20、生成式人工智能时代的医疗保健

生成式人工智能时代的医疗保健

1. 引言

近年来，生成式人工智能（AI）彻底改变了许多领域，尤其是医疗保健领域。AI 在医疗保健中的应用迅速扩展，越来越多的关注点放在开发能够创建新数据（如图像、患者档案和治疗计划）的生成式 AI 模型上。这项新兴技术有潜力通过实现更准确的诊断、个性化治疗和改进药物发现过程，彻底改变患者护理和治疗效果。

医疗保健系统面临诸多挑战，传统 AI 难以有效应对。这些挑战包括从传统医疗向基于价值的医疗的转变、资源匮乏、医疗专业人员的行政负担（尤其是在疫情期间），以及医疗系统产生的各种类型和海量的数据。

生成式 AI 具有改变医疗保健的巨大潜力，它能提供更准确的诊断工具、简化药物发现流程，并提供个性化的患者护理。

2. 生成式 AI 概述

生成式 AI 指的是像 OpenAI 的 ChatGPT 这样的 AI 算法和模型，它们可以通过提示创建不同类型的内容。它主要专注于利用训练数据生成新的、独特的内容，生成的内容可以是文本、图像、音乐、视频等。医疗保健领域最常见的生成式 AI 模型包括用于语言处理的 GPT、BERT、BaLM，以及用于图像生成的 DALL - E、MidJourney 和 Stable Diffusion。

2.1 最常见的生成式 AI 模型

• 生成对抗网络（GANs） ：这是生成逼真媒体（如图像、视频或文本）的重要突破。GANs 已被采用和改进，能够生成高度逼真的虚假内容。它由两个神经网络相互对抗，使用反向传播技术共同训练，这种学习方式使其能够创建新数据。GANs 凭借其利用概率分布生成无限新数据的能力，在医疗保健和医学领域有广泛应用，如医学图像分割、图像到图像的翻译、风格迁移和分类、生成电子健康记录（EHR）、视网膜图像合成和皮肤病变分析。
• 大语言模型（LLMs） ：具有先进的自然语言处理能力。在医疗保健领域，根据预训练数据的类型，可分为生物医学应用的 LLMs 和临床应用的 LLMs。其应用包括提高诊断准确性、预测疾病进展和支持临床决策过程。LLMs 潜力巨大，因为它可以为特定医学专业生成专业知识，能够在特定医学领域数据上进行微调，还可以用不同语言进行微调，以提高全球对医疗保健领域技能和知识的获取。
• 变分自编码器（VAEs） ：结合了变分推理和自编码器，在数据和潜在空间之间生成概率映射，从而从潜在空间采样生成新的数据样本。VAEs 用于提供逼真的合成数据，同时在多样性和数据完整性之间取得平衡。合成数据降低了侵犯患者隐私的风险，确保符合数据保护法，使研究人员无需访问真实患者数据即可进行调查和分析。
• 循环神经网络（RNN） ：是一种特殊的人工神经网络，通过特殊的循环架构实现对过去知识信息的延续。它允许输入循环流动，使网络能够记住之前看到的信息，这是 RNN 与其他类型神经网络的区别。因此，RNN 可以处理特别大的顺序数据集，如语言、基因序列或临床时间序列数据。不过，RNN 在训练时可能具有挑战性，尤其是在处理较大数据集时，并且在处理较长的数据序列时可能会出现记忆丢失问题。
• ChatGPT ：是最常见的生成式语言模型之一，由 OpenAI 开发，于 2022 年 11 月推出。它基于 GPT 架构开发，在大型文本数据集上进行预训练，能够回答自然语言查询。在医疗保健领域，它的应用包括远程监测患者、提供医疗建议和咨询、安排医疗预约、识别患者症状、创建患者特定的治疗计划、充当医生的医疗助手、协助处理保险索赔、通过为聊天机器人生成新想法提供医学教育、呈现患者场景和模拟，以及评估医生与患者之间的沟通。然而，ChatGPT 存在偶尔出错和产生幻觉的缺点。

下面用表格总结常见生成式 AI 模型的特点和应用：
|模型名称|特点|医疗应用|
| ---- | ---- | ---- |
|生成对抗网络（GANs）|由两个神经网络对抗训练，能利用概率分布生成新数据|医学图像分割、生成电子健康记录等|
|大语言模型（LLMs）|先进自然语言处理能力，可针对特定领域微调|提高诊断准确性、支持临床决策|
|变分自编码器（VAEs）|结合变分推理和自编码器，生成概率映射|提供合成数据，保护患者隐私|
|循环神经网络（RNN）|特殊循环架构，能处理顺序数据集|处理语言、基因序列等数据|
|ChatGPT|基于 GPT 架构，预训练于大型文本数据|远程监测患者、提供医疗建议等|

