醫療大語言模式MedGPT發布，AI醫師首次實現從有效問診到精準診斷轉變

醫療大語言模式MedGPT發布，AI醫師首次實現從有效問診到精準診斷轉變

華夏時報（www.chinatimes.net.cn）記者 郭怡琳 于娜 北京報道

ChatGPT, a large-scale language model for conversational dialogue, caused a frenzy across major domestic and international media platforms in early 2023.。此後由ChatGPT向各領域的技術拓展應接不暇。而「ChatGPT 醫療」將帶來哪些診療新概念也引人期待。

5 月 25 日，醫聯正式發布了其自主研發的基於Transformer架構的國內首款醫療大語言模型—MedGPT。與通用型的大語言模式產品不同，MedGPT主要在真實醫療場景中發揮實際診療價值，實現從疾病預防、診斷、治療、復健的全流程智慧化診療能力。引領數位醫療服務進入2.0時代，是因為醫聯是基於MedGPT。

記者在現場看到，有別於現有AI問診3—5個問題的流程，MedGPT透過更多輪的問詢，在收集到足夠多的決策因子過後，才會給予初步的疑似判斷。對此，醫聯創辦人、CEO王仕銳表示：「我們相信，未來透過醫聯medGPT，醫師的工作、學習效率將大幅提升，同時，優質醫療資源將快速複製並迅速推廣，醫聯網路醫院也將藉助medGPT為廣大病患提供更便捷、有效率、可近的醫療服務，可望進一步推動醫療普惠，實現醫療的不可能三角。」

從有效問診到準確診斷

事實上，通用大語言模型在處理醫學問題的準確性上存在天然缺陷，在問診階段，通用大語言模型往往會輕易給出結論，但對於醫療應用來說，一致性和準確性是底線問題。為確保準確性，MedGPT可以進行多輪問診以收集足夠的診斷決策，然後再進入診斷階段。

醫聯MedGPT計畫負責人王磊告訴《華夏時報》記者，「老的AI線上問診產品在用戶輸入病例主訴後，總會非常急於給出結論。僅依據少量病例資訊就下出診斷，這不能算是有效的問診交流方式，更像是科普回答。」

「但是MedGPT不會輕易給出診斷結論，而是會循序漸進地引導患者進行問診，從而給予足夠支撐有效診斷的病情全貌。MedGPT是一個以「治癒」為目標的人機交互系統，它透過收集充足的資訊並做出符合醫學的決策。為此，醫聯建立了基於專家評議的AI診療準確性與真實世界醫⽣對標測試機制，將AI與真實診療場景對齊，希望實現準確診斷。」醫聯MedGPT計畫負責人王磊進一步表示。

此外，醫聯也建立了基於專家評議的AI診療準確性與真實世界醫⽣對標測試機制，不斷將AI與真實診療場景對齊，最終實現準確診斷。

據悉，為驗證MedGPT的診斷準確率，醫聯抽取了532名複診病患檔案進行資訊脫敏，並進行了模擬首診實驗。結果顯示，醫聯MedGPT的診斷結果與病患原有線下門診的診斷吻合率超過97.5%，充分證明了AI醫師在醫療領域的價值與潛力。

給予全流程診療方案

記者了解到，基於Transformer架構，MedGPT 可以整合多種醫學檢驗檢測模態能力，首次實現線上問診到醫學檢查的無縫銜接。在問診環節結束後，MedGPT會為患者開立必要的醫學檢查項目以進一步明確病情，患者則可透過醫聯雲檢驗等多模態能力進行檢查。

根據有效的問診和醫學檢查數據分析，MedGPT可以準​​確地進行疾病診斷，並且為患者量身定制治療方案。病人可透過醫聯網路醫院送藥到家，MedGPT會在病人收到藥品後主動為病人進行用藥指導與管理、智慧追蹤複診、復健指導等智能化疾病診療動作。多模態應用的整合使得MedGPT實現了全流程的預防、診斷、治療和復健。

“老式AI線上問診產品和基於真實醫生的在線問診產品都存在兩個瓶頸。”，王磊向《華夏時報》記者表示。一方面，問診準確性沒有辦法保證。另一方面，問診過後到檢查這塊沒有辦法再往前面推進。 ”

除此之外，王磊也透露，醫聯 MedGPT plugin 應用平台具有整合超過 1000 醫療多模態能力，能夠豐富和完善全流程智慧化診療體驗。這也意味著醫聯數位醫院脫離了以網路醫療連結為根本，以提高效率為主要目的的1.0 階段；進入了基於強大的 AI 能力，實現疾病管理全流程智慧化的數位醫療 2.0 階段。

以「DIAE」為方法論

作為致力於疾病全過程診療的醫療專業大語言模型，醫聯MedGPT形成了一套獨有的「DIAE」醫療AI建構方法論，分別從Disease（病種覆蓋）、Intelligence（智能化）、 Accuracy（準確度）、Efficiency（就醫效率）四個面向來建造與打磨產品，不斷提升MedGPT的實際醫療應用價值。

醫聯正在加速研發MedGPT，以便透過數位醫療服務惠及更多人。醫聯MedGPT目前的參數規模為100B規模，預訓練階段使用了超過20億的醫學文本數據，微調訓練階段使用了800萬條的高品質結構化臨床診療數據，並投超過100名醫生參與回饋監督微調訓練。此外，醫聯 MedGPT 已可涵蓋 ICD10 的60%疾病病種，並在近期將研發重心傾斜在多重疾病，以提升數位醫院的普惠率。預計在 2023 年底，可以涵蓋80%病種的就診需求。

王磊呼籲業內AI科技、醫學、院校機構、醫療多模態應用等各種類型的合作夥伴，共同開發建設通用型人工智慧技術的醫療應用場景，為醫療行業的技術發展貢獻力量。

全新技術最佳的體現就是透過科技來協助醫療產業實現革命性效率提升。目前，大型語言模型技術正在快速發展，這必將導致醫療產業發生重大變化。只有與產業深度融合，技術的發展才能充分釋放其所帶來的紅利。醫聯將持續推動技術發展，為此不斷前進。據悉，截至目前醫聯MedGPT已經擁有近3000種疾病的首診能力，涵蓋80%以上的成年人疾病和90%以上的0—12歲兒科疾病。

編輯：顏源 編輯：陳岩鵬

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