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近日，谷歌推出新型醫(yī)學(xué)AI模型里程碑之作Med-Gemini，這將讓醫(yī)療AI有望加上落地。Med-Gemini是基于Google強(qiáng)大的Gemini模型構(gòu)建的多模態(tài)醫(yī)學(xué)模型家族，它融合了高級(jí)推理、多模態(tài)理解和長(zhǎng)文本處理能力，意味著在臨床推理方面有了突破性進(jìn)展。具體表現(xiàn)在:

1、Med-Gemini能夠更準(zhǔn)確地進(jìn)行診和推理。

2、Med-Gemini可以更好地理解和處理多種醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)模態(tài)，如文本、圖像、視頻和生物信號(hào)。

3、Med-Gemini能夠有效地分析和理解長(zhǎng)篇醫(yī)學(xué)信息。

醫(yī)療大模型的商業(yè)價(jià)值

據(jù)MarketsandMarkets的預(yù)測(cè)，到2025年，全球醫(yī)療大模型市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到38億美元，而到2030年，這一數(shù)字將超過(guò)100億美元。包括商湯科技、科大訊飛、京東、百度、騰訊等巨頭，萬(wàn)達(dá)信息、微脈、叮當(dāng)健康等互聯(lián)網(wǎng)科技公司，都將目光放入了這一領(lǐng)域。

醫(yī)療大模型的商業(yè)價(jià)值首先體現(xiàn)在提升醫(yī)療服務(wù)的質(zhì)量和效率上。通過(guò)集成和分析海量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，這些模型能夠輔助醫(yī)生進(jìn)行更準(zhǔn)確的疾病診斷、制定個(gè)性化的治療方案，并預(yù)測(cè)疾病發(fā)展趨勢(shì)。例如，在病理影像分析中，大模型可以快速識(shí)別和分類(lèi)病變，輔助醫(yī)生進(jìn)行手術(shù)規(guī)劃和治療決策。此外，醫(yī)療大模型還能夠通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)，提高電子健康記錄的管理效率，優(yōu)化患者咨詢和隨訪服務(wù)，從而提升患者滿意度并降低醫(yī)療機(jī)構(gòu)的運(yùn)營(yíng)成本。 此外，醫(yī)療模型還能助力醫(yī)院開(kāi)展前沿醫(yī)學(xué)研究，吸引研究資金和投資，最終實(shí)現(xiàn)醫(yī)院收入的增長(zhǎng)和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的提升。

另一方面，醫(yī)療大模型在藥物研發(fā)領(lǐng)域同樣具有顯著的商業(yè)潛力。它們可以預(yù)測(cè)藥物活性、輔助新藥分子的設(shè)計(jì)，并模擬臨床試驗(yàn)結(jié)果，從而縮短藥物研發(fā)周期并降低研發(fā)成本。同時(shí)，醫(yī)療大模型還可以在公共衛(wèi)生監(jiān)測(cè)、疫情預(yù)警和防控等公共健康領(lǐng)域發(fā)揮作用，為政府和衛(wèi)生組織提供決策支持，帶來(lái)更廣泛的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)效益。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和市場(chǎng)需求的增長(zhǎng)，醫(yī)療大模型有望成為醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新和發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力。

數(shù)據(jù)從“生產(chǎn)要素”轉(zhuǎn)變?yōu)椤百Y產(chǎn)”

國(guó)務(wù)院已經(jīng)將“數(shù)據(jù)”作為第五大生產(chǎn)要素已經(jīng)有三年了，之后《“十四五”大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》的發(fā)布，“數(shù)據(jù)二十條”的出臺(tái)，國(guó)家數(shù)據(jù)局的建立，都在推動(dòng)數(shù)據(jù)走向市場(chǎng)化，甚至成為一種資產(chǎn)。目前從“生產(chǎn)要素”轉(zhuǎn)變?yōu)椤百Y產(chǎn)”已經(jīng)成為一種趨勢(shì)，那這距離數(shù)據(jù)流通還要多遠(yuǎn)呢？