2.2 生成式 AI 应用和案例

生成式 AI 在医疗保健领域有各种有前景的应用，以下是一些实际案例：
- 创建合成电子健康记录（EHR） ：斯坦福大学的研究人员开发了名为 MedGAN 的 GAN 来生成合成 EHR 数据。其主要目的是在保护患者隐私的同时，利用 MedGAN 扩充真实患者数据用于研究。MedGAN 使用生成对抗框架学习多标签离散 EHR 的真实世界分布，通过对真实数据集的密集评估，在二进制和计数数值方面都显示出出色的结果。鉴于获取 EHR 的挑战，MedGAN 有望为医疗保健研究做出贡献，且在属性披露方面风险极低。
- 医学影像的图像生成 ：医学影像在疾病的诊断和治疗中起着重要作用。生成式 AI 在增强医学图像方面显示出独特的潜力，可用于数据扩充、图像合成、图像到图像的翻译以及生成放射学报告。例如，通过应用 GANs 模型合成视网膜眼底图像，这对数据扩充、训练深度学习模型和研究罕见眼部疾病很有用；还用于合成脑部 MRI 图像，有助于数据扩充、提高图像分割算法的性能和研究脑部异常；此外，生成式 AI 算法还用于合成 X 射线图像，可用于训练和评估 X 射线分析算法，以及模拟具有挑战性或罕见的患者病例。在 MRI 图像分割、CT 图像合成和 CT 图像中肺结节检测方面，生成式 AI 算法优于传统方法。
- 临床决策支持 ：
- Regard ：这是一个与 EHR 集成的生成式 AI 工具，它可以分析患者数据、建议医学诊断、撰写临床报告，并快速提供相关见解，优化患者护理服务。该工具还能自动化 EHR 的一些行政任务，使医疗专业人员能够将更多精力集中在患者身上，减少日常任务的负担。
- Redbrick AI 的快速自动分割工具（FAST） ：在医学影像领域有重要应用，可帮助医疗专业人员对 CT 扫描、MRI 图像和超声进行注释和分割。它提供了一个用于注释医学图像数据的 SaaS 平台。
- Paige Full Focus ：使医疗专业人员能够查看、管理和共享组织样本的数字切片，为患者的治疗决策提供新的见解，提高准确性、效率和诊断信心。
- Kahun ：用于检查症状，包含一个与 EHR 集成的对话式聊天机器人。该工具可以生成患者的临床评估，其 AI 推理引擎可以提供潜在诊断的排名列表，加快诊断过程并节省时间。

下面是生成式 AI 在医疗保健领域应用的 mermaid 流程图：

graph LR
    A[生成式 AI] --> B[创建合成 EHR]
    A --> C[医学影像图像生成]
    A --> D[临床决策支持]
    B --> B1[MedGAN 生成合成 EHR 数据]
    C --> C1[合成视网膜眼底图像]
    C --> C2[合成脑部 MRI 图像]
    C --> C3[合成 X 射线图像]
    D --> D1[Regard 分析患者数据]
    D --> D2[FAST 注释医学图像]
    D --> D3[Paige Full Focus 管理数字切片]
    D --> D4[Kahun 检查症状]

3. 应用生成式 AI 的挑战

尽管生成式 AI 给医疗保健领域带来了变革，但在实际应用中仍存在挑战：
- 安全和可靠性 ：生成式 AI 在医疗保健领域存在幻觉和有时出现偏差的严重问题。幻觉是指生成式 AI 模型生成的所谓真实感官体验与任何真实世界输入都不对应，可能是视觉、听觉或其他类型的幻觉。这些问题源于生成式 AI 模型的预训练方式，并且在医学训练中，它在不同语言中的表现也并非总是一致。当医疗专业人员没有足够能力评估生成式 AI 模型的质量时，这些挑战会成为采用过程中的严重障碍。
- 隐私 ：在生成式 AI 模型预训练所使用的个人数据的收集和存储方面，隐私是一个严重挑战。此外，用于预训练生成式 AI 模型的数据和代码缺乏足够的透明度。未经授权访问可能包含私人或机密信息的私人数据源用于生成式 AI 的学习和训练，可能会引发法律问题。
- 版权和知识产权 ：未经同意使用数据训练生成式 AI 模型可能会引发版权或知识产权问题。关于生成式 AI 模型创建的内容，也会出现知识产权问题，这引发了关于生成式 AI 创建内容的版权所有者以及使用该内容造成任何损害或损失时的责任问题。
- 临床评估、监管或认证挑战 ：生成式 AI 模型的一致性和可靠性因应用的训练数据而异，需要法规进行规范。生成式 AI 模型不断发展的特性在医疗保健领域是一个问题，因为临床评估和认证过程可能很耗时。有可能在评估完成时，被评估的生成式 AI 模型已经发生了很大变化。因此，一些监管机构正在试图对将 AI 作为医疗设备应用实施必要的法规。

