小模型打敗大模型?患者挑戰(zhàn)專家?醫(yī)療AI需要冷思考
本月以來,多地公立和私立醫(yī)院紛紛官宣接入DeepSeek并開啟本地化部署,瑞金、中山、協(xié)和等頭部大三甲醫(yī)院接踵發(fā)布醫(yī)療垂直領域的大模型。而DeepSeek的開源路徑,不僅打破了技術“黑箱”帶來的應用鉗制,也讓“技術平權”的思路正植入醫(yī)療生態(tài)中。
但熱潮之下也需要冷思考。醫(yī)療場景的嚴肅性、復雜性和低容錯性,使得醫(yī)院、醫(yī)生、患者與AI的磨合之路,注定道阻且長。
悖論似乎正在增多:當普通患者、基層醫(yī)生通過AI獲取海量知識時,理論上有助于分級診療和精準醫(yī)療,但AI幻覺增加了醫(yī)患間的沖突和不信任;大模型給醫(yī)生減負也減輕了醫(yī)院管理成本,但大模型的實施和維護成本高昂;生態(tài)開放降低了醫(yī)療大模型的入局門檻,但大模型的迭代需要大量高質量數(shù)據(jù),強者恒強的故事仍在上演。
此外,開放式創(chuàng)新能否找到容他性知識產(chǎn)權保護機制和產(chǎn)業(yè)生態(tài)?在生態(tài)開放下,患者隱私和診療的準確性又由誰來兜底?
醫(yī)療“百模大戰(zhàn)”迎來新入局者
“醫(yī)療機構自身投入行業(yè)大模型訓練的趨勢,正變得越來越明晰。”優(yōu)實資本董事長邢杰在接受第一財經(jīng)采訪時說。
有數(shù)據(jù)顯示,2024年涌入醫(yī)療領域的AI大模型公司已經(jīng)過百。今年,國產(chǎn)推理大模型DeepSeek-R1推出后,掀起新一輪醫(yī)療行業(yè)大模型研發(fā)和應用熱潮。如邢杰所言,通用大模型領域的“百模大戰(zhàn)”在DeepSeek的V3和R1發(fā)布后喧囂褪去、格局已定,但醫(yī)療行業(yè)大模型的“百模大戰(zhàn)”正在迎來新入局者、曾經(jīng)的AI應用“保守派”——醫(yī)療機構。
邢杰表示,在這背后的一個核心的原因在于大模型研發(fā)進入到第二個階段,也即從預訓練通用模型進入到后訓練推理模型主導的階段。醫(yī)院尤其是在某些專病領域掌握權威數(shù)據(jù)資源又具備一定臨床轉化能力的“大三甲”醫(yī)院逐漸意識到:后訓練推理模型階段的訓練成本遠低于預訓練階段,用于強化學習訓練推理模型的數(shù)據(jù)量也遠低于預訓練階段。
2月中旬以來,多家大型公立醫(yī)院宣布大模型研發(fā)的最新成果。
上海交大醫(yī)學院附屬瑞金醫(yī)院發(fā)布單模態(tài)大模型——“瑞智病理大模型”(RuiPath);復旦大學附屬中山醫(yī)院發(fā)布心血管專病大模型“觀心”稱其則結合多模態(tài)數(shù)據(jù)深度推理能力;北京協(xié)和醫(yī)院官宣“協(xié)和·太初”罕見病大模型進入臨床應用階段。第一財經(jīng)了解到,該模型采取“數(shù)據(jù)+知識”雙輪驅動的“小樣本學習”模式并結合了大模型的強推理能力。
但相較于科技企業(yè)、醫(yī)療AI公司和互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療企業(yè),這些大醫(yī)院的研發(fā)投入更為謹慎,通常從單模型、單病種或特色病種入手。
“行業(yè)大模型研發(fā)是個循序漸進的過程,目前在醫(yī)療影像診斷等領域,AI診斷的成熟度和準確性之高,業(yè)界已經(jīng)基本達成共識。所以,醫(yī)院大都選擇從文字或影像等單模態(tài)入手來訓練細分行業(yè)模型,這樣難度較低。”邢杰說。
當前,在診療方面,醫(yī)療機構所訓練的小模型大體可分為兩類:一類是綜合考慮訓練數(shù)據(jù)量、算力、與真實醫(yī)療場景中的適配度以及所需解決的實際醫(yī)療問題,而自研的模型;另一類是在如DeepSeek等通用大模型開源基礎上,“蒸餾”并予以本地化部署的專用模型。
