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當(dāng)醫(yī)學(xué)影像遇到AI大模型
來源:互聯(lián)網(wǎng)   發(fā)布日期:2024-10-14 09:12:05   瀏覽:1561次  

導(dǎo)讀:在醫(yī)療這種專業(yè)領(lǐng)域里,其實(shí)是最適合AI大模型發(fā)揮的地方。這篇文章,作者就從醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域,從如何賦能、如何監(jiān)管和如何商業(yè)化三個(gè)維度進(jìn)行初探,供大家參考。 自去年11月30日美國AI公司OpenAI發(fā)布旗下基于大語言模型GPT-3.5的AI聊天機(jī)器人程序ChatGPT以來,...

在醫(yī)療這種專業(yè)領(lǐng)域里,其實(shí)是最適合AI大模型發(fā)揮的地方。這篇文章,作者就從醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域,從如何賦能、如何監(jiān)管和如何商業(yè)化三個(gè)維度進(jìn)行初探,供大家參考。

自去年11月30日美國AI公司OpenAI發(fā)布旗下基于大語言模型GPT-3.5的AI聊天機(jī)器人程序ChatGPT以來,引發(fā)全球大模型開發(fā)和商業(yè)化應(yīng)用浪潮。同樣這股浪潮也深刻影響著醫(yī)療行業(yè),根據(jù)《2023醫(yī)療健康A(chǔ)I大模型行業(yè)研究報(bào)告》數(shù)據(jù)顯示,截至2023年10月,國內(nèi)累計(jì)公開的醫(yī)療大模型近50個(gè),涉及患者問診、醫(yī)生助手、藥物研發(fā)、健康科普等多個(gè)領(lǐng)域。

當(dāng)醫(yī)學(xué)影像遇到AI大模型又會(huì)擦出什么火花,筆者將從如何賦能、如何監(jiān)管和如何商業(yè)化三個(gè)維度進(jìn)行初探。

一、如何賦能

從2023年開始業(yè)內(nèi)發(fā)布多個(gè)醫(yī)學(xué)影像類AI大模型,包括:

聯(lián)影智能uAI影智大模型:作為垂直醫(yī)療領(lǐng)域的大模型基座,可在文本、影像、混合模態(tài)產(chǎn)品開發(fā)上帶來全維助力。通過大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練,具備對醫(yī)學(xué)影像的通用底層學(xué)習(xí)技能,并具備了快速遷移到新疾病類型的能力。

深睿醫(yī)療醫(yī)學(xué)圖像通用分割大模型SAMI:適配X-Ray、CT、MRI、PET、超聲、病理切片、內(nèi)鏡、皮膚鏡、牙片、血涂片等多模態(tài)醫(yī)療數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)從器官到病灶甚至病理細(xì)胞、病變組織、細(xì)胞元素等級別的亞秒級分割,為醫(yī)療實(shí)踐中的一切圖像分割任務(wù)提供了AI一鍵式解決方案。

數(shù)坤科技多模態(tài)醫(yī)療大模型ShukunGPT:圖像模態(tài)能力支持以多模態(tài)全人體器官病灶的通用分割和識別,協(xié)助醫(yī)生實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)閱片和診斷。視頻模態(tài)能力實(shí)現(xiàn)超聲視頻流的實(shí)時(shí)理解,并融合文字模態(tài)生成高質(zhì)量超聲報(bào)告。在視頻生成方面,可以實(shí)現(xiàn)電影級全人體器官結(jié)構(gòu)渲染,為醫(yī)生更直觀地查看器官病灶以及為手術(shù)規(guī)劃提供準(zhǔn)確依據(jù)。ShukunGPT多模態(tài)能力能夠?qū)崿F(xiàn)對用戶和患者醫(yī)療數(shù)據(jù)的全模態(tài)理解,真正實(shí)現(xiàn)像醫(yī)生一樣理解患者的一切。

