每經(jīng)記者 陳星  王佳飛    每經(jīng)編輯 文多    

在生成式AI技術(shù)出現(xiàn)之前，AI看病更多是一個(gè)“空想”。往往在做完一連串選擇題后，患者才能拿到一個(gè)似是而非的診斷結(jié)果，甚至比不上去醫(yī)院排隊(duì)后的看病5分鐘。

但生成式AI給這一藍(lán)圖中的世界帶來了一絲可能性。今年5月，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療平臺(tái)“醫(yī)聯(lián)”開發(fā)了國(guó)內(nèi)首款醫(yī)療大語言模型——MedGPT（Med指醫(yī)學(xué)，GPT即基于Transformer網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練語言模型）。醫(yī)聯(lián)創(chuàng)始人、CEO王仕銳接受《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者獨(dú)家專訪時(shí)表示，這一模型或?yàn)榻鉀Q醫(yī)療的“不可能三角”（醫(yī)療系統(tǒng)難以同時(shí)兼顧提高醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量、增加醫(yī)療服務(wù)可及性和降低醫(yī)療服務(wù)價(jià)格）帶來了新的答案。

今年6月30日，醫(yī)聯(lián)在醫(yī)院搭起了線下義診，將患者的主訴分別傳達(dá)給真人醫(yī)生與AI醫(yī)生，并完成開單診斷和出具治療方案全流程。最后，專家打分結(jié)果顯示，AI醫(yī)生與三甲主治醫(yī)生在比分結(jié)果上的一致性達(dá)到96%。

生成式AI聽懂了患者說話

在生成式AI出現(xiàn)之前，AI看病是一個(gè)“想象很美好、現(xiàn)實(shí)很骨感”的愿望。2018年，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療平臺(tái)醫(yī)聯(lián)曾應(yīng)用自然語言處理（NLP）、計(jì)算機(jī)視覺（CV）等AI技術(shù)，落地了一系列醫(yī)療應(yīng)用場(chǎng)景。其中包括智能健康終端、智能分診等——這是智能醫(yī)助的“雛形”。

但彼時(shí)智能醫(yī)助的嘗試“是失敗的”。由于當(dāng)時(shí)的診斷決策信息收集主要通過選擇題完成，長(zhǎng)達(dá)四五十項(xiàng)的冗長(zhǎng)內(nèi)容，讓用戶和醫(yī)生都不買單。醫(yī)聯(lián)團(tuán)隊(duì)意識(shí)到，AI或許就是打開醫(yī)療服務(wù)時(shí)間、空間和人力限制的大門，但苦于找不到打開這扇門的鑰匙。

在團(tuán)隊(duì)一度受挫時(shí)，ChatGPT出現(xiàn)了。大語言模型就像“最后一塊拼圖”，醫(yī)聯(lián)團(tuán)隊(duì)開發(fā)了MedGPT，并于今年5月正式發(fā)布。

7月20日的采訪中，王仕銳這樣描述MedGPT：“在我們看到的所有報(bào)道、學(xué)術(shù)期刊里，MedGPT（出現(xiàn)的價(jià)值）應(yīng)該是：第一次有了一個(gè)AI醫(yī)生能夠像人類醫(yī)生一樣，對(duì)患者進(jìn)行多輪問詢、鑒別診斷，出具檢測(cè)意見并且讀取報(bào)告，最后給到精確的治療方案。這個(gè)過程全程模仿真實(shí)場(chǎng)景，不僅是國(guó)內(nèi)首個(gè)，應(yīng)該也是全球首個(gè)。”

圖片來源：醫(yī)聯(lián)官網(wǎng)

