01.

這段時間，醫(yī)療圈的大模型們，好像都“消停”了。

醫(yī)聯(lián)除外。

醫(yī)聯(lián)對大模型接入在線問診的執(zhí)念，已經(jīng)深入到骨髓，據(jù)說王仕銳做夢都在參數(shù)調(diào)優(yōu)。

02.

2023年5月，醫(yī)聯(lián)發(fā)布了自研的MedGPT，基于Transformer架構(gòu)，也是國內(nèi)首款醫(yī)療大語言模型。

主要攻堅方向：在真實醫(yī)療場景中發(fā)揮實際診療價值，實現(xiàn)從疾病預(yù)防、診斷、治療、康復(fù)的全流程智能化診療能力。

通俗點來說，醫(yī)聯(lián)是真想拿大模型來“治病”，所有人都想，只不過醫(yī)聯(lián)是真金白銀投入、真刀真槍地干進(jìn)去了。

03.

2023年6月30日，醫(yī)聯(lián)就將自家的AI醫(yī)生和10位主治醫(yī)生、120多位真實患者，進(jìn)行了一次特別的雙盲實驗。

為此，良醫(yī)財經(jīng)專門寫過一篇「雙盲實驗是檢驗醫(yī)療GPT的唯一標(biāo)準(zhǔn)」。

一年半時間過去了，在這塊最難啃的骨頭上，又有何進(jìn)展呢？

從官方動態(tài)傳遞的信號來看，主要集中在三塊：①自然語言能力優(yōu)化，在醫(yī)療對話、幻覺處理、患者健康分析、治療規(guī)劃等的潛力挖掘；②對兒童潰瘍性結(jié)腸炎、兒童過敏性紫癜等具體病種的深入研究，提高診療專業(yè)性；③完善“醫(yī)聯(lián)AI醫(yī)療應(yīng)用平臺”院端解決方案，開始在商業(yè)端實現(xiàn)突破。

一是底層技術(shù)，二是醫(yī)療場景，三是商業(yè)布局。關(guān)鍵還是在醫(yī)療場景的有效性，你能明顯感覺到醫(yī)聯(lián)進(jìn)入了2.0狀態(tài)，更加專注垂類病種，尤其是兒科這種專業(yè)性極高的類別。

04.

這回的自信，體現(xiàn)在結(jié)果的透明度上。

為此，醫(yī)聯(lián)專門搞了一個欄目「未來醫(yī)生會客廳」，將自家大模型的診療結(jié)果，以直播的形式，邀請主任專家進(jìn)行拆解點評（看了一份內(nèi)部的合作名單，里面有三十多位全國三甲大主任專家），應(yīng)該做了長線的規(guī)劃。

良醫(yī)財經(jīng)跟了兩期，一期是中國醫(yī)科大學(xué)附屬盛京醫(yī)院小兒呼吸內(nèi)科主任醫(yī)師蔡栩栩，一期是上海兒童醫(yī)學(xué)中心主任醫(yī)師鮑一笑，分別對醫(yī)聯(lián)AI醫(yī)生臨床真實案例，進(jìn)行全程病理性分析，探討AI診療在實際應(yīng)用中的優(yōu)點和不足。

先說結(jié)論：① AI醫(yī)生已經(jīng)到了入行1-3年醫(yī)生水準(zhǔn)；②其進(jìn)步速度很快；③ AI作為醫(yī)生輔助工具很快能進(jìn)入實用階段。

05.

案例一：分析的首個患兒是一名8歲女童，問診時發(fā)燒至39度，伴有關(guān)節(jié)疼痛等。

蔡栩栩醫(yī)生點評：通過審查AI醫(yī)生創(chuàng)建病情小結(jié)，以及給出詳細(xì)的用藥建議，初步判斷用藥合理，建議患者線下具體檢查。同時建議AI在問診時咨詢的問題，可更加具有針對性一些。整體來看，MedGPT作為前沿技術(shù)，對臨床有一定賦能價值，有希望成為醫(yī)生的好幫手。

06.