为应对这些挑战，需要采用更多的法规和治理措施，以确保生成式 AI 应用符合道德、负责任且不侵犯人权。

4. 生成式 AI 在医疗保健中的局限性

生成式 AI 在医疗保健和医学领域有许多应用，正在彻底改变这些领域的数据和信息管理，但它也存在许多挑战和局限性：
- 数据质量 ：在医疗保健领域依赖生成式 AI 模型时，数据质量是一个重要因素。为生成式 AI 模型提供足够的数据可以提高其性能的准确性。然而，由于获取数据的技术挑战，用于训练生成式 AI 模型的高质量数据集的访问可能受到限制。因此，通过生成式 AI 合成数据可能是解决数据稀缺问题的一种方案。数据合成算法可以生成与真实临床数据分布相似的数据，有望解决数据不足的问题。生成式 AI 模型主要依赖预训练数据，如果这些数据由于不完整或有偏差而质量较低，生成式 AI 模型将产生不良输出。在医疗保健和医学领域，准确性至关重要，因为结果和决策可能会影响人类健康。
- 伦理问题 ：生成式 AI 在医疗保健领域的应用可能会引发伦理问题，这些问题源于患者隐私和同意。在生成合成内容时，生成式 AI 可能会侵犯患者的隐私和机密性。
- 缺乏可解释性 ：一些生成式 AI 算法（如深度神经网络）就像黑匣子，很难解释其输出结果。这种缺乏或不足的可解释性在医疗保健领域非常重要，可能会影响患者诊断或治疗决策的推理过程，潜在地破坏医疗保健领域对生成式 AI 的信任和接受度。
- 泛化能力有限 ：指生成式 AI 模型在预训练数据之外的新数据或未见数据上的表现能力。这是机器学习模型的一个重要方面，因为它决定了模型在现实场景中进行准确预测的能力。当一个模型能够捕捉训练数据中的潜在模式和关系，并将其应用于新的、未见的数据时，就实现了泛化。生成式 AI 使用特定数据集进行预训练，这可能导致在使用新数据进行泛化时遇到困难，从而影响生成式 AI 模型在涉及不同患者群体或医疗情况时生成结果的能力。

5. 应用生成式 AI 的建议路线图

在医疗保健领域实施生成式 AI 应用具有巨大潜力，但也面临挑战。在应用生成式 AI 模型时，由于对这些模型做出的决策缺乏足够的监督和验证，可能会出现滥用情况。生成式 AI 治理指的是确保生成式 AI 模型负责任、符合道德地开发、部署和实施所需的各种框架和指南。以下是在医疗保健领域应用生成式 AI 的建议路线图：
1. 伦理考虑 ：确保制定确定生成式 AI 模型负责任应用的伦理准则。同时，应考虑公平、透明、问责和隐私等原则，为决策者在生成式 AI 模型的整个生命周期中提供指导。
2. 数据收集和预处理 ：生成式 AI 生成的合成医疗数据需要反映原始数据的特征。合成数据的质量在很大程度上依赖于生成式 AI 模型中所代表的领域知识的质量。用相关数据对生成式 AI 模型进行预训练可以生成质量更好的合成数据。应遵循数据隐私和安全措施，以保护生成式 AI 模型使用的敏感医疗数据。此外，遵守相关和必要的法规，如《健康保险流通与责任法案》（HIPAA）或《通用数据保护条例》（GDPR）至关重要，要确保进行适当的匿名化处理并遵守隐私法规。
3. 生成式 AI 模型的开发和训练 ：根据任务目标和数据可用性，选择合适的生成式 AI 模型进行训练和开发。同时，应考虑可解释性、可扩展性和计算要求等因素。
4. 验证和监管合规 ：由于生成式 AI 模型与患者生命密切相关，应使用严格的测试和评估技术对其进行全面验证。此外，要确保符合监管指南和法规，以保证安全性和有效性。
5. 临床集成和部署 ：培训医疗专业人员对于在将生成式 AI 模型集成到临床工作流程和医疗保健系统时提高他们的意识至关重要。生成式 AI 与医疗专业人员的合作可以增强集成效果，确保可用性和临床相关性。
6. 生成式 AI 模型的持续监测和改进 ：生成式 AI 模型的持续改进和更新主要依赖于反馈、新数据和新兴研究。在医疗保健领域应用生成式 AI 时，应监测模型的性能，识别偏差，并确保符合伦理考虑。
7. 透明度和公众参与 ：在医疗程序和医疗保健中应用生成式 AI 需要相关指南。可以通过让所有利益相关者（如患者、家属、医疗专业人员和提供者）参与关于生成式 AI 在医疗保健领域潜在应用的社区讨论，来实现这一点，以建立信任，提高理解和接受度。

