多模态AI模型：读懂医学影像的超级大脑

2025年初，全球首款通过美国FDA认证的“AI放射学助手”横空出世。这款基于多模态大语言模型（LMMs）的系统，不仅能秒读CT/MRI影像生成诊断报告，还能结合患者病史提出治疗方案建议。在临床试验中，其对肺癌筛查的敏感度达到98.7%，误诊率仅1.2%，甚至比资深放射科医生还精准。这场由代码驱动的医疗革命，正悄然改变着300万放射科医生的职业命运。

LLMs和LMMs在放射学和医疗保健领域的不同应用

01 大语言模型：医疗领域的智能助手

大语言模型，如GPT-4等，凭借其卓越的复杂推理和理解能力，在医疗保健领域展现出了巨大的应用前景。它们可以处理和分析大量的文本数据，为医生提供决策支持，为患者提供个性化的医疗服务。

不同的自然语言处理（NLP）和语言建模算法及技术的引入时间线

• 应用场景

1）放射学报告的自动化与优化：

大语言模型能够标记并纠正放射学报告中的常见错误，以适合患者理解的水平解释放射学报告结果，并根据患者病史和影像学表现提出鉴别诊断。例如，Gertz等人（2024）的研究表明，GPT-4在检测放射学报告错误方面具有潜在应用价值。此外，大语言模型还可以生成简洁的临床总结，帮助放射科医生快速把握患者的关键信息，从而提高诊断效率和准确性。

2）临床决策支持：

大语言模型可以根据患者的病史、成像结果以及临床指南，为医生提供诊断和治疗建议。例如，Gertz等人（2023）的研究展示了GPT-4在自动化确定放射学检查和协议方面的可行性。通过整合患者的病史和成像数据，大语言模型能够为医生提供个性化的检查建议，从而提高诊断的准确性和效率。

3）医疗教育与患者沟通：

大语言模型可以用于教育患者和放射学实习生，解释复杂医学概念，简化诊断报告，回答有关放射学检查程序的问题。例如，Berigan等人（2024）的研究表明，大语言模型生成的放射学报告总结可以提高患者的理解度。此外，大语言模型还可以通过聊天机器人的形式，为患者提供个性化的医疗咨询和解答，增强患者对医疗过程的参与感和信任度。

• 技术原理

大语言模型的开发涉及多个关键技术，包括词元嵌入、变压器网络、自监督预训练和微调等。词元嵌入将文本转换为数值向量，表示单词的语义含义；变压器网络通过自注意力机制处理序列数据；自监督预训练利用大量未标记的文本数据训练模型，学习语言的规则和模式；微调则是在预训练模型的基础上，针对特定任务进行有监督的学习。

词元化将文本分解为更基本的单元

02 大型多模态模型：解锁医学影像新潜能

随着技术的发展，大语言模型已经不再局限于文本处理，大型多模态模型（LMMs）应运而生。这些模型能够处理多种数据类型，如图像、视频、音频等，为医学影像学带来了新的可能性。

• 多模态模型的类型与应用

1）视觉 - 语言模型：

这类模型处理图像和文本，针对特定的视觉 - 语言任务进行优化，如视觉问答、自动报告生成等。例如，Zhang等人（2024）开发了一种通用的视觉 - 语言基础模型，用于多种生物医学任务。这些模型能够理解图像内容，并生成相应的文本描述，为医生提供更直观的诊断信息。

2）多模态数据融合：

多模态模型能够整合多种数据类型，为医生提供更全面的诊断信息。例如，在核医学中，LMMs可以综合患者的病史、成像结果和实验室数据，提供更准确的诊断和治疗建议。通过整合多源数据，多模态模型能够捕捉到单一模态数据所无法揭示的复杂关系和模式，从而提高诊断的准确性和可靠性。

• 技术实现

多模态模型的开发涉及多种技术，包括对比学习、交叉注意力和早期融合等。对比学习通过创建一个联合的视觉 - 语言嵌入空间，使模型能够学习不同数据类型之间的映射关系；交叉注意力则通过查询、键和值向量的交互，实现不同模态数据的融合；早期融合则是将图像和文本的嵌入向量合并，输入到微调的模型中，使模型能够理解图像和文本的结合。

对比学习、交叉注意力和早期融合

03 未来展望

大语言模型和大型多模态模型的发展，预示着医疗保健领域将迎来一场深刻的变革。未来，这些模型将更加可靠，能够处理更复杂的任务，如容积成像和多通道成像模态的处理。此外，多模态智能体的发展将使AI能够自主实现复杂目标，如编写软件程序、优化医疗工作流程等。

• 挑战与机遇

尽管前景光明，但目前仍面临一些挑战，如计算资源的需求、数据隐私和安全问题，以及模型的偏见和虚构信息等。然而，随着技术的进步和多方合作的加强，这些问题有望逐步得到解决。例如，开源基础模型的开发将降低模型开发的门槛，使更多的学术机构和医疗机构能够参与到模型的开发和应用中来。此外，数据共享和联邦学习等技术的发展，将有助于解决数据隐私和安全问题，促进医疗数据的合理利用。

• 医生的角色

在AI技术的推动下，医生的角色将发生转变。他们将从繁重的文档工作中解放出来，更多地专注于患者的个性化治疗和复杂决策。同时，医生也需要不断学习和适应新技术，以确保能够有效地利用AI工具，为患者提供最佳的医疗服务。医生与AI的协作将更加紧密，形成一种互补的关系，共同推动医疗质量的提升。

• 利好患者

患者将是这场医疗变革的最终受益者。AI技术的应用将使医疗服务更加高效、精准和个性化。患者将享受到更快速的诊断、更准确的治疗方案和更优质的医疗体验。此外，AI技术还将促进医疗资源的合理分配，使更多患者能够获得优质的医疗服务，缩小医疗差距。

04 结语

大语言模型和大型多模态模型的出现，为医疗保健领域带来了前所未有的机遇。它们不仅能够提高医疗效率，优化医疗服务质量，还能够为医生和患者提供更精准的诊断和治疗建议。随着技术的不断进步，我们有理由相信，AI将在医疗领域发挥越来越重要的作用，推动医疗行业迈向新的高度。医生和医疗机构应积极拥抱这些变化，充分利用AI技术，为患者带来更好的医疗体验。

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