“我現(xiàn)在每天都泡在這個(gè)事情里面，因?yàn)檫@就是未來。”王仕銳難掩興奮。

但在生成式AI出現(xiàn)以前，自然順暢的AI疾病診療流程曾被視為一個(gè)難以突破的瓶頸。

“其中最難的一點(diǎn)應(yīng)該是AI技術(shù)對(duì)人類真實(shí)自然語義的理解。”王仕銳說道。自然語音處理不好，機(jī)器就聽不懂患者的話，只能通過冗長(zhǎng)的選擇題排除可能存在的病因，最后下疑似診斷，用戶體驗(yàn)隨之大打折扣。此外，即使機(jī)器能夠讀懂人類語言，也未必能夠像一個(gè)真的醫(yī)生一樣直接做排除法，用直覺和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行判斷推論，這個(gè)過程我們稱之為思維鏈。如何從若干個(gè)可能性中找到一個(gè)最有可能性的診斷，是一個(gè)非常大的難題。

底層技術(shù)的革新首先突破了“讀懂”這一難關(guān)，基于Transformer架構(gòu)的大語言模型出來之后，與自然語言的溝通能力、識(shí)別能力相關(guān)的問題就自然解決了。但在醫(yī)療領(lǐng)域，AI技術(shù)應(yīng)用的準(zhǔn)確性和一致性至關(guān)重要。要提升這一點(diǎn)，還需要更多算法及指令要求機(jī)器收斂判斷，避免誤診或過度診療。“比如醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)報(bào)告可能有影像、文字，包含不同劑量、單位、符號(hào)，涉及病理、生化各類指標(biāo)，如何準(zhǔn)確地讀取檢測(cè)報(bào)告涉及大量統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的工作。并且醫(yī)學(xué)標(biāo)準(zhǔn)指南也在不斷更新，所以這對(duì)于及時(shí)更新數(shù)據(jù)庫提出了較高的要求。”王仕銳說。

據(jù)了解，MedGPT主要由兩個(gè)系統(tǒng)組成：大模型系統(tǒng)與專家系統(tǒng)。其中，大模型完成了60%的工作，專家系統(tǒng)完成最終的40%，以此來不斷優(yōu)化醫(yī)學(xué)的準(zhǔn)確性、有效性。截至目前，MedGPT每個(gè)月仍要檢測(cè)超3000個(gè)病例，然后由100位人類醫(yī)生對(duì)每個(gè)病例的診斷進(jìn)行打分反饋。“每個(gè)月收到的反饋有2000多條”。

“這些反饋包括但不限于——系統(tǒng)問多了，問題針對(duì)性不強(qiáng)，提到了國(guó)內(nèi)沒有的藥品，沒有注意到患者的藥品偏好，檢測(cè)是不是必須一次性全部做完等等?，F(xiàn)在我們認(rèn)為MedGPT還有很多有待優(yōu)化的地方。”王仕銳坦言。

今年6月30日，醫(yī)聯(lián)做了這樣一件事——在醫(yī)院搭起了線下義診，由醫(yī)生助理與患者面對(duì)面溝通，將患者的主訴分別傳達(dá)給真人醫(yī)生與AI醫(yī)生，多輪溝通之后，“醫(yī)生們”為患者開具檢查單或診斷，患者現(xiàn)場(chǎng)完成檢查后復(fù)診，再由AI醫(yī)生及真人醫(yī)生提供臨床診斷及治療方案。

最后，來自北大人民醫(yī)院、中日友好醫(yī)院等醫(yī)院的7位專家教授，從多個(gè)評(píng)價(jià)維度對(duì)這些有效病例進(jìn)行打分。結(jié)果顯示，真人醫(yī)生綜合得分為7.5分，AI醫(yī)生綜合得分為7.2分——AI醫(yī)生與三甲主治醫(yī)生在比分結(jié)果上的一致性達(dá)到了96%。

“如果從病種覆蓋度、智能化、準(zhǔn)確性和銷量四個(gè)維度衡量，MedGPT的分?jǐn)?shù)應(yīng)該分別是9分、6分、8.5分和9分。”王仕銳介紹。

測(cè)評(píng)現(xiàn)場(chǎng) 圖片來源：醫(yī)聯(lián)官網(wǎng)