案例二：2歲男孩反復(fù)嘆氣。

一名2歲男孩的初診病例，患兒主訴為近期反復(fù)長嘆氣，家長描述癥狀與哮喘相似，但沒有典型的喘息表現(xiàn)。根據(jù)患兒的病史和家族史，AI建議進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化的診療路徑，首先推薦了肺功能檢測、過敏原篩查和胸部X光片檢查，并給出了藥物治療的初步建議。

鮑一笑教授點評：AI在遵循最新醫(yī)學(xué)指南方面做得非常規(guī)范，在常見病的處理上，可以幫助醫(yī)生節(jié)省大量時間，讓醫(yī)生能夠?qū)Ｗ⒂诟鼜?fù)雜的病例。但在面對復(fù)雜或不典型的病例時，還需要重視癥狀的多樣性和潛在的疾病因素。例如，這名患兒的‘嘆氣’癥狀就可能不僅僅與哮喘有關(guān)，AI缺乏進(jìn)一步探討其他可能的病因。

07.

通過對數(shù)十個案例的分析拆解，兩位主任認(rèn)為：

·AI醫(yī)生的優(yōu)點包括：不知疲倦，可同時為多人服務(wù)；能夠全面分析數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)抓取關(guān)鍵信息；速度快、效率高；對兒童常見病多發(fā)病診斷較準(zhǔn)；

·AI醫(yī)生的缺點包括：對話缺乏連續(xù)性、深入性，得到的病史信息比較片面；前沿的醫(yī)療成果和技術(shù)也該被MedGPT同步學(xué)習(xí)、記憶；建議和結(jié)論較為寬泛；

總結(jié)：目前在線上診斷尚不完善，離不開醫(yī)生的審核，AI對某些特定群體或病情變化快的疾病的診斷準(zhǔn)確性還有待提升。當(dāng)然作為臨床輔助手段，其做到這一步已非常不易。AI作為醫(yī)生的輔助工具，使診斷、治療會有一個新的飛躍。

08.

大主任“傳幫帶”AI醫(yī)生。

醫(yī)療行業(yè)有著悠久的「傳幫帶」歷史，這一棒開始交到AI醫(yī)生手里了。

師徒派系是一種傳承，數(shù)字經(jīng)驗也是一種傳承。當(dāng)無數(shù)AI醫(yī)生智能體，逐步存儲、消化、吸收、學(xué)習(xí)、歸納、總結(jié)大專家們的臨床經(jīng)驗，最終造福的還是人類。

這也許是醫(yī)聯(lián)「讓全人類健康壽命延長一年」使命達(dá)成的最優(yōu)路徑。

09.

在嚴(yán)肅醫(yī)療路上前進(jìn)一公里。

醫(yī)療是一個100%嚴(yán)肅的行業(yè)，不容有任何差池，只要大模型有任何誤判風(fēng)險，都要謹(jǐn)而慎之。

醫(yī)聯(lián)沒有選擇走捷徑，將自己完全置身事內(nèi)，融入到真實醫(yī)療場景的每一個業(yè)務(wù)流程里，想改造行業(yè)必先革命自己。

這是一個特別燒錢、考驗?zāi)托?、等待破局Timing的方向。

10.

目前來看，讓每一位醫(yī)生標(biāo)配擁有AI分身，每一位醫(yī)生擁有自己的智能體，這是未來1-5年里，最有可能實現(xiàn)的。

這些醫(yī)生智能體，可以幫醫(yī)生問（系統(tǒng)性思考，降低漏診風(fēng)險）、幫醫(yī)生答（保留醫(yī)療決策的人為主導(dǎo)，輔助而非替代）、幫醫(yī)生決策（經(jīng)典SOAP決策報告，提升治療效率），最終為每個醫(yī)生都帶來效率上的提升。

希望MedGPT有一天，能讓400萬醫(yī)生不再孤獨(dú)！

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