利用AI大模型，破解医疗数据困境_医疗ai大模型

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随着AI技术飞跃，医疗基础模型在2023年逐渐涌现。它们不仅能深刻理解临床数据，还能生成富有洞见的医疗知识。从影像诊断到药物研发，这些模型正逐步改写医疗服务的未来。然而，数据量有限、标注成本高、多模态数据融合困难等挑战仍旧存在。

如何在确保隐私的前提下，高效利用有限的医疗数据？

医疗数据困境新解：基础模型

医疗诊断对减少疾病发生、降低死亡率、提高民众健康水平具有重要意义。高质量的医疗数据在其中扮演了不可或缺的角色，包括影像、基因组学、实验室测试等临床数据。无论是对医疗专家，还是对医疗AI而言，临床数据都有助于充分了解患者体征情况、提出合理决策。然而多年来，在医疗信息化领域，临床数据的收集、处理和使用却面临着种种挑战，包括数据量有限[1]、数据标注成本高[2]、数据模态多[3]、患者隐私保护难[4] 等。这些问题犹如医疗AI发展路上的绊脚石，阻碍了医疗AI的进步。

随着通用领域AI的快速发展，我们看到了新的曙光。近年来，基础模型（foundation model）在视觉识别、语言理解、知识发现等传统AI领域取得了突破性的进展。这些基础模型在医疗AI领域也开始崭露头角：强大的逻辑推理、语义理解、内容生成能力，已经在医疗对话[5]、患者健康分析[6]、治疗规划[7]等方面展现出巨大的潜力。不仅如此，人们也在基于通用基础模型和医疗数据，构建医疗领域的基础模型，以应对更需要医疗专业知识的场景。仅在2023年，医疗领域就涌现了一大批强大的基础模型，例如病理图像模型PathoDuet [8]、眼底图像模型RETFound [9]、内窥镜检查视频分析模型Endo-FM [10]、医学综合问答模型Med-Flamingo [11]和Med-PaLM 2 [12]等。这些模型逐步在临床诊断、医疗对话、药物研发等方方面面投入了实际应用，为医疗工作者和患者们带来了福祉。

然而，由于数据是基础模型的根基，医疗领域长久存在的数据问题必然会对医疗基础模型的发展产生负面影响。因此，在强大的AI系统真正大规模应用之前，这些数据问题亟待解决。

通用领域的基础模型为解决医疗数据困境提供了新的可能。OpenAI团队通过大量涵盖各种医疗场景的实验，验证了GPT-4模型在医学文本理解和生成方面的卓越能力[7]。来自斯坦福大学的一项工作利用stable diffusion模型根据文字生成X光图片，证明了用基础模型生成高质量医疗数据，以解决数据稀缺问题的可行性[13]。这些成果无疑为医疗AI的发展注入了新的活力。

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图1. 患者、医疗数据、基础模型三者的关系。三者共同构建以数据为中心的医疗AI研发路线。

在基础模型的新时代，解决医疗数据问题成为了医疗AI研究的重中之重。通用领域的研究已经为医疗领域打好了基础，然而目前通用领域的基础模型在医疗领域究竟能有多大程度的应用，医疗领域基础模型的发展现状和前景又如何？我们用本文简介基础模型的工作原理，列举基础模型为医疗领域数据问题带来的新解决方案，并讨论其可能涉及的隐私保护和道德风险。