機(jī)器永遠(yuǎn)不會(huì)比人類更關(guān)心人類

美國(guó)耶魯大學(xué)教授William Kissick曾提出醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域的“不可能三角”理論，這一理論是指，在既定的約束條件下，一個(gè)國(guó)家的醫(yī)療系統(tǒng)難以同時(shí)兼顧提高醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量、增加醫(yī)療服務(wù)可及性和降低醫(yī)療服務(wù)的價(jià)格。

但在王仕銳看來，生成式AI或給“不可能三角”提供了一個(gè)解法。

他認(rèn)為，生成式醫(yī)療AI可以接待上千萬的患者，做到隨時(shí)隨地、無限供應(yīng)。隨著持續(xù)訓(xùn)練，醫(yī)療AI的水平還會(huì)以月為單位提升，“現(xiàn)在我們認(rèn)為MedGPT基本上達(dá)到了10年至15年臨床經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)生水平，未來每個(gè)月可能會(huì)提升一到兩年的臨床經(jīng)驗(yàn)。”由此，醫(yī)療服務(wù)的可及性和服務(wù)質(zhì)量得以借助AI這一工具得到兼顧。

在成本上，王仕銳表示，現(xiàn)在使用MedGPT完成一次完整的就診流程成本不超過1美元，此后每18個(gè)月成本會(huì)減半。

對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療而言，生成式AI帶來了新的可能性。王仕銳表示，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療即將進(jìn)入數(shù)字醫(yī)療時(shí)代。初始狀態(tài)時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療是以平臺(tái)作為鏈接，實(shí)現(xiàn)信息的匯聚和分發(fā)，但對(duì)“不可能三角”的幫助是有限的。AI的爆發(fā)使互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療從鏈接者變?yōu)榱松a(chǎn)力的創(chuàng)造者，是一個(gè)能夠覆蓋更多患者的原始生產(chǎn)力，這才能真正地解決問題。

但AI始終無法避開的一個(gè)問題是——AI與人的關(guān)系。在醫(yī)療領(lǐng)域，則是AI技術(shù)與人類醫(yī)生的關(guān)系是什么樣的？

王仕銳認(rèn)為，人類醫(yī)生有兩個(gè)層面永遠(yuǎn)無法被替代。

圖片來源：視覺中國(guó)

第一個(gè)層面是只有人類醫(yī)生才能夠做真正的深度研究。醫(yī)學(xué)要進(jìn)步要依靠解決疑難雜癥、罕見病、新發(fā)疾病，而以目前的AI技術(shù)水平來說，還需要真正的人類醫(yī)學(xué)專家去設(shè)定背后的算法規(guī)則。臨床指南、案例研究，這件事情必須人類醫(yī)學(xué)從業(yè)者去完成。但反過來，AI可以幫助人類醫(yī)學(xué)專家快速地搜集疾病案例和數(shù)據(jù)，將其匯聚起來供專家參考和攻克。

第二個(gè)層面是針對(duì)大量的基層、年輕醫(yī)務(wù)工作者，醫(yī)療AI可以扮演數(shù)據(jù)庫、知識(shí)庫的角色。

王仕銳介紹：“現(xiàn)在培養(yǎng)一個(gè)合格的醫(yī)生要花費(fèi)很多年，本科到博士加上規(guī)培要花費(fèi)數(shù)十年，千辛萬苦才能達(dá)到合格的水平。借助醫(yī)療AI，年輕醫(yī)生可以迅速成長(zhǎng)起來并提升診療效率。”

在采訪最后，王仕銳說：“機(jī)器永遠(yuǎn)不會(huì)比人類更關(guān)心人類。機(jī)器可以扮演得力的助手，但最后確認(rèn)診療方案的、在方案上簽字的，一定是我們具有行醫(yī)資格的專業(yè)醫(yī)生，他們要為患者兜底”。

記者|陳星 王佳飛

編輯|文多

視頻編輯|韓陽

視覺設(shè)計(jì)|帥靈茜

統(tǒng)籌編輯|易啟江