京東健康探索研究院(JDH XLab)首席科學家王國鑫對第一財經(jīng)表示,對于前者,盡管DeepSeek讓業(yè)界看到了通過算法優(yōu)化和深度推理能力,可以以一種更具性價比的方式實現(xiàn)大模型訓練,但模型“小樣本學習”或者說實時學習的能力其實并不容易達成。在出現(xiàn)顛覆式訓練方式之前,模型訓練對于算力以及對于高質量、大體量的數(shù)據(jù)需求,仍然迫切。
對于后者,“大家有時候低估了大模型落地對于醫(yī)院自身軟硬件卓越程度的要求。”王國鑫舉例說,比如醫(yī)院算力消化情況、信息化基礎設施投入等,這些都關乎大模型能發(fā)揮真實效力。
有醫(yī)院人士告訴第一財經(jīng),由于算力受限,醫(yī)院需要將大模型上數(shù)據(jù)部署在云平臺上,而非醫(yī)院內置服務器上。出于醫(yī)療數(shù)據(jù)隱私安全考慮,在大模型上問診的患者無法直接跳轉醫(yī)院門診預約平臺,需要重新使用真實ID進行注冊和預約,或者通過醫(yī)務人員的人工介入,幫助患者與醫(yī)院建立真實診療關系。如何讓大模型診療與線下就診渠道更“絲滑”?仍待醫(yī)院信息化的持續(xù)變革。
小模型打敗大模型?
在接受第一財經(jīng)采訪時,DCCI-未來智庫與FutureLabs-未來實驗室首席專家胡延平表達了一個觀點:鑒于行業(yè)特殊性,醫(yī)療大模型的發(fā)展或是一個從“專用”到“通用”的過程。
現(xiàn)階段,一方面,“很難說醫(yī)療領域擁有了所謂的通用大模型”,相反“越通用,可能在某個特定的方向能力越不突出”;另一方面,行業(yè)對大模型的泛化功能需求不太迫切,但更需要使用病理大模型提升檢查效率,通過專病模型切實提升診斷準確率。
前述受訪醫(yī)院人士表達了類似看法。她舉了一個例子:此前,OpenAI宣稱通過“強化微調”技術,使通用型大模型O1為罕見疾病診斷提供了全新的解決方案。在官方示范案例中,O1模型從數(shù)百篇關于罕見疾病的科學病例報告中提取出一系列疾病信息,并據(jù)此預測可能引發(fā)遺傳疾病的基因。
該醫(yī)院人士認為,在前述案例中,所有疾病表型已知,相當于大模型在擁有了完整版的患者信息后,再進行決策,這是一種純知識映射。而更貼近現(xiàn)實診療環(huán)節(jié)的模式,則是在醫(yī)患雙方都不知曉疾病種類的情況下,自由地進行人機交互。這一點已有垂類大模型可以做到。
一種普遍存在的業(yè)界看法是,部分通用大模型或能實現(xiàn)個別精準診斷,但個案的成功并不代表模型具備特定疾病精準診斷的能力。
“不過,這并不代表‘小模型打敗大模型’。”胡延平認為,原因有兩點:其一,專用(垂類)模型的訓練離不開通用模型,或者說專用模型往往是在幻覺較低、推理能力較強的通用模型基礎上微調、后訓練或者模型蒸餾而成的;其二,專用模型的準確度從50分提升到70分容易,甚至目前已有不少專用模型宣稱其疾病診斷能力達到80~90分。但再往上,專用模型的性能提升會遇到瓶頸。這時候就需要通用大模型的三個能力進行賦能——通識能力、思考推理能力以及多模態(tài)能力。
邢杰也認為,從疾病診斷來說,通常需要患者影像數(shù)據(jù)、檢查檢驗數(shù)據(jù)、聲音數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)等多模態(tài)數(shù)據(jù)以進行交叉驗證,所以多模態(tài)大模型始終是行業(yè)趨勢。