柏視醫(yī)療PVmed Zeus腫瘤治療AI基礎(chǔ)模型:在通用大模型(L0大模型)的基礎(chǔ)上,通過大規(guī)模、多模態(tài)、診療全流程腫瘤數(shù)據(jù)特征庫,精準(zhǔn)建?坍嬆[瘤異質(zhì)性,應(yīng)用于個(gè)性化腫瘤治療方案。

醫(yī)療大模型作為一種工具,場景是其發(fā)展的關(guān)鍵,目前已在預(yù)問診、病歷書寫等高頻場景,以及科研場景下廣泛應(yīng)用。

預(yù)問診:早先的預(yù)問診功能主要基于知識圖譜和NLP技術(shù),由AI發(fā)起的問診多是基于固定的流程和語序,無法應(yīng)對患者個(gè)性化需求,體驗(yàn)不佳因此并未受到患者端的歡迎。而基于大模型技術(shù)的預(yù)問診則真正變成了一個(gè)開放式的對話模式,患者體驗(yàn)有質(zhì)的提升。

病歷書寫:基于對人類語言的理解、推理和歸納能力,大模型技術(shù)可以從醫(yī)患對話中萃取出有價(jià)值的信息,自動(dòng)生成一個(gè)符合醫(yī)院系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化病歷。

科研:以前針對某一種影像類型的數(shù)據(jù)和某一種疾病類型需要開發(fā)特定的算法,現(xiàn)在通過大模型可以對任意醫(yī)學(xué)影像中任意病灶進(jìn)行勾畫標(biāo)注,有效提升了科研效率。

二、如何監(jiān)管

目前關(guān)于人工智能軟件的審評審評標(biāo)準(zhǔn)主要參考《人工智能醫(yī)療器械注冊審查指導(dǎo)原則》、《深度學(xué)習(xí)輔助決策醫(yī)療器械軟件審評要點(diǎn)》、《人工智能輔助檢測醫(yī)療器械(軟件)臨床評價(jià)注冊審查指導(dǎo)原則》等,現(xiàn)有的審評審批文件中并未涉及大模型相關(guān)產(chǎn)品的審批要點(diǎn),因此在審評審批環(huán)節(jié)還需要監(jiān)管機(jī)構(gòu)與行業(yè)一起探索前行。

三、如何商業(yè)化

從價(jià)值角度分析,AI大模型更多的是對既有系統(tǒng)的提質(zhì)增效,而不是替換,因此不會(huì)馬上產(chǎn)生全新的應(yīng)用形態(tài),而是讓既有的產(chǎn)品變成一個(gè)被廣泛接受的、適用度大得多的產(chǎn)品。

再者醫(yī)院是一個(gè)相對封閉的系統(tǒng),集合了多個(gè)廠商的設(shè)備或系統(tǒng),雖然采用標(biāo)準(zhǔn)的接口或協(xié)議進(jìn)行互聯(lián)互通,但是實(shí)現(xiàn)接入還是困難重重,不是簡單的從市場上買個(gè)標(biāo)準(zhǔn)件替換即可,而是涉及復(fù)雜的商務(wù)問題,想想幾年前醫(yī)學(xué)影像AI廠商初次進(jìn)行醫(yī)院時(shí)的艱難情形。因此通過與醫(yī)療信息化企業(yè)或者醫(yī)療設(shè)備廠商合作將大模型產(chǎn)品在醫(yī)院進(jìn)行落地是相對可行的商業(yè)化模式。

四、寫在最后

大模型很好,但不是“萬能藥“,需要理性看待。就像2012年提出深度學(xué)習(xí)后引發(fā)人工智能熱潮,AI將替代醫(yī)生的聲音叫囂甚喧,可10多年過去了,深度學(xué)習(xí)技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的應(yīng)用還是局限在輔助檢測、輔助分診等領(lǐng)域。至于輔助診斷方面,國內(nèi)第一個(gè)肺結(jié)節(jié)CT圖像輔助診斷軟件也才由深睿醫(yī)療在今年9月剛剛獲批。

AI大勢所趨,道路阻且長。

本文由 @毛利輝 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)作者許可,禁止轉(zhuǎn)載

題圖來自Unsplash,基于CC0協(xié)議

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