在AI爆发的时代，医学AI是如何飞入普通百姓家的？| 瑞金医院黄飞跃“说”

07-19 07:28

原创李俊上海科技

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继去年发布瑞金医学模型后，瑞金医院于今年7月在刚刚举行的2024年人工智能大会上发布了瑞金AI医生。瑞金医院上海数字医学创新中心首席技术官黄飞跃表示，该团队基于瑞金医院的优质医学数据，建立了一个面向方便和帮助医生的大型医学模型群。

黄飞跃说：“AI这十年发展很快，但是以我这几年在AI方面发展很快，、根据医学行业的分析，目前医学AI仍然是一个没有取得特别突破的行业。

AI爆发的时代，

医学AI如何飞入普通百姓家？

黄飞跃将医学AI发展中遇到的关键问题概括为四点:“数量”、“准确”、“全面”和“安全”，即传统AI依靠大量精细化的标记数据，但实际上医学数据相对稀缺；医学AI的准确性需要很多，所以“准确性”还是缺乏；智能化不足，产品水平也不足；医疗数据安全非常重要，也限制了大规模的R&D。

在黄飞跃看来，近两年来，AI探索的新范式大逻辑是通过预训练和大模型初始化。这些研究范式会有更好的解决问题的方法，这也是一个很好的希望。像GPT这样的大型模型技术，这么多年来发展很快，实际上已经进入了医学领域。我们可以看到大型医学模型的主流研究范式，即通过多模式、多任务、弱监督、预训练等相关方法，实现全场景、零样本的通用性。

“

“去年《Nature》上面发表的文章

还从医学角度提到了这种R&D思路，

换言之，就是通过大型医学模型的方式。

向全科医学人工智能迈进。

黄飞跃说。

”

经过20多年的积累，瑞金CDR的医疗记录已达3.2亿，其中EMR数据记录了详细的治疗过程，最适合医学预训练。据黄飞跃介绍，根据全院维度统计，优质EMR记录总数超过8000万，每个记录的平均token数在3k左右，所以预训练总数在240B左右。所以根据这一系列的医学数据，采用预训练强化的方法开发了瑞金的底座模型。

在瑞金临床医嘱指令的基础上，通过医学大模型的统一调度，对微调进行监督，我们建立了医学Agents群聊。通过协同合作，可以提高Agents应用场景的实际使用效果。这个系列的Agent专家不断合作，不断进化。在过去的十年里，医疗信息化越来越多。我相信在未来，通过这一系列的设计和研发，我们的医疗信息系统可以更好地从信息化转变为智能化。

“

黄飞跃说：

"瑞金的应用大模型

从疾病识别和医学建议两个角度来看？

来切入，

其特点是致力于推动

实际应用真正的临床医学任务。

”

目前，瑞金的大型模型可以识别数十万种异常症状，并向患者推荐最适合的随访部门和准确的医疗建议。在瑞金头部的十个部门中，大型模型也表现出良好的泛化性能和卓越的技术能力，相关技术指标可达95%以上。

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