王國鑫表示,多模態(tài)的推理模型可以視為AI未來在絕大多數(shù)醫(yī)療場景中應用的根本技術。唯其如此,AI才能逐漸具備類似于人的能力,進入數(shù)字人階段,乃至實現(xiàn)所謂的“強人工智能”,而不僅僅是一個對話工具。目前,在很多醫(yī)院場景下,小體量、單模態(tài)和專病大模型的應用,更多是延續(xù)“AI改造原有的技術鏈路”的思路,而非“訓練AI重新創(chuàng)造一種生產(chǎn)模式”。
生態(tài)開放
多名受訪業(yè)界人士均提出,無論是如互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療企業(yè)、AI醫(yī)療企業(yè)等先入局者,還是如醫(yī)院等后入局者,均需要進行生態(tài)合作和數(shù)據(jù)開放。
“回到一個基本的邏輯,醫(yī)療行業(yè)在某種意義上就是一個數(shù)據(jù)驅動型行業(yè)。大模型和AI醫(yī)生的訓練過程需要大量醫(yī)療數(shù)據(jù)。但現(xiàn)在醫(yī)療數(shù)據(jù)不僅量少,而且質量欠缺。所以,醫(yī)院間要合作、醫(yī)院要與互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院合作,還要和患者端合作。”王國鑫說。
此外,王國鑫稱,大模型天生具備“去ID化”特質,脫敏后的醫(yī)療數(shù)據(jù)往往可以達到更具精度的訓練成果,加之目前數(shù)據(jù)安全和隱私計算等技術日趨成熟,醫(yī)療數(shù)據(jù)的生態(tài)開放在大模型訓練上,有實現(xiàn)的可能性。
但醫(yī)院的顧慮顯然更多。“作為一個專業(yè)工具而言,醫(yī)療機構訓練的疾病診斷大模型并不具備開源的背景和基礎。因為醫(yī)學診療的執(zhí)行權不能交給AI工具。對于大模型生成推薦方案,需要醫(yī)生的審核和決策。如果實現(xiàn)大模型的參數(shù)開放,大模型的數(shù)據(jù)和知識來源將不再可控,如果因為產(chǎn)生‘AI幻覺’,不僅患者診療結局可能受到影響,大模型研發(fā)單位的聲譽和口碑也可能被殃及。”有受訪醫(yī)生表示。
所以,“可信、互信”是開源第一步。正如其他行業(yè)已出現(xiàn)的相關治理思路,邢杰認為,在很多醫(yī)療機構都開始訓練自已的小、中、大細分行業(yè)模型的情況下,會出現(xiàn)幾個權威的或官方的醫(yī)療健康行業(yè)AI模型評測體系,以驗證各家行業(yè)模型的性能指標,如疾病診斷的準確度、穩(wěn)定性等。在此背景下,醫(yī)療行業(yè)模型會逐步走向一個優(yōu)勝劣汰的階段。
醫(yī)療機構也能從開源中獲益。鑒于目前一些醫(yī)療機構訓練出的小模型或專病模型,在某些疾病診療領域已顯露出比通用模型更高的準確性和實用價值,邢杰認為,即便后續(xù)出現(xiàn)了全行業(yè)、更有權威性的行業(yè)通用模型,這些專病模型也有足夠的價值與這些行業(yè)通用模型展開各種合作,細分領域優(yōu)質數(shù)據(jù)永遠是模型訓練的稀缺資源。
而從現(xiàn)階段來看,醫(yī)療機構的數(shù)據(jù)開放依然推進艱難。相比之下,企業(yè)側的開源生態(tài)已初露端倪。
今年,在DeepSeek開源后,國內多家科技公司相繼宣布實施大模型開源。在醫(yī)療AI行業(yè),包括在AI制藥、AI診斷等細分賽道上,企業(yè)的開源動作雖然不多,但已經(jīng)開始有。
比如,京東健康近日官宣旗下“京醫(yī)千詢”醫(yī)療大模型成為國內醫(yī)療行業(yè)首個全面開源的垂類大模型。對此,王國鑫表示,目前無論是大模型技術還是醫(yī)療AI行業(yè),都在發(fā)展的早期階段。此時,開源和透明的合作方式能夠快速推動技術的使用和接納,培植行業(yè)生態(tài)。
患者挑戰(zhàn)專家?
