大语言模型：AI如何改变医疗现状

随着医疗保健的发展，人工智能的整合，特别是通过大语言模型（LLM）和生成式人工智能，已成为医疗专业人士热议的焦点。如果你想了解更多关于LLM的相关内容，可以阅读以下这些文章：
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这些技术有望重塑患者护理流程，提升诊断能力并简化操作，但也伴随着挑战与伦理问题。

人工智能在医疗保健中的潜力

LLM通过支持临床医生的诊断和决策过程，拥有极大潜力来改善医疗服务的提供方式。这些工具能快速访问医学知识、解释患者数据，并基于最新研究推荐诊断和治疗方案，从而为临床医生提供帮助。

医疗保健中的关键人工智能模型

PubMedBERT

PubMedBERT是BERT（来自变形金刚的双向编码器表征）的专门版本，它在PubMed数据库中的大量生物医学文本上进行了预训练。它在理解复杂医学语言方面表现出色，显著提高了医学研究检索和临床决策的准确性。

它在理解复杂医学语言方面表现出色，显著提高了医学研究检索和临床决策的准确性。

BioBERT

BioBERT扩展了原来的BERT模型，进一步针对生物医学文献进行了训练，以增强其处理医学和科学语言的能力。

该模型可用于各种任务，如疾病分类、化学相互作用预测和医疗文档摘要，快速为医疗保健提供者提供关键信息。

ClinicalBERT

ClinicalBERT是专门为理解临床记录而开发的，它能够分析来自电子健康记录（EHRs）等来源的非结构化医疗数据。

它有助于完成命名实体识别等任务，从自由文本中识别和分类关键的医疗信息，增强数据的可用性，用于医学分析和研究。

Med-PaLM

谷歌的Med-PaLM建立在PaLM（路径语言模型）的基础上，展示了对医学知识的深刻理解和生成反应的能力。

它在各种医疗基准测试中表现优异，包括模拟医患互动和回答复杂的医学考试问题，为临床医生的决策过程提供了支持。

现实世界的应用与挑战

在实践中，LLM和生成式人工智能已在医疗领域产生了显著影响。例如，纽约长老会医院（NewYork-Presbyterian Hospital）利用人工智能系统开发了复杂的虚拟医疗助理，这些助理能够主动监测患者健康状况并协助诊断。此类系统展示了人工智能如何通过持续监测和及时干预，增强患者护理的实际应用。

然而，部署这些技术并非没有挑战。数据隐私、数据质量以及训练数据中的固有偏见问题，都会影响人工智能应用程序的性能和公平性。例如，受偏见数据训练的LLM可能提出有偏差的医疗建议，进而加剧医疗保健服务的不公平性。

此外，人工智能在医疗保健中的监管框架仍在发展之中。迫切需要制定明确的指导方针，以界定如何在医疗环境中安全有效地部署这些技术。如果缺乏清晰的监管，可能会导致技术滥用，并侵蚀患者的信任。

伦理考量与未来展望

从伦理角度来看，人工智能在医疗保健中的应用引发了有关患者自主权和隐私的担忧。确保这些人工智能工具增强而非取代人类判断力尤为重要。同时，保持人工智能建议的透明性，并确保患者了解人工智能在其护理过程中的作用，对保持伦理实践至关重要。

展望未来，LLM与医疗保健的整合前景广阔。随着这些工具不断变得更为先进，它们可能帮助弥合医疗服务的差距，尤其是在服务不足的地区，这些技术能提供本来无法获得的医疗专长。

结论

总而言之，虽然人工智能在医疗保健领域为改善患者治疗效果和运营效率带来了重大机会，但它也伴随着需要审慎管理的挑战。通过建立适当的监管和伦理框架，人工智能有望在未来医疗保健中发挥关键作用，使其变得更加可及、高效和个性化。

关键在于确保这些技术的使用以负责任且符合伦理的方式进行，补充而非取代医疗专业人员的专业判断。

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原文作者：Generative AI
翻译作者：过儿
美工编辑：过儿
校对审稿：Jason
原文链接：https://medium.com/@contact_27876/ai-in-healthcare-856cfdd2b930