Nature Med | ChatGPT赋能疾病护理，大模型将如何变革医疗行业？

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原创最新推荐文章于 2026-11-09 08:00:00 发布 1k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

【Nature medicine】Integrated image-based deep learning and language models for primary diabetes care 由于训练有素的初级保健医生（PCP）短缺，尤其是在资源匮乏的环境中，初级糖尿病护理和糖尿病视网膜病变（DR）筛查仍然是主要的公共卫生挑战。在此，为了弥合这一差距，我们开发了一个集成图像和语言的系统（DeepDR-LLM），结合了大型语言模型（LLM模块）和基于图像的深度学习（DeepDR-Transformer），为PCP提供个性化的糖尿病管理建议。在回顾性评估中，LLM模块在英语测试中表现出与PCP和内分泌科住院医师相当的表现，并且在中文测试中表现优于PCP，且与内分泌科住院医师表现相当。阅读详情

近日发表在Nature Medicine的文章《Integrated image-based deep learning and language models for primary diabetes care》针对糖尿病护理和视网膜病变筛查问题，结合类ChatGPT的语言大模型和基于眼底影像的图像模型提出一种综合性解决方案DeepDR-LLM。本文将对该方案进行解读，希望能够为各位读者的研究提供思路。

引言

糖尿病在全球范围内影响着超过5亿人，其中80%生活在中低收入国家。视网膜病变是糖尿病患者中最常见的并发症，影响着30%到40%的糖尿病患者，是劳动年龄段成人失明的主要原因，定期进行视网膜病变筛查是糖尿病护理的重要组成部分。由于中低收入国家基础设施和人力资源的不足，视网膜病变筛查往往被忽视，这导致了严重的健康后果和广泛的社会经济影响。

近年来出现了多种新技术用于解决糖尿病护理面临的困境，包括远程医疗、基于人工智能的血糖监测、基于视网膜图像的深度学习模型以及低成本便携式视网膜相机。然而，这些方案通常只专注于某一方面的改进，无法全面整合糖尿病护理的需求。此外，这些技术依赖于训练有素的基层医生，而在资源匮乏的地区合格的基层医生数量无疑是远远满足不了需求的。近期语言大模型的迅速发展为解决上述问题带来了新的希望。语言大模型具备自然语言理解和生成能力，能够优化患者监测、个性化治疗方案，进而改善糖尿病和视网膜疾病患者的健康状况。本文介绍的这篇论文结合语言大模型的进展和影像方面人工智能技术的积累，针对糖尿病护理工作提出一种综合性解决方案DeepDR-LLM。

DeepDR-LLM

DeepDR-LLM由语言大模型模块和DeepDR-Transformer和两个模块组成，语言大模型模块基于开源的LLAMA模型（LLAMA和ChatGPT类似，可以视作开源版本的ChatGPT）进行微调，为糖尿病患者提供个性化的护理建议。DeepDR-Transformer基于Vision Transformer架构实现，对眼底图像进行病变分割和病变分级。

语言大模型模块旨在根据病史、体检、实验室检查以及病变分级等各种临床数据制定糖尿病护理建议。语言大模型模块基于Meta开发的语言大模型LLAMA，类似于ChatGPT，LLaMA能够处理文本生成、翻译、问答和总结等多种任务，并在多个基准测试中表现出色。由于缺乏特定领域的专业知识，直接将LLAMA用于生成糖尿病护理建议这一任务并不能取得较好的效果。该研究利用上海第六人民医院和华东疗养院267730名参与者的数据，通过LoRA对LLaMA-7B进行微调，使语言大模型具备较佳的糖尿病护理建议生成能力。

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DeepDR-Transformer模块旨在分析眼底图像以预测糖尿病视网膜病变。DeepDR-Transformer基于Vision Transformer架构，由ImageNet的预训练权重初始化，并在该研究团队收集整理的数据集上训练。DeepDR-Transformer包含四个不同的模型分别用于完成图像质量评估（是否可读）、视网膜病变分级、黄斑水肿分类（有、无）以及病变分割（微动脉瘤、出血、棉絮斑和硬性渗出物）。

通过将DeepDR-Transformer模块生成的结果按照固定的模板，例如“视网膜病变等级：0（无DR）；黄斑水肿等级：0（无DME）”，即可和其它临床数据一起作为提示词输入语言大模型模块，进而生成糖尿病护理建议。

效果分析

该研究通过回顾性实验和前瞻性研究对语言大模型模块、DeepDR-Transformer以及DeepDR-LLM进行评估分析。

语言大模型模块的评估基于三个方面：不适当内容的程度、缺失内容的程度和可能的伤害风险。结果显示，在英语上下文条件下，71%的DeepDR-LLM建议被认为是适当的，高于LLaMA（51%），与基层医生（71%）相当；36%的DeepDR-LLM建议没有缺失内容，高于基层医生（27%）；57%的DeepDR-LLM建议被评为“低可能性”伤害风险，与基层医生（55%）相当。在中文上下文条件下，77%的DeepDR-LLM建议没有不适当内容，高于LLaMA（66%）和基层医生（54%）。此外，63%的DeepDR-LLM建议没有缺失内容，高于基层医生（46%）。88%的DeepDR-LLM建议被评为“低可能性”伤害风险，而基层医生为60%。

DeepDR-Transformer模块在14个标准眼底影像数据集和7个便携式眼底影像数据集中进行了评估。评估结果显示，该模型在检测视网膜病变方面表现出色。对标准眼底影像而言，在12个外部测试集中模型的AUC值的取值范围为0.892到0.933。对便携式眼底影像而言，在6个外部测试集中模型的AUC值取值范围为0.896到0.920。

DeepDR-LLM通过一个前瞻性研究进行评估。评估结果显示，基层医生+DeepDR-LLM的建议在质量和同理心方面均优于单独的基层医生或DeepDR-LLM，且基层医生对DeepDR-LLM系统的理解性、节省时间、有效性和安全性评价较高。

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