AI医师已给这些患者看过病，医联CEO王仕锐：AI能让医疗“不可能三角”成为可能

发布时间：2025-05-05　点此：210次

在生成式AI技能呈现之前，AI治病更多是一个“幻想”。往往在做完一连串选择题后，患者才干拿到一个貌同实异的确诊成果，乃至比不上去医院排队后的治病5分钟。

温暖的AI医生已给这些患者看过病，医联CEO王仕锐：AI能让医疗“不可能三角”成为可能的插图

但生成式AI给这一蓝图中的国际带来了一丝或许性。本年5月，互联网医疗渠道“医联”开发了国内首款医疗大言语模型——MedGPT（Med指医学，GPT即根据Transformer网络结构的预练习言语模型）。医联创始人、CEO王仕锐承受《每日经济新闻》记者独家专访时表明，这一模型或为处理医疗的“不或许三角”（医疗体系难以一起统筹前进医疗服务质量、添加医疗服务可及性和下降医疗服务价格）带来了新的答案。

本年6月30日，医联在医院搭起了线下义诊，将患者的主诉别离传达给真人医师与AI医师，并完结开单确诊和出具医治计划全流程。终究，专家打分成果显现，AI医师与三甲主治医师在比分成果上的一致性到达96%。

生成式AI听懂了患者说话

在生成式AI呈现之前，AI治病是一个“幻想很夸姣、实际很骨感”的希望。2018年，互联网医疗渠道医联曾运用天然言语处理（NLP）、计算机视觉（CV）等AI技能，落地了一系列医疗运用场景。其间包含智能健康终端、智能分诊等——这是智能医助的“雏形”。

但彼时智能医助的测验“是失利的”。由于其时的确诊决议计划信息收集首要经过选择题完结，长达四五十项的冗长内容，让用户和医师都不买单。医联团队意识到，AI或许便是翻开医疗服务时刻、空间和人力束缚的大门，但苦于找不到翻开这扇门的钥匙。

在团队一度受挫时，ChatGPT呈现了。大言语模型就像“终究一块拼图”，医联团队开发了MedGPT，并于本年5月正式发布。

7月20日的采访中，王仕锐这样描绘MedGPT：“在咱们看到的一切报导、学术期刊里，MedGPT（呈现的价值）应该是：第一次有了一个AI医师能够像人类医师相同，对患者进行多轮问询、辨别确诊，出具检测定见而且读取陈述，终究给到精确的医治计划。这个进程全程仿照实在场景，不仅是国内首个，应该也是全球首个。”

“我现在每天都泡在这个作业里边，由于这便是未来。”王仕锐难掩振奋。

但在生成式AI呈现曾经，天然顺利的AI疾病医治流程曾被视为一个难以打破的瓶颈。

“其间最难的一点应该是AI技能对人类实在天然语义的了解。”王仕锐说道。天然语音处理欠好，机器就听不懂患者的话，只能经过冗长的选择题扫除或许存在的病因，终究下疑似确诊，用户体会随之大打折扣。此外，即便机器能够读懂人类言语，也未必能够像一个真的医师相同直接做扫除法，用直觉和经历进行判别推论，这个进程咱们称之为思想链。怎么从若干个或许性中找到一个最有或许性的确诊，是一个非常大的难题。

底层技能的改造首要打破了“读懂”这一难关，根据Transformer架构的大言语模型出来之后，与天然言语的交流才干、辨认才干相关的问题就天然处理了。但在医疗范畴，AI技能运用的精确性和一致性至关重要。要前进这一点，还需要更多算法及指令要求机器收敛判别，防止误诊或过度医治。“比方医学查验陈述或许有印象、文字，包含不同剂量、单位、符号，触及病理、生化各类目标，怎么精确地读取检测陈述触及许多统一规范的作业。而且医学规范攻略也在不断更新，所以这关于及时更新数据库提出了较高的要求。”王仕锐说。

