医学AI的落地？大语言模型辅助医疗护理的前沿研究

在人工智能飞速发展的今天,一项突破性的研究成果为医疗领域带来了新的希望。
2024年7月15日，中国医学科学院基础医学研究所的龙尔平团队与耶鲁大学的陈庆宇团队合作，在顶级医学期刊《Nature Medicine》上发表了一篇题为“Outpatient reception via collaboration between nurses and a large language model: a randomized controlled trial”翻译为“通过护士与大型语言模型协作进行门诊接待：一项随机对照试验”的研究论文。这项研究展示了通过护士与大型语言模型（LLM）合作进行门诊接待的创新模式，取得了显著的效果。其合作开发的医疗大语言模型，在临床试验中展现出惊人的潜力，并可能为未来医疗服务质量的提升指明了方向。

在现代的医疗体系中，门诊接待是患者就医体验的重要组成部分。然而，传统的接待模式主要依赖于人力，不仅工作量大，而且对知识和沟通能力要求高。为了解决这一问题，研究团队提出了一种新的解决方案，即使用大型语言模型（LLM）辅助护士进行门诊接待。
首先，我们了解下什么是大语言模型（LLM）？
大语言模型是一种基于海量文本数据训练的人工智能系统。它能够理解和生成人类语言,具备强大的知识储备和推理能力。近年来，以ChatGPT为代表的LLM在各个领域掀起了革命性的变革，医疗健康领域自然也不能例外。
其次，SSPEC为什么可能是医疗护理版“ChatGPT”的突破？
SSPEC是研究团队开发的特定技术框架的名称。SSPEC代表的是"Small-world Scene-specific Pre-training and Enhancement with ChatGPT"(即小世界场景特定预训练与ChatGPT的增强)。医疗大语言模型的独特之处在于其“小世界增强”的技术框架。研究团队将复杂的医疗场景拆分成多个特定的"小世界",通过全面的数据采集、知识的精炼和算法的增强,使这个模型在特定医疗场景中表现出色。
令人兴奋的是，其成功通过了前瞻性的临床试验。在一项涉及2164人的随机对照试验中,SSPEC在事实准确性、安全性和共情能力方面均优于人类专家,甚至帮助减少了11.2%的重复沟通和5.4%的医患冲突。

我们来看一下这项特定技术框架下的SSPEC研究成果意义：
A.其广阔的前景:
1.提高医疗效率：大语言模型LLM可以快速处理大量医疗信息，协助医生和护理做出更快、更准确的诊断和处理。
2.改善患者体验：如SSPEC展示的那样，AI可以提供更具共情性的沟通，以提升患者满意度。
3.个性化的医疗：通过AI分析的海量数据，LLM可以为患者提供更精准的个性化治疗方案。
4.医学教育与培训：LLM可以作为强大的学习工具，与医学生和医务人员以新的维度学习和掌握知识。
B.需要注意的地方：新的技术会面临的新挑战
Ⅰ.数据的安全与隐私的保护:医疗数据的极其敏感,如何在利用数据的同时保护患者隐私是一个挑战。
Ⅱ.模型“幻觉”：大语言模型LLM有时会一本正经的胡说八道，这会生成看似合理但实际错误的信息，在医疗领域这是个不必要麻烦，需要引起注意。
Ⅲ.伦理上的问题：AI在医疗决策中的角色也需要慎重考虑，AI是否可以作为第三方意见提供者也需要进一步的明确。
Ⅳ.法律上的责任：当AI参与医疗决策时，一旦出现错误，责任如何进行界定。
Ⅴ.医患关系的重塑：AI的引入可能改变传统的医患关系，这会是一个新的领域。
最后
人机协作可能会成为未来医疗的新模式
SSPEC成功通过了前瞻性的临床试验，SSPEC的成功表明，大语言模型LLM与医疗专业人士的协作可能是未来医疗服务的主要模式。AI强大的分析处理能力，可以处理繁琐的信息收集、初步诊断等工作,让医生和护理者能将更多精力集中在复杂病例和有效沟通上。这种协作不仅会大大提高医疗效率,还能为患者提供更优质的服务。
中美团队的这项合作研究为医疗人工智能的发展提供了重要的参考。通过将大型语言模型与护士的专业知识相结合，能够显著提升门诊接待的效率和质量。这一创新模式不仅具有现实指导意义，也为未来的医疗服务提供了新的方向。