數(shù)據(jù)是醫(yī)療模型的基石，它對(duì)模型的準(zhǔn)確性、可靠性和泛化能力起著決定性作用。高質(zhì)量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，包括詳盡的電子健康記錄、精準(zhǔn)的醫(yī)學(xué)影像資料、豐富的臨床試驗(yàn)結(jié)果和基因組信息等，能夠?yàn)槟Ｐ吞峁┴S富的特征和深刻的洞見(jiàn)，使其能夠更好地模擬真實(shí)世界的醫(yī)療場(chǎng)景，進(jìn)行疾病預(yù)測(cè)、診斷輔助和個(gè)性化治療。同時(shí)，數(shù)據(jù)的多樣性和代表性直接影響模型的公平性和包容性，確保醫(yī)療AI服務(wù)能夠惠及更廣泛的患者群體。因此，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和安全，以及有效地整合和分析這些數(shù)據(jù)，對(duì)于開(kāi)發(fā)高效、可信賴的醫(yī)療模型至關(guān)重要。

怎么能夠讓大模型學(xué)會(huì)特定醫(yī)療領(lǐng)域的知識(shí)，就像谷歌的Med-Gemini一樣，最基礎(chǔ)的就是“大模型+知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)”。知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)容包括：

在數(shù)字化時(shí)代，醫(yī)療數(shù)據(jù)的積累和利用已成為醫(yī)療行業(yè)創(chuàng)新和發(fā)展的關(guān)鍵。隨著電子健康記錄（EHR）的普及、醫(yī)療影像技術(shù)的進(jìn)步和基因組學(xué)的發(fā)展，醫(yī)療數(shù)據(jù)正以前所未有的速度增長(zhǎng)。如何高效利用這些數(shù)據(jù)，對(duì)于提升醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量、優(yōu)化醫(yī)療資源配置、加速醫(yī)學(xué)研究和推動(dòng)個(gè)性化醫(yī)療具有重要意義。

醫(yī)療數(shù)據(jù)如何轉(zhuǎn)變成大模型?

醫(yī)療數(shù)據(jù)的利用生成大模型是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程，涉及到數(shù)據(jù)的收集、清洗、標(biāo)注、模型訓(xùn)練和優(yōu)化等多個(gè)環(huán)節(jié)。以一個(gè)具體的例子來(lái)說(shuō)明，假設(shè)我們要構(gòu)建一個(gè)用于疾病預(yù)測(cè)的大模型。

首先，我們需要從醫(yī)療機(jī)構(gòu)收集大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，這可能包括患者的電子健康記錄、實(shí)驗(yàn)室檢驗(yàn)結(jié)果、醫(yī)學(xué)影像資料等。這些數(shù)據(jù)的收集需要遵循嚴(yán)格的隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)安全標(biāo)準(zhǔn)，確?；颊咝畔⒌哪涿幚怼?/p>

收集到的數(shù)據(jù)往往包含噪聲和不一致性，因此必須進(jìn)行徹底的清洗工作。這包括去除重復(fù)記錄、處理缺失值、糾正錯(cuò)誤信息等。此外，對(duì)于需要模型做出預(yù)測(cè)的特定疾病，相關(guān)的醫(yī)療數(shù)據(jù)還需要進(jìn)行專(zhuān)業(yè)的標(biāo)注工作，以便于訓(xùn)練模型識(shí)別和預(yù)測(cè)疾病。

接下來(lái)，利用清洗和標(biāo)注后的數(shù)據(jù)，我們可以開(kāi)始訓(xùn)練疾病預(yù)測(cè)模型。這個(gè)過(guò)程涉及到選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并對(duì)模型進(jìn)行調(diào)參，以獲得最佳的預(yù)測(cè)效果。在訓(xùn)練過(guò)程中，可能需要使用到遷移學(xué)習(xí)等技術(shù)，借助于預(yù)訓(xùn)練模型來(lái)加速訓(xùn)練過(guò)程并提高模型的泛化能力。