下面用 mermaid 流程图展示应用生成式 AI 的建议路线图：

graph LR
    A[伦理考虑] --> B[数据收集和预处理]
    B --> C[生成式 AI 模型的开发和训练]
    C --> D[验证和监管合规]
    D --> E[临床集成和部署]
    E --> F[生成式 AI 模型的持续监测和改进]
    F --> G[透明度和公众参与]

6. 总结

生成式 AI 是人工智能中一个有前景且具有革命性的子集。它在医疗保健领域有多种应用，包括医学影像合成、EHR 生成、患者监测和模拟。医疗保健领域最重要的生成式 AI 算法有 GANs、LLMs、VAEs 和 RNNs。

生成式 AI 在医疗保健领域面临来自周围环境的挑战，如安全和可靠性、隐私、版权和知识产权，以及临床评估、监管或认证挑战。同时，它也有许多内在局限性，包括数据质量、伦理问题、缺乏可解释性和泛化能力有限。

为应对这些挑战和局限性，提出了在医疗保健领域应用生成式 AI 的路线图，通过生成式 AI 治理，包括确保伦理准则、保护患者数据隐私和安全、选择合适的模型、验证模型、培训医疗专业人员、持续监测和评估模型，以及提高透明度和公众参与度等措施，来推动生成式 AI 在医疗保健领域的合理应用。

6.1 各阶段详细分析

为了更深入地理解应用生成式 AI 的建议路线图，下面对每个阶段进行详细的分析：

阶段	详细分析
伦理考虑	制定明确的伦理准则，确保生成式 AI 在医疗保健中的应用符合道德规范。例如，明确规定在生成合成数据时如何保护患者隐私，以及如何确保模型的公平性，避免对特定群体的歧视。在决策过程中，始终遵循公平、透明、问责和隐私原则，让所有利益相关者都能理解和参与到生成式 AI 的应用中。
数据收集和预处理	数据是生成式 AI 模型的基础，因此数据的质量和安全性至关重要。在收集数据时，要确保数据来源的合法性和可靠性，同时对数据进行预处理，如清洗、标注等，以提高数据的质量。使用相关数据对模型进行预训练，能够使模型更好地学习到数据中的特征和模式。严格遵守数据隐私和安全法规，如 HIPAA 或 GDPR，对数据进行匿名化处理，防止患者隐私泄露。
生成式 AI 模型的开发和训练	根据具体的任务目标和可用的数据，选择合适的生成式 AI 模型。例如，如果任务是处理文本数据，可能选择基于大语言模型的方法；如果是处理图像数据，则可以考虑使用 GANs 或 VAEs 等模型。在开发和训练过程中，要考虑模型的可解释性、可扩展性和计算要求。可解释性能够帮助医疗专业人员理解模型的决策过程，提高对模型的信任度；可扩展性则确保模型能够适应不断增长的数据和业务需求；计算要求则涉及到模型的训练和运行效率。
验证和监管合规	对生成式 AI 模型进行全面的验证是确保其安全性和有效性的关键步骤。使用严格的测试和评估技术，如交叉验证、对比测试等，对模型的性能进行评估。同时，要确保模型符合相关的监管指南和法规，如 FDA 对医疗设备的监管要求。只有通过严格的验证和合规检查，模型才能在医疗保健领域安全地应用。
临床集成和部署	将生成式 AI 模型集成到临床工作流程和医疗保健系统中，需要医疗专业人员的参与和支持。对医疗专业人员进行培训，使他们了解生成式 AI 模型的功能和使用方法，提高他们对模型的接受度和使用能力。在集成过程中，要确保模型与现有的系统和工作流程兼容，能够为医疗专业人员提供有效的辅助决策支持。
生成式 AI 模型的持续监测和改进	生成式 AI 模型不是一成不变的，需要不断地进行监测和改进。通过收集反馈、新数据和新兴研究，对模型的性能进行评估和优化。监测模型是否存在偏差，以及是否符合伦理考虑。及时发现模型在实际应用中出现的问题，并进行调整和改进，以提高模型的性能和可靠性。
透明度和公众参与	在医疗保健领域应用生成式 AI 需要公众的理解和支持。通过开展社区讨论、举办科普活动等方式，让患者、家属、医疗专业人员和提供者等利益相关者参与到生成式 AI 的应用中来。提高公众对生成式 AI 的认识和理解，建立信任，促进生成式 AI 在医疗保健领域的广泛应用。

