每经记者 蔡 鼎 每经编辑 兰素英
“AI医生”,离我们越来越近了。
7月12日,谷歌和DeepMind的科研人员在《自然》杂志上发表了一项研究,不仅提出了MultiMedQA(美国医师执照试题)评估基准,用于评估大语言模型在编码临床知识方面的表现,还详解了谷歌医疗大模型Med-PaLM的进化过程。
最终的研究结果显示,一组临床医生对谷歌和DeepMind团队的医疗大模型Med-PaLM回答的评分高达92.6%,与现实中人类临床医生的水平(92.9%)相当。此外,Med- PaLM仅5.9%的答案被评为可能导致“有害”结果,与临床医生生成的答案(5.7%)的结果相似。
视觉中国图
《每日经济新闻》记者了解到,尽管如此,该研究团队承认,鉴于现实医学领域的复杂性,在Med-PaLM实现大规模应用前,仍需克服不少限制。
模型可媲美人类医生
在这篇最新的《自然》论文中,谷歌和DeepMind科学家团队介绍了全新的MultiMedQA评估基准,专门用于评估大语言模型在编码临床知识方面的表现。
该基准结合了六个现有医疗问答数据集(MedQA、MedMCQA、PubMedQA、LiveQA 、MedicationQA和MMLU),涵盖专业医学、研究和消费者查询等多个方面,以及一个全新的在线搜索医疗问题库数据集HealthSearchQA,力图从多方面把AI培养成一名合格的医生。
此外,该团队提出了一个基于人类评估的框架模型,该模型包括多个维度,例如事实、理解、推理,以及可能的偏见。
该团队在MultiMedQA上对拥有5400亿参数的谷歌大型语言模型PaLM(Pathways Language Model)及其变体Flan-PaLM进行了评估。
在实验中,研究人员采用了提示策略组合,Flan-PaLM在每个MultiMedQA多选题数据集上都达到了极高的准确率,其中在MedQA(美国医学执照考试类型问题)上的准确率为67.6%,比之前的技术水平高出17%以上。
论文指出,虽然Flan- PaLM在MedQA的多项选择题上表现出色,但它对病人医疗问题的回答却暴露出关键的差距。为了解决这个问题,谷歌科学家团队提出了指令提示调整,让Flan-PaLM进一步与医学接轨,产生了Med-PaLM。
在评估中,Med-PaLM表现令人鼓舞,一组临床医生对其回答的评分为92.6%,与现实中临床医生的水平(92.9%)相当。
除了专家评估,研究团队还邀请了五名非医学领域专家(印度的非医学背景普通人)来评估答案。
结果显示,Flan-PaLM给出的答案在60.6%的案例中被认为是有用的,而Med-PaLM给出的答案准确度则增加到80.3%。
同样,在90.8%的情况下,FlanPaLM的答案被判断为直接解决了病人提出的问题,而Med-PaLM将这一比例提高到了94.4%,人类临床医生这一比列则在95.9%。换句话说,在直接解决病人问题方面,Med-PaLM几乎可以和人类临床医生的能力相媲美。
论文称,虽然这些结果非常令人鼓舞,但现实中医学领域相当复杂。因此,还有必要对该大语言模型进行进一步评估,特别是在安全性、公平性和偏见方面。在将这些模型运用到临床应用之前,还有许多限制需要克服。研究人员预计最新的这项研究将激发患者、消费者、AI研究人员、临床医生、社会科学家、伦理学家、政策制定者和其他利益相关方之间进一步对话和合作,从而负责任地将这些早期研究成果转换为真正的现实应用。
但不可否认的是,谷歌科学家团队的研究表明,随着模型规模的扩大和提示词的调整,其理解能力、知识回忆和推理能力均有所提高,这表明大语言模型在医学领域具有潜在的实用性。此外,研究团队的人类评估也揭示了当今大语言模型的局限性,也强调了评估框架和方法在为临床应用创建安全、有用的大语言模型方面的重要性。
科技巨头纷纷布局
基础模型和大语言模型的出现为医学AI的发展提供了助力。《每日经济新闻》记者注意到,其实除了谷歌和其旗下的DeepMind外,微软、IBM等科技大厂一直在持续关注AI医疗方面的应用落地。在这轮大模型浪潮之前,AI检测心电图、X光片已在一些医院中投入应用。
据《每日经济新闻》记者了解,过去数年来,AI在医疗领域的发展迅猛,为医疗行业带来了革命性的变革和巨大的潜力。
根据麦肯锡咨询的数据,AI每年可以创造3.5万亿至5.8万亿美元的商业价值。预计到2025年,全球AI应用市场总值将达到1270亿美元,其中AI医疗占据1/5的份额,处于高速成长阶段。
知名市场调研公司ReportLinker此前针对全球医疗保健AI市场的年度报告曾预测,全球医疗保健AI市场规模将从2023年的146亿美元增长到2028年的1027亿美元,期间复合年增长率47.6%。
中国AI产业发展迅速,自2019年以来,AI医疗以40%~60%的增速快速发展,中国的AI医疗核心软件市场规模已接近30亿元,并且还有重资产性质的AI医疗机器人,总体规模接近60亿元。
中泰证券在一份研报中指出,AI+医疗/医药未来空间广阔,当下值得重点关注。该研报指出,AI病理、AI影像和AI制药均是未来可能的应用领域。
中泰证券认为,传统病理诊断方法主要依靠人工阅片分析提供依据,自动化程度低,耗时长效率低,且诊断正确与否比较依赖医生阅片经验以及主观判断;另一方面病理医生培养周期长,从业门槛高,地域资源分布不均匀,供需极度不平衡,影响了行业整体的发展节奏。相比于传统的病理诊断,AI辅助有望提升阅片速度、提高诊断精准度,加速市场扩容,是未来的行业趋势。
“近年来,AI病理领域的监管条例、审核标准逐渐规范,技术应用越发成熟,我们预计 2023年首批AI病理诊断三类证有望获批,行业有望率先在细胞病理领域迎来商业化拐点,当前正是布局的最佳时点,技术积累深厚,入院能力强的头部玩家占据明显优势,有望带动产品加速商业化放量。”中泰证券分析师在上述研报中写道。
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