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人工智能大模型時代的到來

醫(yī)檢AI能否實現(xiàn)彎道超車？

【資料圖】

數(shù)據(jù)合規(guī)如何完善？

準確率如何保障？

……

面對AIGC帶來的技術(shù)變革和無限想象空間，醫(yī)檢行業(yè)如何乘勢而為？6月27日，在2023“域見杯”醫(yī)檢人工智能開發(fā)者大賽的啟動儀式上，金域醫(yī)學（603882）舉辦了以“擁抱AIGC技術(shù)變革，構(gòu)建智慧醫(yī)檢新范式”為主題的圓桌論壇，來自人工智能、臨床檢驗、科技律法、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療領(lǐng)域的五位“大咖”，共同探討AIGC技術(shù)如何真正能夠落地應用到真實場景，共商AIGC在智慧醫(yī)檢領(lǐng)域的機遇和未來。

01

學會應用人工智能，才不會被替代

李映華：目前，AIGC的開發(fā)火爆，也有觀點認為會顛覆各行各業(yè)，你們怎么看？

樊曉娟：ChatGPT爆火的時候，我們第一反應是其會引發(fā)的法律風險，其次是擔心律師這一職業(yè)是否會被取代。AIGC確實是一個趨勢，我們應該要在各自領(lǐng)域里面主動思考，主動接觸這一新技術(shù)，擁抱新的變化。

田奇：大模型會重塑千行百業(yè)，走入千家萬戶，從計算、存儲、管理等領(lǐng)域，大模型在硬件、網(wǎng)絡安全方面會帶來越來越多新的研究方向，我對新的大模型還是非常期待的。

陳俊龍：大模型出來后，對計算機和軟件專業(yè)的學生影響非常大，他們的就業(yè)生態(tài)也發(fā)生了改變。雖然高校學生可以通過開源方式獲取公開代碼，但是缺乏開放的數(shù)據(jù)，在通用大模型的開發(fā)上存在不少困難。相關(guān)專業(yè)的學生要思考如何利用好大模型技術(shù)，在專業(yè)領(lǐng)域深耕。

劉善榮：不少人會擔心自己的工作未來會被人工智能替代，其實，不用擔心。如果真的會被替代，一定是被會應用人工智能的人替代。所以大家一定要掌握這門技術(shù)。在醫(yī)療行業(yè)，我也很期待，有一個整合頂級三甲醫(yī)院專家知識的虛擬醫(yī)生，將對更廣大醫(yī)生群體帶來幫助。

02

醫(yī)檢大模型應用落地

需要生成式模型和決策模型相輔相成

李映華：醫(yī)檢行業(yè)要發(fā)展AIGC，會面臨什么問題？

陳俊龍：在醫(yī)學方面，要做AIGC還存在不少困難。目前AIGC主要是在社交平臺、電商等對標準答案要求相對寬松的領(lǐng)域發(fā)展。對醫(yī)療行業(yè)，我們要求答案要非常準確，需要行業(yè)專家和開發(fā)者一起共同探索。金域醫(yī)學本身擁有專家和專業(yè)數(shù)據(jù)，以后也會慢慢開發(fā)出醫(yī)檢AIGC的產(chǎn)品。在醫(yī)檢行業(yè)，需要開發(fā)生成式大模型和專業(yè)的決策模型，配套組合才能夠真正應用在臨床。

樊曉娟：大模型來了之后，在醫(yī)檢行業(yè)，需要從三個階段管控其可能帶來的法律風險：首要問題是來自訓練數(shù)據(jù)的合規(guī)風險，比如知識產(chǎn)權(quán)、隱私保護、來源是否合法、醫(yī)學倫理等；其次是來自生成內(nèi)容的合規(guī)風險，比如是否出現(xiàn)有害內(nèi)容，甚至是否觸犯刑事法律；最后需要注意使用過程中的網(wǎng)絡安全和數(shù)據(jù)安全，避免數(shù)據(jù)泄露。

張超：左手醫(yī)生一直致力于打造一個智能的全科醫(yī)生，借助GPT技術(shù)，我們開始探索升級產(chǎn)品。作為一個AI和醫(yī)療交叉領(lǐng)域探索者，我們發(fā)現(xiàn)，前沿、準確的醫(yī)療信息只是分散地掌握在專家的手里，對于AIGC而言，在醫(yī)檢領(lǐng)域，關(guān)鍵在于如何去融合頂尖、領(lǐng)先和創(chuàng)新的知識，提供精準的答案。

03

從應用場景入手，深耕醫(yī)檢AIGC

李映華：對金域而言，要發(fā)展AIGC，該如何做？

田奇：大模型對技術(shù)和算力要求比較高。金域醫(yī)學已經(jīng)開始在探索醫(yī)檢AIGC，可以考慮和技術(shù)型的企業(yè)合作。華為堅持AI for Industry，專注行業(yè)大模型。我們可一起建立醫(yī)檢領(lǐng)域的大模型。

劉善榮：如果能夠通過人工智能來輔助醫(yī)檢，是最容易實現(xiàn)優(yōu)質(zhì)醫(yī)檢資源下沉的。醫(yī)檢人工智能領(lǐng)域需要解決幾個問題：第一是醫(yī)檢領(lǐng)域的數(shù)據(jù)孤島問題，金域醫(yī)學作為一個大型的連鎖化的第三方醫(yī)檢機構(gòu)，在打破數(shù)據(jù)孤島方面具有一定的優(yōu)勢；其次，要解決數(shù)據(jù)的專業(yè)化問題；第三，醫(yī)檢人工智能還要考慮如何對人工智能的判斷進行自我評估，以提升人工智能醫(yī)檢模型診斷的準確性。

張超：如果要做醫(yī)檢AIGC，金域醫(yī)學最核心的優(yōu)勢還是在場景應用。金域醫(yī)學擁有多樣化的樣本和龐大的數(shù)據(jù)，要針對這些指標做持續(xù)專家標注，并基于臨床不斷收集專家真實反饋，輔助決策的知識，未來一定會有很好的產(chǎn)品出來。

醫(yī)療行業(yè)能否在大模型時代下?lián)屪ァ靶嘛L口”？未來，金域醫(yī)學將在臨床檢驗與病理診斷的人工智能方向不斷發(fā)力，克服當前的開發(fā)瓶頸，探索構(gòu)建獨有的醫(yī)檢大模型技術(shù)體系，持續(xù)以廣東省人工智能開放創(chuàng)新平臺為載體拓寬生態(tài)邊界，真正構(gòu)建一個共創(chuàng)、共享、共贏的智慧醫(yī)檢創(chuàng)新生態(tài)，助力廣州搶占國內(nèi)乃至全球智慧醫(yī)檢發(fā)展制高點。