基礎上誕生的AI醫(yī)生身上,最明顯的問題就是“幻覺”,即說出一些看似合理實則虛構的內容。對于沒有醫(yī)學常識的大眾來說,如果將AI醫(yī)生認定為權威,其結果很可能是災難性的。
必須說明的是,目前受到法律法規(guī)的限制,AI醫(yī)生還不能拿到行醫(yī)資格,也不能面向患者進行診療。在張強醫(yī)生與AI合作診療的案例中,AI也只是作為張強醫(yī)生的助手、顧問,給出提示。在醫(yī)聯(lián),MedGPT也只是用于內部參考。
而在與AI的互動中,人類的醫(yī)療水平、給出提示的能力,也決定了AI表現(xiàn)的“天花板”在哪里。比如在張強提供的案例中,醫(yī)生本身已經(jīng)有了基本的判斷,AI的作用主要是提供證據(jù)支持。
“根據(jù)經(jīng)驗,我懷疑這是惡性腫瘤,但是吃不準,就找他商量。”張強醫(yī)生告訴虎嗅。
而在第一遍回答時,AI給出的答案并不可靠,他給出的是動脈血栓等明顯不可能的猜測。于是,張強醫(yī)生又從另一個方面引導:“一個淋巴瘤化療的病人,有沒有可能出現(xiàn)體表的多發(fā)性結節(jié)腫塊?”
受此啟發(fā),AI才給出新的推斷,認為腫塊是轉移的惡性腫瘤,因為惡性腫瘤有轉移到皮膚上的可能,并列出了可能轉移的部位。有了這些信息,張強又進一步核實,才得出了準確的診斷。
“這是張醫(yī)生在問,如果是‘小張醫(yī)生’可能就是另一個故事了。”張強在總結經(jīng)驗時調侃說。
來自:視覺中國
北京大學新聞與傳播學院教授胡泳直言:萬事萬物搞不定的時候,我們總希望靠技術來解決,但是結果往往帶來更大的代價。
他指出,醫(yī)療是與千萬人福祉關系密切的產(chǎn)業(yè)之一,但同時也是利益關系盤根錯節(jié)的領域,既得利益體非常難以攻破。在這種情況下,我們過度把希望寄托于技術的單兵突進,是不能解決問題的。
AI醫(yī)生如果通過考試,能不能拿到執(zhí)業(yè)資格證?AI出錯后如何追責?每一個問題的解決都是牽涉甚廣的。
新一代AI的學習能力已經(jīng)得到了醫(yī)生的認可。蘆義也認為,未來AI醫(yī)生要獨當一面,最大的障礙將是法律、法規(guī)、倫理等方面的限制,而非技術。
有趣的是,新一代AI也更加謙遜、有“自知之明”。張強曾經(jīng)問AI助手,能不能接任董事長的位置。Emily出現(xiàn)了罕見的長時間停頓,最后拒絕了這個提議,并承認自己無法替代任何人。
歷史趨勢不可阻擋
無論如何,AI在醫(yī)療領域廣泛應用已經(jīng)是大勢所趨了。
動脈網(wǎng)數(shù)據(jù)顯示,預計2020年到2025年,中國醫(yī)療AI、AI輔助新藥研發(fā)加上AI助力腫瘤診斷等賽道的年復合增長率將達到39.4%,到2025年市場總規(guī)模將突破300億元。
微軟在chatGPT大火以后,除了GPT-4,也有很多生物醫(yī)學領域的大模型誕生。從公開數(shù)據(jù)看,僅中國就有至少18個醫(yī)療大模型亮相。而GPT還不是AI跨界醫(yī)療走得最快的大模型。
中國醫(yī)療大模型企業(yè)發(fā)布時間應用場景Deepwise MetAI深睿醫(yī)療2023年4月醫(yī)療智慧影像&數(shù)據(jù)通用平臺火星認知科大訊飛2023年5月診后康復管理ClouD GPT智云健康2023年5月輔助診斷、藥械研發(fā)Uni-talk上海聯(lián)通2023年5月17日專業(yè)醫(yī)學文獻檢索,輔助診斷等山海云知聲2023年5月24日少數(shù)病歷撰寫、門診病歷生成系統(tǒng)、商保智能理賠系統(tǒng)MedGPT醫(yī)聯(lián)2023年5月全流程智能化診療基于華為云潤達醫(yī)療2023年6月檢驗報告智能解讀、互聯(lián)網(wǎng)檢驗以及居民全周期健康管理華佗GPT深圳市大數(shù)據(jù)研究院2023年6月問診對話添翼東軟2023年6月輔助醫(yī)生問診、患者健康服務、醫(yī)院管理