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据了解，MedGPT首要由两个体系组成：大模型体系与专家体系。其间，大模型完结了60%的作业，专家体系完结终究的40%，以此来不断优化医学的精确性、有用性。到现在，MedGPT每个月仍要检测超3000个病例，然后由100位人类医师对每个病例的确诊进行打分反应。“每个月收到的反应有2000多条”。

“这些反应包含但不限于——体系问多了，问题针对性不强，提到了国内没有的药品，没有注意到患者的药品偏好，检测是不是有必要一次性悉数做完等等。现在咱们以为MedGPT还有许多有待优化的当地。”王仕锐坦言。

本年6月30日，医联做了这样一件事——在医院搭起了线下义诊，由医师助理与患者面对面交流，将患者的主诉别离传达给真人医师与AI医师，多轮交流之后，“医师们”为患者开具查看单或确诊，患者现场完结查看后复诊，再由AI医师及真人医师供给临床确诊及医治计划。

终究，来自北大人民医院、中日友爱医院等医院的7位专家教授，从多个点评维度对这些有用病例进行打分。成果显现，真人医师归纳得分为7.5分，AI医师归纳得分为7.2分——AI医师与三甲主治医师在比分成果上的一致性到达了96%。

“假如从病种掩盖度、智能化、精确性和销量四个维度衡量，MedGPT的分数应该别离是9分、6分、8.5分和9分。”王仕锐介绍。

机器永久不会比人类更关怀人类

美国耶鲁大学教授William Kissick曾提出医疗卫生范畴的“不或许三角”理论，这一理论是指，在既定的束缚条件下，一个国家的医疗体系难以一起统筹前进医疗服务质量、添加医疗服务可及性和下降医疗服务的价格。

但在王仕锐看来，生成式AI或给“不或许三角”供给了一个解法。

他以为，生成式医疗AI能够招待上千万的患者，做到随时随地、无限供给。跟着继续练习，医疗AI的水平还会以月为单位前进，“现在咱们以为MedGPT根本上到达了10年至15年临床经历的医师水平，未来每个月或许会前进一到两年的临床经历。”由此，医疗服务的可及性和服务质量得以凭借AI这一东西得到统筹。

在本钱上，王仕锐表明，现在运用MedGPT完结一次完好的就诊流程本钱不超越1美元，尔后每18个月本钱会折半。

关于互联网医疗而言，生成式AI带来了新的或许性。王仕锐表明，互联网医疗行将进入数字医疗年代。初始状况时，互联网医疗是以渠道作为链接，完结信息的会聚和分发，但对“不或许三角”的协助是有限的。AI的迸发使互联网医疗从链接者变为了生产力的创造者，是一个能够掩盖更多患者的原始生产力，这才干真实地处理问题。

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但AI一直无法避开的一个问题是——AI与人的联系。在医疗范畴，则是AI技能与人类医师的联系是什么样的？

王仕锐以为，人类医师有两个层面永久无法被代替。

第一个层面是只要人类医师才干够做真实的深度研讨。医学要前进要依托处理疑难杂症、稀有病、新发疾病，而以现在的AI技能水平来说，还需要真实的人类医学专家去设定背面的算法规矩。临床攻略、事例研讨，这件作业有必要人类医学从业者去完结。但反过来，AI能够协助人类医学专家快速地收集疾病事例和数据，将其会聚起来供专家参阅和霸占。

第二个层面是针对许多的底层、年青医务作业者，医疗AI能够扮演数据库、知识库的人物。

王仕锐介绍：“现在培育一个合格的医师要花费许多年，本科到博士加上规培要花费数十年，含辛茹苦才干到达合格的水平。凭借医疗AI，年青医师能够敏捷生长起来并前进医治功率。”

在采访终究，王仕锐说：“机器永久不会比人类更关怀人类。机器能够扮演得力的帮手，但终究承认医治计划的、在计划上签字的，一定是咱们具有行医资历的专业医师，他们要为患者兜底”。

记者|陈星王佳飞

修改|文多

视频修改|韩阳

视觉规划|帅灵茜

统筹修改|易启江

每日经济新闻

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