通用医疗人工智能(Generalist Medical AI, GMAI)模型有可能通过提供先进的医疗诊断、决策支持和患者护理功能来彻底改变医疗保健。
近年来，人工智能 (AI) 领域取得了显著地进步，基础模型处于这场革命的最前沿。根据发表在《自然》杂志上的一项新研究，这些被称为 GMAI（通用医疗人工智能）的强大 AI 模型有可能通过在医疗诊断、决策支持和患者护理方面提供前所未有的能力来重塑医疗保健。
在本文中，我们深入探讨了一项开创性的研究（参见：https://www.nature.com/articles/s41586-023-05881-4），该研究概述了 GMAI 模型的变革潜力及其带来的挑战，主要面向渴望探索人工智能与医疗保健交叉领域的专业人士。
基础模型的力量
基础模型是最新一代的 AI 模型，已经过大量不同数据集的训练，使它们能够在广泛的任务中表现出色。这些模型与它们的前辈有很大的不同，后者是为一次一个特定任务而设计的。凭借其多功能性和最先进的性能，基础模型可以回答问题、描述图像、玩视频游戏等等。GMAI 的出现将这种多功能性提升到了新的高度，有望解决复杂的医疗任务并改变医疗保健领域。
GMAI：改变医疗的人工智能
虽然医疗人工智能在特定的面向任务的模型方面取得了长足进步，但它还没有接受基础模型的力量。传统的医学人工智能模型仅限于预定义的任务，需要大量的注释工作并且缺乏对新任务或数据分布的适应性。另一方面，GMAI 模型摆脱了这些限制，并提供了三个关键功能，使它们有别于传统的医学 AI 模型。
灵活互动
GMAI 模型使用户能够对其输出进行细粒度控制，使复杂的医疗信息更易于访问和理解。用户可以自定义输出格式、改写响应，甚至可以调整特定领域的详细信息级别。GMAI 模型可以适应区域实践并与不同的用户进行有效沟通，超越语言障碍并适应个人喜好。
适应性
GMAI 模型的显着特征之一是它们无需大量再训练即可即时学习新任务的能力。这种情境学习使 GMAI 能够跟上新出现的疾病、不断变化的技术和不断发展的数据分布。通过简单地提供一些示例或提示，GMAI 模型可以快速适应新场景，使其具有很强的适应性和面向未来的能力。
医学领域知识
GMAI 模型将医学知识的正式表示形式带到桌面上，从而实现高级医学推理和精确的临床解释。通过利用知识图谱、基于检索的方法和现有的医学数据库，GMAI 模型可以通过复杂的医学概念和关系进行推理。他们可以生成不言自明的警告，起草全面的放射学报告，在床边提供详细的决策支持，甚至生成具有所需特性的蛋白质序列。
GMAI 的潜在用例
该研究强调了几个令人兴奋的用例，在这些用例中，通用医疗 AI 模型可以对医疗保健产生深远影响：
扎根放射学报告： GMAI 模型可以充当多功能数字放射学助手，起草描述异常、相关正常发现和患者病史的综合报告。通过交互式可视化，例如突出显示图像中特定区域的可点击链接，放射科医生可以增强他们在解释复杂病例时的理解和效率。
增强手术：GMAI 模型可以通过注释实时视频流、针对错过的步骤发出警报以及在手术过程中提供相关文献来协助手术团队。通过结合视觉、语言和解剖学知识，GMAI 模型可以通过复杂的手术任务进行推理，并帮助外科医生应对具有挑战性的场景。
床边决策支持： GMAI 模型可以作为床边临床决策支持工具，根据实时患者数据为临床医生提供详细的解释、警告和治疗建议。通过总结复杂的电子健康记录、预测未来的患者状态并比较治疗方案，GMAI 模型可以帮助临床医生做出明智的决策并改善患者的治疗效果。
交互式记录： GMAI 模型可以通过监控患者信息和临床医生与患者的对话以及抢先起草电子笔记和出院报告来彻底改变文档流程。这种自动化减少了管理负担，使临床医生能够分配更多时间来指导患者护理并提高整体工作流程效率。
患者聊天机器人： GMAI 通过启用可以在临床环境之外提供高质量护理的个性化聊天机器人，为患者支持开辟了新途径。这些聊天机器人可以分析各种患者数据，从症状到监测读数，并提供详细的建议和解释。GMAI 模型使医疗保健更容易获得，提供清晰易读的信息并减少对人类专家提供个性化支持的依赖。
从文本到蛋白质的生成： GMAI 有可能通过根据文本提示生成氨基酸序列和三维结构来彻底改变蛋白质设计。这一突破性的应用可以加速蛋白质工程，使设计具有所需功能特性的蛋白质成为可能。GMAI 的适应性和从少量示例中学习的能力使其成为分子生物学和药物开发领域的强大工具。
挑战和考虑
虽然通用医学 AI 模型前景广阔，但它们也提出了必须解决的独特挑战，以确保它们在临床环境中的安全有效部署。
确认： GMAI 模型的极端多功能性使得全面验证成为一项复杂的任务。针对预定义用例验证模型相对简单，但 GMAI 动态学习新任务的能力需要主动的测试和监管方法。必须建立明确的指导方针和严格的验证协议，以确保 GMAI 模型在各种医疗场景中的准确性和可靠性。
验证： GMAI 模型具有复杂的输入和输出，给验证其正确性带来了挑战。多学科小组的参与和可解释性技术的整合可以帮助验证过程。提供指向文献中支持段落的可点击链接也可以加强事实核查过程并建立对 GMAI 输出的信任。
社会偏见：人工智能模型中的偏见一直是一个问题，特别是在医疗保健领域，它们可以使差异永久化并伤害边缘化人群。GMAI 模型必须经过彻底审核，以确保它们在所有类型的患者中表现同样出色。持续监测和迅速采取行动以减轻偏见对于确保公平公正的医疗保健结果至关重要。
隐私： GMAI 模型的开发和使用引发了隐私问题，因为它们可以访问敏感的患者信息。强大的隐私协议、去识别化技术和限制个人患者数据的收集可以帮助降低隐私风险。在数据可访问性和患者保密性之间取得平衡对于负责任的 GMAI 部署至关重要。
规模： GMAI 模型是计算密集型的，需要大规模数据集进行训练。与数据收集、模型训练和计算资源相关的成本是重大挑战。需要协作努力、数据共享计划和负责任的模型优化技术来克服这些障碍并确保 GMAI 模型的广泛可访问性。
医疗保健革命
Generalist Medical AI 模型有可能通过提供先进的医疗诊断、决策支持和患者护理功能来彻底改变医疗保健。它们的灵活性、适应性和医学领域知识的整合为各种临床应用开辟了新的可能性。然而，必须认真解决与确认、验证、偏见、隐私和可扩展性相关的挑战，以确保 GMAI 模型的安全和道德部署。
随着 AI 社区和临床利益相关者继续探索 GMAI 的潜力，促进合作、建立监管框架并优先考虑以患者为中心的护理至关重要。通过负责任的开发和广泛采用，GMAI 模型可以减轻负担。