中國醫(yī)療大模型(續(xù)表)
企 業(yè)發(fā)布 時間應用 場景HealthGPT叮當健康2023年6月用戶健康助手左醫(yī)醫(yī)療大語言模型左手醫(yī)生2023年6月擬人AI醫(yī)生問診和問答、智能導診、病歷書寫、結構化抽取、只能診斷、隨訪OpenMEDLab浦醫(yī)上海人工智能實驗室2023年6月29日醫(yī)療多模態(tài)基礎模型群京醫(yī)千詢京東健康2023年7月提供導診、健康咨詢、輔助決策靈醫(yī)Bot百度靈醫(yī)智惠2023年7月14日文檔理解、病歷理解、醫(yī)療問答岐黃問道·大模型南京大經(jīng)中醫(yī)藥2023年7月28日基于已確診疾病的臨床診療CareGPT微脈2023年8月17日全病程管理:預防、咨詢、預約、康復等WiNEX Copilot衛(wèi)寧健康2023年10月(預計)醫(yī)療知識問答、互聯(lián)網(wǎng)問診、醫(yī)療報告小結升級版SenseCare智慧醫(yī)院商湯2023年7月13日就醫(yī)、診療、隨訪
數(shù)據(jù)來自公開信息,虎嗅制圖
從某些方面看,AI醫(yī)生已經(jīng)跟人類醫(yī)生做得差不多好,有些方面甚至有趕超的趨勢了。但是,這不意味著,AI醫(yī)生可以取代人類醫(yī)生。技術要想改變醫(yī)療也還有很長的路要走。
今年5月,我國率先發(fā)布的醫(yī)聯(lián)的“AI醫(yī)生”MedGPT,在與10位國內頂級大三甲醫(yī)院的醫(yī)生,經(jīng)歷了長達3小時的比拼中,他們取得了7.2分的綜合成績,僅比人類三甲醫(yī)院醫(yī)生低了0.3分。
整場比拼共涉及六個環(huán)節(jié)——問詢、診斷、給出治療建議、開具輔助檢查方案、分析檢查結果、提供可信解釋,有91名受試患者參與,覆蓋了消化科、心內科、老年呼吸科、骨科、泌尿外科、腎內科等領域,由來自阜外醫(yī)院、中日友好醫(yī)院、北大人民醫(yī)院等醫(yī)院的7位主任專家評分。
這實際上是全球首次AI醫(yī)生與人類醫(yī)生同時面對真實人類患者時進行的“雙盲試驗”。在一定程度上,說明了AI醫(yī)生的實力超過了大多數(shù)醫(yī)生的水平。
當然,這些數(shù)據(jù)和成果最多說明AI具有了醫(yī)學畢業(yè)生的水平,距離行醫(yī)還很遠。
競爭并不只在技術上。在技術之外,微軟全球資深副總裁、微軟研究院負責人彼得·李曾撰文提到三點關于GPT醫(yī)療的認識:一是GPT-4有望改善醫(yī)學和醫(yī)療保障領域;二是由于它同時具有風險,有必要盡快在盡可能廣泛的范圍內進行測試,并讓公眾了解其局限性;三是務必立即開始努力,確保盡可能多的人能夠運用這一技術。
這像極了放下身段、卑微地幫孩子找工作的老父親。
與其把AI封神,不如給新技術更多的包容和容錯空間。而隨著通用大模型大舉進入各個領域,融入人類的工作、生活,社會、法律、倫理,乃至教育和臨床上的學科劃分等,都面臨重塑。醫(yī)療也許并不是其中最棘手的那一個。
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