最后，訓(xùn)練完成的模型需要在獨(dú)立的測(cè)試集上進(jìn)行評(píng)估，以驗(yàn)證其預(yù)測(cè)性能。此外，還可以通過(guò)持續(xù)學(xué)習(xí)的方式，不斷用新的醫(yī)療數(shù)據(jù)來(lái)更新和優(yōu)化模型，使其更貼合最新的醫(yī)療實(shí)踐和研究進(jìn)展。

通過(guò)上述過(guò)程，醫(yī)療數(shù)據(jù)被轉(zhuǎn)化為具有強(qiáng)大預(yù)測(cè)能力的大模型，這些模型在疾病診斷、治療計(jì)劃制定、醫(yī)療資源優(yōu)化等方面發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，未來(lái)醫(yī)療大模型將在提升醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量和效率方面展現(xiàn)出更大的潛力。

對(duì)比國(guó)內(nèi)外現(xiàn)有醫(yī)療大模型

國(guó)內(nèi)外在醫(yī)療大模型的研發(fā)和應(yīng)用方面均展現(xiàn)出了顯著的活躍度和創(chuàng)新能力。國(guó)內(nèi)企業(yè)如百度、科大訊飛、醫(yī)渡科技等，通過(guò)結(jié)合海量醫(yī)療數(shù)據(jù)和先進(jìn)的算法，開(kāi)發(fā)出了專(zhuān)注于醫(yī)療領(lǐng)域的大模型。例如，百度的靈醫(yī)大模型利用其在自然語(yǔ)言處理方面的優(yōu)勢(shì)，為醫(yī)療行業(yè)提供智能問(wèn)答、病歷生成等服務(wù)?？拼笥嶏w則依托其星火認(rèn)知大模型，推動(dòng)診后康復(fù)管理平臺(tái)的智能化，顯著提高了醫(yī)生的管理效率和患者滿意度。

在國(guó)際領(lǐng)域，谷歌和DeepMind等機(jī)構(gòu)在醫(yī)療大模型的研究上也取得了突破性進(jìn)展。谷歌的Med-Gemini模型在臨床醫(yī)生的評(píng)分中表現(xiàn)優(yōu)異，已超過(guò)與人類(lèi)臨床醫(yī)生的水平。此外，BioMedLM（PubMedGPT）等模型則專(zhuān)注于生物醫(yī)療文獻(xiàn)的理解與分析，推動(dòng)醫(yī)學(xué)研究的發(fā)展。

對(duì)比國(guó)內(nèi)外的醫(yī)療大模型，可以發(fā)現(xiàn)兩者都在積極推動(dòng)醫(yī)療行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。國(guó)內(nèi)模型更側(cè)重于結(jié)合本土醫(yī)療實(shí)踐，提供定制化的智能解決方案，而國(guó)際模型則在跨語(yǔ)言、跨文化的知識(shí)理解和應(yīng)用上展現(xiàn)出較強(qiáng)的能力。盡管存在差異，但兩者都在為提升醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量、加速醫(yī)療創(chuàng)新和改善患者體驗(yàn)等方面做出貢獻(xiàn)。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和合作的深入，未來(lái)醫(yī)療大模型有望在全球范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)更廣泛的應(yīng)用和更深層次的融合。

總結(jié)

醫(yī)療數(shù)據(jù)的有效利用是推動(dòng)醫(yī)療行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵。通過(guò)制定明智的數(shù)據(jù)治理政策、采用先進(jìn)的分析技術(shù)和隱私保護(hù)措施，以及促進(jìn)多學(xué)科團(tuán)隊(duì)合作，可以充分挖掘醫(yī)療數(shù)據(jù)的潛力，為患者提供更高質(zhì)量的醫(yī)療服務(wù)，同時(shí)加速醫(yī)療科學(xué)的發(fā)展。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和政策環(huán)境的優(yōu)化，醫(yī)療數(shù)據(jù)的利用前景將更加廣闊。