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生成式AI照進醫療:大語言模型如何激發數字醫療活力

作者:王琦 785

21世紀經濟報道 趙娜 上海報道

橫空出世的GPT在各個行業掀起變革。

今年4月,微軟和Epic Systems宣布将把OpenAI的GPT-4人工智能語言模型引入醫療保健領域,以幫助醫護人員回複患者資訊和分析醫療記錄。将生成式AI整合到日常工作流能夠提高醫護人員的生産力,讓他們能專注于真正需要他們關注的臨床職責中。

“GPT的問世如同個人電腦一樣具有革命性意義,它将徹底改變我們的工作、學習、交流方式,甚至颠覆醫療保健行業。”比爾·蓋茨稱,AI已經在提升疾病檢測和診斷方面發揮了重要作用,未來将助力更多研究突破,讓那些無法獲得醫療服務的人也能獲得準确、可靠的醫學建議。

在中國,平安健康董事會主席兼CEO方蔚豪在3月的财報會上透露,今年會繼續通過ChatGPT的方式,幫助專科醫生覆寫模闆之外的疾病,它能在家庭醫生和患者的健康管理、健康咨詢對話中起到非常強的輔助作用。

有資料顯示,僅今年3月以來,國内已有超過20家企業入局大模型賽道。5月31日,百度宣布設立規模10億元的基金,重點投資孵化大模型領域的優質創業企業。

“一直以來人工智能的應用領域都很廣泛。生成式AI出來後,AI領域将有更廣泛的機會出現。”Fusion Fund創始合夥人張璐接受21世紀經濟報道記者采訪時表示,在包括很多人工智能巨頭的CEO和CIO們看來,生成式AI為很多不同的行業帶來新機會,其中受益最大的将是醫療。

GPT推動醫療創新落地

當ChatGPT頻頻出圈,生成式AI在垂直領域的落地漸成熱點。

“ChatGPT的大語言模型中,可能有百億量級的節點,這其實是在模拟人腦。人腦有200億到300億的神經元,ChatGPT是在模拟人腦的知識和思維能力。”高博醫療集團副總裁尚華說在今年4月北京舉辦的2023生命谷數字醫療創新論壇上提出,數字醫療的發展未來終極形态将是全真的數字人,“這是人們在虛拟世界的分身,可以展示人身體的各種狀況,幫助低成本地診斷治療、臨床研究、手術。”

記者在近期采訪中發現,盡管不同背景創業者和投資人看到的醫療未來并不相同,但對生成式AI能夠給醫療行業帶來的變化,“颠覆性”、“賦能”、“變革”成為常見的關鍵詞。

“現在進入到這個領域的資金非常多。”張璐分析說,從大語言模型的角度分析,醫療領域的資料基礎、資料品質和資料專業度都是最高的,這讓投資人們尤其看重生成式AI在這一領域的應用。

“盡管ChatGPT還沒有太多直接的應用,(短期)很難直接用來完整解決醫療問題,但它能為醫療AI帶來的新場景、新機遇是确定的。”深透醫療(Subtle Medical)創始人兼CEO宮恩浩認為,生成式AI将為醫療領域帶來更多創新應用,比如可以幫助提高患者就醫體驗和醫生診斷效率。

舉例而言,GPT的多模态AI能夠實作基于文本、語音、圖檔、視訊等多模态資料的綜合處理應用。在聊天場景下,患者能夠享受到更人性化的AI咨詢服務;在非聊天場景下,多模态資料分析能為醫生帶來更高效的資料回報。

深透醫療是一家成立于2017年的AI醫學影像公司,核心業務為利用AI加速MRI、PET成像速度,并提升成像品質。這個過程本身就是利用生成式AI處理原始資料擷取合成資料,再根據合成資料重構MRI、PET影像。

數字醫療企業擁抱生成式AI

ChatGPT作為一個互動式人工智能模型,能用簡潔的語言概括出關于疾病核心資訊,并根據追問和資訊補充等進行進一步溝通,主要價值在于節約時間成本、提高問診效率。

當把關注範圍放大到GPT模型在醫療領域的應用,則能看到包括電子健康記錄的解讀與生成、預診斷和病情分析、患者關懷和健康教育、醫學影像解讀、健康管理和電子病曆等場景。

以醫療影像AI為例。醫學影像為醫生提供豐富而有效的資訊,是臨床疾病評估的重要依據之一。其實際應用的難點在于,一方面,影像裝置的圖檔品質會制約醫生的判斷,另一方面,受限于醫生的時間和精力,大規模診斷難在臨床中實作。

前述痛點傳導到患者端,就是醫生供不應求、醫療資源配置設定失衡和診斷結果存在差異等痛點。

再看市場規模。根據太平洋證券的報告,中國AI醫學影像解決方案市場預期将進入爆發式增長期,從2020年的不到10億元增加至2025年的442億元,複合年增長率為135.9%。

宮恩浩告訴記者,不同于AI診斷的産品思路,AI影像公司通過高品質影像賦能醫生。比如在深透醫療的解決方案中,借助AI技術提高成像速度和成像品質的過程,包括利用生成式AI處理原始資料擷取合成資料,再根據合成資料重構MRI、PET影像。

進一步說,生成式AI的本質是通過深度學習模型從輸入資料中學習,并生成新的資料。這意味着其在醫學影像領域可以有三種典型應用,首先是基于原始資料生成合成資料,為影像裝置成像帶來影像增強效果;第二,通過模型訓練實作為研發人員開拓某些資料缺失場景帶來可能;第三,可以基于現有資料對未來進行預估,即對健康狀況和疾病風險的預估。

行業期待更多AI模型出現

AI醫療是人工智能行業應用的重要領域,也是學術界、産業界和資本界都在持續關注的主題。

談及未來,微軟全球資深副總裁、微軟研究院負責人彼得·李在《超越想象的GPT醫療》 中寫道,“我們更有可能把ChatGPT或GPT-4視為颠覆性的單點。但在不久的将來,将會有更多的、更強大的AI模型問世。”

李和他的兩位合著者都相信,盡管GPT-4在醫學和醫療保健領域的作用可能受到限制,但後續的AI系統将逐漸接近并超越人類在醫學方面的能力。最重要的是弄清楚在醫學領域的方法如何與AI系統的演進相适應,以便最大程度地造福人類健康。

張璐的團隊已經在人工智能和醫療結合的方向上投資了Huma.ai、Proscia、Rhino Health、深透醫療等項目。她告訴記者,很多科技背景和醫療背景的投資機構都在關注AI醫療方向。不同背景VC為被投企業帶來的資源不同,是以她建議創業者接受多元化背景的投資機構。

張璐也相信,未來數年将有更多的新模型和技術快速湧現。許多目前看起來不實用的技術,經過未來幾年的研究後變得更加實用并進入商業化階段。

值得注意的是,中美兩地VC、以及同一地區不同投資人的項目偏好各有不同。有國内VC機構的醫療投資人提示說,近年融資遇冷的大環境下,VC更青睐有應用場景并打通閉環的項目,“最好企業已有實實在在的收入證明自己。”

當然,不論資本市場細分賽道的階段熱度如何,創業者和投資人都相信生成式AI能為醫療行業帶來的機會。

“這是一個讓人興奮的時代。”張璐說,生成式AI将推動很多行業的全産業數字化程序。醫療不僅擁有巨大的市場,還關乎民生與社會發展,必将持續迎來更多資金和人才湧入。

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