你或许听说过“LLM”，那你听过“LMM”吗？LLM即“大语言模型”，它使用海量数据来训练AI，生成的文本就像是人类创作的一样。而LMM指医疗健康领域应用的大规模预训练语言模型，它的训练数据集包括大量的医疗数据，旨在支持患者的诊断和治疗。医疗大模型正迅速改变医疗保健的服务方式。

医疗大模型协助医疗系统减压

全球各地的医疗系统面临着诸多挑战：老龄化加剧、医疗成本攀升、医护人员短缺、基础设施不足、医疗服务需求不断增加，等等。这些因素给医护人员带来巨大压力，有时甚至不堪重负，难以提供优质的医疗服务。

让我们想象一下这样的世界：一个超级助手能够在几秒内分析无数本病例，能够尽早预测疾病、分析药物相互作用，还能针对每个患者提供个性化治疗方案……有了医疗大模型，这一切已不再是天方夜谭。

医疗大模型的兴起

医疗大模型可以与专业医生并肩工作，为他们提供支持，例如收集和整理大量的医疗数据，包括教科书、患者病历和科研文献，创建百万级甚至亿级参数量的大型数字图书馆。通过使用先进的AI技术对其进行训练，之后，大模型就可以快速运用所学知识，像一位超级实习生一样为医生和其他临床护理人员提供帮助。

人工智能正从6个方面改善医疗服务

2023年是医疗大模型的突破之年，各种实际应用开始开花结果。腾讯研究院的一份报告《从诊室到云端：医疗大模型的应用挑战与未来探索》便概述了这些先进系统的优势和应用。我们发现，医疗大模型已经在影响医生的决策方式、科学家的研究方式以及医院的管理运营方式。

该报告发现，医疗大模型正在医疗行业多个方面发挥作用。以下是其中的六个方面。

1. 辅助临床决策

医生可以使用医疗大模型快速分析临床资料，从中提取关键信息，以做出诊断和治疗决定。例如，对于疑难杂症，AI程序可以快速搜索相似的病例，给出最有效的治疗或行动建议。

2. 分析医学影像

人工解读医学影像非常耗时且具有主观性，难免出错。相比之下，AI具有快速、准确地分析X光片、CT扫描和MRI影像的能力，进而检测肿瘤等异常状况。AI就像一个提供第二诊疗意见的影像专家。

3. 制定个性化治疗方案

医疗大模型可以分析DNA序列数据，识别与疾病相关联的基因突变，为制定个性化治疗方案提供依据。同时，大模型还能学习新的医疗研究结果和医疗知识。这意味着我们可以为患者提供量身定制的癌症治疗方案和其他疗法，比传统疗法更有效，对身体的伤害更小。

4. 监测患者健康

医疗大模型可以远程监测慢性病患者的健康状况，分析生理数据，辅助管理病情，减少患者去医院就诊的需要。想象一下，AI可以持续跟踪糖尿病患者的血糖水平，一旦出现异常，就立即提醒患者和医生。

5. 优化就诊管理

优化患者流程管理和资源分配是一个复杂而耗时的难题。医疗大模型可以根据患者需求和临床优先级，合理安排就诊排队和病房管理等方方面面，最终提高患者满意度、改善资源分配和医疗效率。

6. 加快新药研发                 

在药物研发过程中，医疗大模型可预测药物-蛋白质相互作用和药物毒性等信息，从而评估新药的功效和安全性，有助于缩减研发周期，加速新药上市。

应对挑战和隐忧

但是，在医疗大模型得到广泛应用之前，我们必须解决一些关键挑战，包括：

• 准确性：模型仅学习单词间的概率关联，缺乏真正的理解能力。需要使用高质量的训练数据，确保数据的准确性，此外还要解决数据偏见问题。
• 数据隐私和安全：保护敏感和机密的个人健康信息至关重要。为此，需要采用先进的数据加密和匿名化技术，确保安全存储，建立严格的访问控制机制。
• 透明度：大模型生成答案的过程尚不明确。为了提高可信度，需要在模型输出时引用答案来源和对答案做出贡献的数据部分。
• 伦理隐忧：患者和监管机构难免会对敏感个人健康信息的使用方式和临床决策的制定过程心存忧虑。为此必须建立强大的安全和隐私保护网，才能实现大模型的广泛应用。

案例研究：腾讯混元通用大模型

腾讯于2023年发布了混元通用大模型，目前，大模型新增了多款AI产品，通过人性化的功能改善患者的就医体验，让医疗更高效、更个性化，减轻医务人员的工作负担，提供更精准的治疗方案。这些产品包括：

• 智能对话：改进患者与医护人员的互动。
• 病例整理：有效整理患者病例，帮助医生快速做出明智的医疗决策。
• 详细的影像学报告：快速分析医学影像，突出需要关注的地方。
• 辅助诊断：提供可靠的参考建议，帮助医生做出准确、及时的诊断。

这些功能可整合到患者就医过程中，以提高医疗质量和效率。

要想释放医疗大模型的巨大潜力，信任是其中的基石。为此，我们必须找到有效的解决方案来应对关键挑战。