人工智能大模型在医疗领域的应用进展与前景_dalle 技术线路

人工智能作为实现该任务的重要技术基础，正在积极地推动智慧医疗的发展。如今 DALL-E、GPT-4、LLaMA 等人工智能大模型（的出现，也给该领域带来了前所未有的技术突破。大模型又被称为预训练模型、基础模型（Foundation models），它可以集中各种模态的数据信息，然后基于海量数据、超大规模参数进行预训练（Pre-training）并通过微调（Fine-tuning）以适配不同领域任务需要。在医疗领域，医疗数据本身就具有多模态的特性，大模型将进一步推进智慧医疗、医疗元宇宙和医疗研究的发展进程。比如电子病历理解、医疗问答、医学教育培训、医学影像生成、疾病辅助诊断、药物研发以及虚拟医院和医疗虚拟数字人交互等诸多应用，涵盖医疗领域就诊前、就诊中、就诊后各环节。

人工智能大模型发展概述

人工智能大模型发展与分类

随着人工智能技术的进步和深度学习算法的发展，以及海量多模态数据的爆炸式增长，芯片、网络、算力等基础建设的持续增强，大模型也迎来了快速发展机遇。2014年生成对抗网络 GAN（Generative Adversarial Network）的出现，推动了生成式人工智能的革命性发展，随后以 Transforme、BERT为代表的预训练模型的诞生，颠覆了以往的深度学习模型网络结构，大幅提高了模型训练速度和对多模态感知、创作和推理的能力，同时模型的参数量级也从百万级跃升到了百亿级，甚至出现了千亿级大模型。截止 2023 年 6 月，国内外有超过百种大模型相继发布，国外如 Stable Diffusion、GPT-4、Med-PaLM 等大模型，国内如文心系列大模型、华为盘古大模型、星火认知大模型、MOSS 大模型等。从研究方向上来看，大模型研究主要集中在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）、计算机视觉（Computer Vision，CV）、多模态三大领域。从内容形式上来看，如 DALLE-2 模型可以将文本转为图像；Dreamfusion模型可以将文本转为 3D 图像；Flamingo 模型可以将图像转为文本；Phenaki 模型可以将文本转成视频；AudioLM 模型可以将文本转为音频；Codex 模型可以实现文本转编码等。从工程角度看，MaaS（Model as a Service，模型即服务）正在成为该领域的新模式，助力大模型从数据预处理、模型构建、模型训练、模型评估到模型服务全流程构建。

人工智能大模型构建流程

大模型构建流程分为：预训练、微调、奖励模型、强化学习四个阶段。预训练即利用海量的训练数据和无监督学习的方法学习到通用的特征或知识，并将这些特征或知识迁移到其他任务上，用于增强模型的泛化能力和表现。微调是指在已有的预训练语言模型基础上，然后在新的数据集上进行少量的训练，使得模型能够更好地适应新的任务或领域。提示调优（Prompt-tuning）、指令调优（Instruction-tuning）和前缀调优（Prefix-tuning）是现在大模型微调方法中较为常用的方法，其中 Prompt-tuning 是通过提示来引导模型生成相关内容，Instruction-tuning通过指令来训练模型执行特定任务，而 Prefix-tuning 则是通过在输入中添加前缀来控制生成结果的格式和结构。奖励模型（Reward Model）用于对生成的内容进行打分排序，让模型生成的结果更加符合人们理想的答案。强化学习（Reinforcement Learning）阶段根据用户给出的提示词结合奖励模型，将对结果与语言模型建模目标进行综合，进而得到更好的输出效果。表 1 展示了部分主流大模型的构建情况。

人工智能大模型在医疗领域的应用

随着医疗领域信息化的飞速发展，海量多模态医疗数据不断积累，如何对其进行有效利用和深度挖掘，是现代化智慧医疗的迫切要求。现代化智慧医疗融合了大数据、人工智能、元宇宙等前沿技术，旨在优化医疗服务流程，提高医疗质量和效率，促进智能医学的进一步发展。而医疗大模型的出现将进一步加快其发展进程，目前医疗大模型覆盖医学知识问答、生物及药物研发到智慧诊疗的各阶段、医保知识管理等领域。根据面向对象的不同可分为患者、医护、高校、医疗机构及企业角色等；根据临床场景数据交互类型的不同，又可分为文本任务、视觉任务、语音任务、跨模态任务等。具体来讲，如就诊前的挂号问诊、健康宣教、知识问答等，就诊中的辅助诊断、电子病例生成与理解、手术模拟等，就诊后的健康管理、医药服务、慢病管理等，医学研究领域的文献挖掘、药物研发等，医疗元宇宙中的场景构建、内容生成等。表2展示了部分医疗大模型的应用情况。