當DeepSeek所引發(fā)的“技術平權”浪潮席卷醫(yī)療領域,不僅醫(yī)療服務供給側的生態(tài)競爭格局出現(xiàn)變化,醫(yī)患關系也正悄然發(fā)生改變。
近日,廣東一名醫(yī)學博主在社交媒體上發(fā)帖表示,自己為病人開出治療方案,對方查詢DeepSeek后反饋有問題,自己“氣得又查了一遍醫(yī)學指南”,結果發(fā)現(xiàn)醫(yī)學指南更新了。為此,他無奈自嘲:感覺“天塌了”。
于是在醫(yī)生群體中,“一石激起千層浪”,有的醫(yī)生產(chǎn)生了危機感,有的醫(yī)生則認為大模型的診斷結果“大而全,但不一定有用”,有的醫(yī)生譴責AI幻覺,還有的醫(yī)生認為大模型可以訓練基層醫(yī)生、提升診療同質化水平。
在胡延平看來,“患者挑戰(zhàn)專家”不失為一件好事。長期以來,醫(yī)療市場是個醫(yī)患雙方信息高度不對等的市場,患者知識儲備的增強,既能倒逼醫(yī)生提升專業(yè)能力,也能在一定程度上避免過度診療,或者因觀念、利益等因素選擇并不是最有利于患者的治療方案。
從更宏觀的維度,胡延平認為,AI大模型的應用也有利于醫(yī)療的“去中心化”,賦能基層醫(yī)療,并幫助互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療等市場化主體參與到醫(yī)療市場的競爭中,從而減少優(yōu)質醫(yī)療資源的壟斷和稀缺問題。
他認為,誠然如“醫(yī)生有了AI,變懶了”“病人有了AI,不找醫(yī)生”等現(xiàn)象,確實有可能發(fā)生,但從更長周期來看,大模型能夠讓優(yōu)質醫(yī)療資源更普惠和可及。
在受訪專家中,無論是“技術審慎主義者”還是“技術樂觀派”均認為,目前距離“AI開處方”還言之過早。
持審慎態(tài)度的受訪專家認為,醫(yī)學診療的執(zhí)行權不能交給AI工具,醫(yī)生需要對患者負責,醫(yī)生問診過程也是與患者情感交互過程,可以給予患者更個性化的診療方案,更勿寧說,AI幻覺還難以抑制。
持樂觀態(tài)度的受訪專家則認為,當AI成為一個被醫(yī)患雙方廣泛認可的技術之后,有關AI處方權、AI診療支付價格標準問題等,均會被監(jiān)管層重視并予以解決。但目前還處于技術發(fā)展的初期,醫(yī)療大模型的應用場景還有待拓寬。
而要想提升醫(yī)患雙方對AI技術的信任程度,核心之一在于抑制AI幻覺。
邢杰分析說,大模型“幻覺”產(chǎn)生主要有六點原因:一是訓練數(shù)據(jù)偏差;二是作為概率模型,大模型不可能實現(xiàn)100%精準;三是在泛化過程中會產(chǎn)生幻覺;四是大模型訓練數(shù)據(jù)通常是非實時的;五是對話長度和上下長度都可能導致幻覺問題;六是在反饋微調過程中,不同公司的偏好也會帶來一定幻覺。
王國鑫認為,AI幻覺可以得到抑制。“一定要把診斷流程的推理過程白盒化,這不僅僅是讓醫(yī)生隊伍產(chǎn)生信任,更重要的是讓技術有進步。”
在他看來,今天的大模型技術,還是一個“學生”,但可以通過拉長推理過程,使其自己反復校驗,從而達到一個更好的結果。換言之,在技術層面,AI幻覺不是不能解決的問題,AI會無限逼近那個準確性。
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