人工智能大模型赋能医疗健康产业白皮书（2023）_88页_15mb

报告摘要

人工智能大模型赋能医疗健康产业白皮书总结

核心内容

本白皮书由人工智能医疗器械创新合作平台、智能化医疗器械产业发展研究工作组及中国信息通信研究院云计算与大数据研究所共同编制，旨在梳理医疗健康大模型的发展现状、技术体系、应用场景、风险挑战及监管治理情况，为我国生命科学与医疗健康大模型技术与产业发展提供参考和引导。

主要观点

大模型的定义与优势
- 人工智能大模型是“大数据+大算力+强算法”结合的深度神经网络模型，具有泛化性、通用性和智能涌现能力。
- 相比传统模型，大模型可应用于多个下游任务，无需特定任务的训练和标注数据，具备更强的灵活性和适应性。
- 大模型可突破数据标注的瓶颈，利用自监督学习或强化学习方式在无标注数据上进行预训练，更适配生物医学、临床和健康相关数据爆炸式增长的时代。
- 大模型更友好、易于使用，能够接受自然语言输入，提升复杂医疗信息的可访问性和可理解性。
- 大模型支持多模态数据组合，可灵活融合文本、图像、语音、实验室数据等多种医学数据，提升诊断准确性。
- 大模型具备更深入理解医学知识的潜力，通过结合知识图谱和检索式方法，可实现更全面、更准确的医学推理和输出。
大模型的技术体系与演进
- Transformer架构是当前医疗健康大模型的主流算法架构，具备并行性、灵活性和可拓展性，为多模态和跨领域模型发展奠定基础。
- 多类型基础模型为医疗健康大模型提供源动力，包括大型语言模型（LLMs）、视觉大模型（LVMs）、视觉-语言大模型（VLMs）、图学习大模型（LGMs）和语言条件多智能体大模型（LLMMs），分别应对不同的医疗场景和任务。
- 四种技术范式推动大模型在医疗健康领域的应用，包括从头预训练、继续训练通用大模型、指令/任务微调和提示工程，其中提示工程因成本低、效果好成为重要发展方向。
- 模型发展呈现家族化、多模态、融合化、协同化趋势，未来大模型将更加统一、智能化，并与小模型协同发展，实现性能与成本的平衡。
大模型的应用场景
- 生命科学研究：大模型在蛋白质结构预测、基因组学分析、生物信息检索等方面展现强大能力，如AlphaFold2、ProGen、Geneformer、scGPT等模型。
- 药械研发：大模型可应用于药物发现、靶点预测、临床试验方案设计、患者匹配、质量控制等环节，如MolGPT、GatorTron、CTmatch、TrialGPT等。
- 医疗服务：大模型可用于智能问诊、辅助诊疗、医学报告生成、病历分析、健康咨询、医学教育等领域，如ChatDoctor、ClinicalGPT、灵医大模型、商量大医等。
- 健康管理：大模型支持个性化健康分析、远程监测、疾病风险预测、健康建议生成等功能，推动医疗健康服务智能化。
大模型面临的风险与挑战
- 技术风险：大模型在医疗场景中仍存在精度不足、安全性与可靠性待提升的问题。
- 落地挑战：数据、成本、权责等多方面因素制约大模型在医疗领域的广泛应用。
- 数据安全与隐私：医疗数据敏感性高，存在数据滥用、隐私泄露和网络攻击等风险。
- 伦理问题：大模型可能加剧医疗偏见和虚假信息传播，需关注其在医疗决策中的伦理影响。
评价验证与监管治理
- 标准与指南：生物医学领域对大模型的标准化和规范化需求迫切，需建立专门的评估体系和监管框架。
- 动态评估方法：需针对大模型的新能力、新特性、真实表现建立动态评估机制。
- 政策与监管：需在促进大模型发展的同时，防范潜在风险，为医疗大模型的监管治理奠定良好基础。
发展建议
- 加强基础研究和技术创新，推动大模型在医疗健康领域的应用落地。
- 构建完善的数据体系，保障数据安全和隐私保护。
- 完善标准与评价体系，推动医疗大模型的规范化发展。
- 加强跨学科合作，提升模型在医学知识理解、多模态融合、医疗伦理等方面的综合能力。
- 推动商业化落地，探索多种商业模式，如接口调用、模型定制、数据服务等。