但由于医疗领域的特殊性，医疗数据的获取和模型的训练制约着大模型的发展。医疗元宇宙是元宇宙在医疗领域的重要创新，有助于促进虚拟医疗和现实医疗的协同发展，打破现实世界对时空、资源的限制，但医疗元宇宙的构建需要大量的虚拟场景，复杂的智能预测与推理分析，虚拟数字人的建模以及语言与情感表达能力等。另外，对于生物和医药研究活动，需要大量的研究数据和模拟实验，极其耗时费力。由于大模型参数规模巨大，其开发和训练依赖于数据、网络和算力的综合支撑。大模型可依托互联网、专业数据库以及私有数据库的多模态数据进行自监督预训练，通过少量下游任务提示或上下文提示对通用大模型进行微调，并利用迁移学习的思想，提高零样本与小样本学习能力，从而快速构建出不同的专用大模型以满足上述场景的需求。此外，大模型的优化还涉及软、硬件的协同配合，分布式并行策略处理数据、压缩模型网络等以提升运行效率。

人工智能大模型在医疗领域应用的构想

医疗领域大模型依托 CV、NLP、单/多模态技术等使其具有强大的创作能力、交互能力、孪生能力、推理决策能力，为下游具体场景应用奠定基础。最后，通过微调、提示工程等实现智慧医疗全周期、医学研究和医疗元宇宙等具体场景的应用，具体架构见图 1 所示。

人工智能大模型在医学研究的应用

药物研发

人工智能大模型在药物研发中的应用，通过预测药物与蛋白质的相互作用、评估药物的毒性和功效，显著加速了新药的发现过程。它们能够分析大规模的生物医学数据，识别与疾病相关的基因突变，从而为个性化医疗提供支持。此外，AI大模型还能辅助临床试验设计，优化药物剂量和治疗方案，最终缩短药物研发周期，提高研发效率，为患者带来更快速、更有效的治疗选择。

医学教育

人工智能大模型在医学教育中的应用，通过提供丰富的医学知识库、模拟病例分析、以及互动式的学习体验，极大地增强了医学生的学习效率和深度。它们能够根据学习者的进度和理解能力个性化推荐学习内容，同时在模拟手术和临床案例中提供实时反馈，帮助学生掌握复杂概念和技能。此外，AI大模型还能辅助教师进行课程设计和评估，为医学教育带来创新的教学方法和评估工具，培养出更适应未来医疗需求的专业人才。

人工智能大模型在医学元宇宙中的应用

医疗元宇宙是智能医学发展的新阶段，其构建的虚拟空间打破了传统医疗对时空、资源的限制，大模型在赋能元宇宙生命体的同时也改变了数字内容生产的规模、形式和交互方式，进一步促进医疗领域的智能化发展。

医疗场景工程

医疗场景工程是构建医疗元宇宙的基础，建设主要包含两个方面内容，一是将医疗领域现实世界中的真实物体通过建模和数字孪生的方式映射到虚拟空间，比如医院主体、虚拟数字医患模型、其他医疗基础实体等，即构建医疗元宇宙外在的“形”；二是将日常医疗活动所积累的宝贵经验与解决方案内置到虚拟空间，如专家知识库、医疗解决方案、规范流程等隐性场景。

医疗虚拟数字人

虚拟数字人是医疗元宇宙的核心，其具有接近真人躯体的形象和情感思考，为医疗的交互方式提供新范式。大模型虚拟数字人的构想如图 2 所示，可将其分为医护虚拟数字人和患者虚拟数字人。借助大模型，医患在医疗元宇宙中交互将呈现出无限接近真实世界的感受和体验，这将打破时间和空间的障碍。医护人员可以实时处理和分析患者数据和信息，提高医疗保健机构的效率和准确性。在心理治疗方面，虚拟数字人可以切换不同形象，以患者更加接受的风格进行互动，增强用户在场景中的熟悉感与亲切度、陪伴感，减少恐惧和排斥，通过人性化的当时来抚慰患者情绪，提高治疗效果。

虚拟医院

有区别实体医院，虚拟医院依托医疗场景工程打破了空间的限制，将现实世界的实体医院“复制”到虚拟空间，它具有和实体医院一样的建筑形态，具备如虚拟诊室、虚拟医生、虚拟护士，可实现在线教育、远程诊疗、共享病历、会诊交流等综合医疗服务。未来，虚拟医院的建立将给智慧医疗的发展带来新范式，在更好服务于患者的同时降低医疗工作者的负担，推动医疗领域生态体系变革，提高医院综合治理能力，提升医疗质量与安全，切实为患者提供高效优质的医疗服务。

总结

人工智能大模型为医疗领域带来新的发展方向，本文首先对人工智能大模型在医疗领域应用的构想架构进行了阐述，其次梳理并展望了人工智能大模型在智慧医疗、医疗元宇宙、医学研发领域的应用场景，虽然人工智能大模型目前仍存在较多的风险与挑战，相信随着人工智能大模型的持续发展，在企业、组织、社会以及政府的多方参与和共同努力下，人工智能大模型在医疗领域的应用定会有广阔的前景。

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