6.2 未来展望

随着技术的不断发展，生成式 AI 在医疗保健领域的应用前景十分广阔。未来，生成式 AI 可能会在以下几个方面取得进一步的发展：
- 个性化医疗 ：通过分析患者的基因数据、临床数据和生活方式数据等，生成式 AI 可以为患者提供更加个性化的治疗方案。例如，根据患者的基因特征预测其对某种药物的反应，从而选择最适合的药物和剂量。
- 疾病预测和预防 ：利用生成式 AI 对大量的医疗数据进行分析和挖掘，可以提前预测疾病的发生风险，并采取相应的预防措施。例如，通过分析患者的健康数据和生活习惯，预测其患心脏病、糖尿病等慢性疾病的风险，并提供相应的健康建议。
- 医疗教育和培训 ：生成式 AI 可以为医疗专业人员提供更加丰富和生动的教育和培训资源。例如，通过生成虚拟患者场景和模拟病例，让医疗专业人员在实践中学习和提高技能。
- 药物研发 ：生成式 AI 可以加速药物研发的过程，通过模拟药物的作用机制和效果，筛选出最有潜力的药物候选物。同时，还可以预测药物的副作用和安全性，提高药物研发的成功率。

6.3 面临的挑战与应对策略

尽管生成式 AI 在医疗保健领域具有巨大的潜力，但也面临着一些挑战。除了前面提到的安全和可靠性、隐私、版权和知识产权等问题外，还可能面临以下挑战：
- 技术复杂性 ：生成式 AI 技术本身较为复杂，需要专业的技术人员进行开发和维护。医疗保健领域的专业人员可能对这些技术不够熟悉，导致在应用过程中遇到困难。应对策略是加强技术培训，提高医疗专业人员的技术水平，同时促进技术人员与医疗专业人员之间的合作和交流。
- 数据共享和整合 ：医疗数据通常分散在不同的医疗机构和系统中，数据的共享和整合存在一定的困难。这可能会影响生成式 AI 模型的训练和性能。解决方法是建立统一的数据标准和共享平台，促进数据的流通和整合，同时加强数据安全和隐私保护。
- 社会接受度 ：公众对生成式 AI 在医疗保健领域的应用可能存在疑虑和担忧，例如担心模型的准确性和安全性，以及对就业的影响等。提高社会接受度需要加强宣传和教育，让公众了解生成式 AI 的优势和局限性，同时建立相应的监管机制，确保其安全可靠地应用。

6.4 总结与启示

生成式 AI 为医疗保健领域带来了新的机遇和挑战。通过合理应用生成式 AI，可以提高医疗服务的质量和效率，为患者提供更好的医疗体验。然而，要实现这一目标，需要政府、医疗机构、科研机构和企业等各方的共同努力。

在应用生成式 AI 的过程中，要始终坚持伦理和法律原则，保护患者的隐私和权益。加强技术研发和创新，提高生成式 AI 模型的性能和可解释性。同时，注重人才培养，提高医疗专业人员和技术人员的综合素质。通过不断地探索和实践，推动生成式 AI 在医疗保健领域的健康发展，为人类的健康事业做出更大的贡献。

下面用 mermaid 流程图展示生成式 AI 在医疗保健领域未来发展的可能路径：

graph LR
    A[生成式 AI 在医疗保健现状] --> B[个性化医疗]
    A --> C[疾病预测和预防]
    A --> D[医疗教育和培训]
    A --> E[药物研发]
    B --> F[提高治疗效果]
    C --> G[降低疾病发生率]
    D --> H[提升医疗人员技能]
    E --> I[加速药物上市]
    F & G & H & I --> J[改善医疗保健整体水平]

总之，生成式 AI 在医疗保健领域的应用是一个充满挑战和机遇的领域。通过深入研究和实践，我们可以充分发挥其优势，克服其局限性，为医疗保健事业带来革命性的变革。