AI如何輔助醫(yī)療人決策？《2023醫(yī)療健康A(chǔ)I大模型行業(yè)研究報(bào)告》發(fā)布
醫(yī)療健康A(chǔ)I大模型，作為人工智能的一個(gè)分支，能夠通過學(xué)習(xí)大量的數(shù)據(jù)來生成新的數(shù)據(jù)實(shí)例，這在醫(yī)療領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景，如藥物研發(fā)、醫(yī)學(xué)影像、醫(yī)療文本分析等。醫(yī)療健康A(chǔ)I大模型為技術(shù)底座，賦能醫(yī)療行業(yè)的多場景，為患者提供差異診斷，為醫(yī)生提供診斷建議；提升藥物研發(fā)成功的概率，降低研發(fā)成本；能夠提供準(zhǔn)確、快速、個(gè)性化的診斷和建議。
基于此，報(bào)告旨在分析當(dāng)前醫(yī)療健康A(chǔ)I大模型在實(shí)際應(yīng)用中的成效，提高醫(yī)療各界對醫(yī)療健康A(chǔ)I大模型的認(rèn)識(shí)和理解，討論其對醫(yī)療服務(wù)可及性和質(zhì)量的潛在影響，增強(qiáng)醫(yī)療各界對新技術(shù)的接受度。
國內(nèi)醫(yī)療健康A(chǔ)I大模型市場發(fā)展
隨著技術(shù)成熟度以及數(shù)據(jù)可用性增加，醫(yī)療健康A(chǔ)I大模型對醫(yī)療場景中（如藥物發(fā)現(xiàn)、個(gè)性化醫(yī)療、醫(yī)學(xué)影像、數(shù)據(jù)增強(qiáng)）的部分研發(fā)阻礙給出解決方案，加快醫(yī)療研發(fā)速度。同時(shí)，其生成式人工智能操作難度低，更能夠被醫(yī)療領(lǐng)域的專業(yè)人員接受并使用。因此根據(jù)億歐預(yù)測，2023-2027年為醫(yī)療健康A(chǔ)I大模型集中爆發(fā)的階段。
醫(yī)療健康A(chǔ)I大模型產(chǎn)品主要在醫(yī)療機(jī)構(gòu)、醫(yī)藥企業(yè)、零售藥店以及互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療這四類企業(yè)應(yīng)用。當(dāng)前，醫(yī)療科技企業(yè)與基礎(chǔ)大模型企業(yè)積極合作，AI大模型醫(yī)療健康生態(tài)正在逐步建立。
醫(yī)療大模型測試情況
自大模型受到廣泛關(guān)注以來，出現(xiàn)了較多關(guān)于醫(yī)療大模型的測試文章，但測試大多圍繞GPT在回答美國執(zhí)業(yè)醫(yī)師資格考試（USMLE）的結(jié)果進(jìn)行。在此背景下，億歐圍繞國內(nèi)醫(yī)療大模型展開測試。
根據(jù)國家執(zhí)業(yè)醫(yī)師資格考試要求，執(zhí)業(yè)醫(yī)師考試有600道選擇題，每道題1分，合格分?jǐn)?shù)線為360分，即準(zhǔn)確率超過60%為通過。在本次測試結(jié)果中，有六個(gè)平臺(tái)的準(zhǔn)確率都超過了60%，而公開數(shù)據(jù)顯示執(zhí)業(yè)醫(yī)師綜合筆試通過率在20%-25%之間，由此可見，醫(yī)療大模型平臺(tái)可能具有比一般考生更高的專業(yè)水平或者更好的準(zhǔn)備情況。
醫(yī)療大模型在做不同國家執(zhí)業(yè)醫(yī)師考試題目時(shí)，準(zhǔn)確率差異較小。GPT4的表現(xiàn)優(yōu)于大部分國內(nèi)醫(yī)療大模型平臺(tái)。GPT4的準(zhǔn)確率為69%，國內(nèi)平臺(tái)平均值為66%。
對比臨床執(zhí)業(yè)醫(yī)師的測試結(jié)果，部分醫(yī)療大模型在處理中醫(yī)相關(guān)問題的表現(xiàn)稍顯不足。醫(yī)療健康A(chǔ)I大模型在處理中醫(yī)相關(guān)問題時(shí)存在以下幾個(gè)方面的難點(diǎn)：
1）文化和語境的理解：中醫(yī)的理論包含了大量的象征性語言和概念（如陰陽、五行等）。醫(yī)療大模型可能難以準(zhǔn)確理解和解釋這些概念的深層含義。
2）診療方法的差異：中醫(yī)診斷依賴于醫(yī)師對患者的觀察、聽診、問診和切脈等手段，這些方法與西醫(yī)的診斷方式（如實(shí)驗(yàn)室檢測、影像學(xué)檢查）有很大差異。大模型可能難以模擬中醫(yī)的診療過程，因?yàn)檫@需要對非標(biāo)準(zhǔn)化信息的高度解讀能力。
3）治療個(gè)體化：中醫(yī)強(qiáng)調(diào)根據(jù)個(gè)體的體質(zhì)和病情來調(diào)整治療方案，這種個(gè)體化的治療方法要求醫(yī)師具有豐富的經(jīng)驗(yàn)，而這些是大模型難以完全復(fù)制的。
4）跨學(xué)科整合的復(fù)雜性：將中醫(yī)與現(xiàn)代醫(yī)學(xué)知識(shí)結(jié)合起來是一個(gè)跨學(xué)科的挑戰(zhàn)，需要深入理解兩種體系的原理和方法。大模型可能在沒有足夠跨學(xué)科訓(xùn)練數(shù)據(jù)的情況下難以實(shí)現(xiàn)有效的整合。
總結(jié)
醫(yī)療健康A(chǔ)I大模型平臺(tái)的應(yīng)用不僅能夠提升醫(yī)療服務(wù)的質(zhì)量和可及性，還能夠推動(dòng)整個(gè)醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展，形成新的產(chǎn)業(yè)生態(tài)和生產(chǎn)力。未來，醫(yī)療健康A(chǔ)I大模型平臺(tái)的應(yīng)用場景將進(jìn)一步拓展，AI相關(guān)法案加速建立，明確醫(yī)療健康A(chǔ)I的責(zé)任歸屬和使用規(guī)范，生成式AI加快了人機(jī)交互協(xié)助，確保醫(yī)療健康A(chǔ)I輔助下的決策過程既高效又人性化。
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