谷歌Med-PaLM2 大语言模型可以彻底改变医疗保健么？

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谷歌的Med-PaLM2大语言模型正在医疗领域进行测试，能够处理医疗问题、自动化任务，如文档汇总和健康数据整理。这种算法预示着未来预防医学的发展，结合可穿戴设备，生成患者的数字孪生，提前识别健康问题。虽然目前面临隐私和监管挑战，但其潜在的医学科学进步和病患福利改善不容忽视。未来，算法将在预防医学中扮演关键角色，主动监测并减少不必要的痛苦和医疗成本。问题是哪个国家或地区将率先利用这种技术引领医学研究的变革。

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谷歌正在测试 Med-PaLM 2，这是一个经过一系列医学专家演示训练的聊天机器人，可以就医疗保健相关问题进行对话。

该公司于四月开始在梅奥诊所对患者测试该系统：该算法可以生成医疗问题的答案并执行自动化任务，例如汇总文档或组织从各种来源获得的大量健康数据。

这些类型的算法构成了未来预防医学系统的基础，该系统将成为发达国家医疗保健的特征：借助可穿戴设备和简单的日常设备，患者不断生成大量有关其健康参数的数据，这些数据将其输入能够生成数据的算法。相当于数字孪生，这是他们健康状况的图片，可用于评估是否需要进行更密集的测试或检查。

原则上，Med-PaLM 2是一种大型语言模型 (LLM)，专门使用健康数据进行训练，用于回答从诊断到症状查询等各种问题。决定使用医学资格考试问题中制定的规范数据只是出于谨慎考虑：使用医疗记录中的真实数据对其进行训练会引发许多保密和隐私问题。然而，一旦建立了足够的匿名系统，并且监管机构意识到大规模处理真实患者数据可以带来医学科学的巨大进步，这个监管问题就可以轻松克服。

我们正处于医学史上极其重要的时刻：从只能根据可见症状起作用的姑息医学，到真正的预防医学，在这种医学中，患者不需要意识到自己有问题：这只是一个飞跃。算法需要检测某种异常情况并将其评估为值得进一步、更详细的检查，以便他们的医生可以打电话给他们，医生在看到他们之前可以收到有关触发警报的情况的完整信息，并要求进行相关测试。

实际上，可穿戴设备绝不应该由用户来解释，因为用户通常缺乏适当的知识和经验。这些设备和其他日常进行的诊断测试实际上都是为了向能够在异常检测模式下维持主动监控和初始诊断的算法系统提供支持。基于生成算法的系统提供反馈和护理，但真正的问题是能够减少患者痛苦和医疗成本，这与其他类型的专注于预测的算法有关。