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近年來，醫(yī)療人工智能（AI）在新穎的基礎和龐大的語言模型的推動下發(fā)展迅速。這對于改變醫(yī)學教育和醫(yī)療保健服務是非常有希望的?，F(xiàn)在，來自中國的研究人員在《中國醫(yī)學雜志》上發(fā)表的一篇綜述強調(diào)了前景，并指出了與數(shù)據(jù)收集、分析和隱私相關的挑戰(zhàn)。它強調(diào)了各利益攸關方之間有效合作的重要性，以確保人工智能在醫(yī)療保健領域的光明未來。

近年來，人工智能（AI）在OpenAI的GPT-n系列等創(chuàng)新基礎模型（FMs）和ChatGPT等衍生大型語言模型（LLMs）的推動下取得了顯著發(fā)展。這些FMs和LLM在包括醫(yī)學在內(nèi)的各個領域都有廣泛的應用。因此，醫(yī)療人工智能在全球范圍內(nèi)迅速發(fā)展。具體來說，谷歌的醫(yī)學LLM：MedPaLM在解決美國醫(yī)療執(zhí)照考試方面成功地展示了專家級的準確性。

此外，Nature和New England Journal of Medicine發(fā)表的研究論文證明，F(xiàn)Ms和LLM正被廣泛用于醫(yī)學診斷和教育。最近旨在全球醫(yī)學成像數(shù)據(jù)共享的舉措，以及美國FDA為醫(yī)療人工智能制定的監(jiān)管指南，都表明人工智能在醫(yī)學科學領域的視野正在擴大。這些發(fā)展預示著一個新的增長和發(fā)展時代的到來，在這個時代，人工智能可以在提高診斷準確性和支持全球醫(yī)療專業(yè)人員方面發(fā)揮關鍵作用。

然而，像任何新興技術一樣，醫(yī)療人工智能面臨著一些挑戰(zhàn)，需要解決這些挑戰(zhàn)才能獲得未來的利益。該綜述由澳門科技大學醫(yī)學院人工智能醫(yī)學研究所的Io Nam Wong教授領導，Olivia Monteiro、Zhuo Sun、Sheng Nie和Yun Yin作為通訊作者，全面分析了人工智能技術（如FMs和llm）在醫(yī)學應用中的前景。

作者指出，醫(yī)療人工智能模型處理和分析各種醫(yī)療數(shù)據(jù)。這包括圖像數(shù)據(jù)（CT、MRI和x射線）、文本數(shù)據(jù)（患者記錄和體檢結果）、實驗數(shù)據(jù)（細胞、動物和臨床研究）和結構化醫(yī)學知識（解剖學、病理學和藥理學）。研究人員進一步提出了一種新的醫(yī)療人工智能模型分類框架，將其分為疾病特異性、通用領域和多模態(tài)模型。疾病特異性模型，通常是FMs，是為診斷特定疾病而量身定制的；例如用于眼科疾病的RetFound，用于神經(jīng)眼科的neurooph GPT，用于計算病理學任務的UNI，以及用于癌癥檢測的Virchow。通用領域模型，如ChatGPT、MedPaLM、MedSAM、SAM-Med2D和MedLSAM，提供了更廣泛的應用，解決了特定疾病模型的局限性。多模態(tài)模型，如PathChat、PLIP、OpenMEDLab和IRENE，在文本信息處理和多模態(tài)數(shù)據(jù)集成方面表現(xiàn)出色。

總的來說，醫(yī)學人工智能模型在疾病診斷和預后預測、醫(yī)學圖像分割、醫(yī)學報告生成、生物標志物篩選、分子分型和醫(yī)學問題回答等方面被證明是非常有前途的。然而，與數(shù)據(jù)收集和分析相關的關鍵挑戰(zhàn)仍然存在，包括數(shù)據(jù)量、注釋、多模態(tài)融合、偏見、監(jiān)督需求和數(shù)據(jù)隱私問題。Wong教授說：“為促進資訊科技的發(fā)展，我們必須建立一個環(huán)境，在健全的規(guī)例支持下，實現(xiàn)無縫的數(shù)據(jù)共享?！贝送?，開發(fā)用于處理大量醫(yī)療數(shù)據(jù)的安全框架對于保證患者隱私和實現(xiàn)高效分析至關重要。”

未來的探索應側(cè)重于算法改進和標準化評估協(xié)議。研究人員、醫(yī)療保健專業(yè)人員和監(jiān)管機構之間的有效合作對于將醫(yī)療人工智能引入臨床實踐至關重要。

“醫(yī)療人工智能模型在改變醫(yī)療保健方面具有巨大的潛力。這些模型具有增強診斷、定制治療和改善患者預后的能力，可以重新定義醫(yī)療保健領域。然而，為了充分利用醫(yī)療人工智能的變革力量，需要持續(xù)的研究、創(chuàng)新和仔細的道德考慮，以應對在有效實施這些工具時出現(xiàn)的挑戰(zhàn)，”Wong教授總結道。

我們希望這一領域的進步能夠在未來繼續(xù)提高診斷和治療的效率！

參考文獻

Leveraging foundation and large language models in medical artificial intelligence

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