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不需要海量数据训练?医联CEO王仕锐:分拣系统打造智能医疗时代超级医生|财专访
①医联CEO王仕锐表示,与用大量数据训练相比,好的医生、专家的意见更为宝贵,这也是MedGPT区别于其他同类竞品的关键点。
                ②专家给出的回复是公司现阶段非常宝贵、独有的数据,交互内容会在后台算法的权重也会比较高。
                ③目前该大模型大部分收入来自B端,未来可能会推出会员版、收费版。

财联社9月17日讯(记者 何凡)医疗服务中,有效、可及和便宜如何兼得?医疗AI大模型或许是选择之一。2024年11月,国家卫健委首次将AI诊疗纳入国家医疗体系框架,标志着AI问诊正式从技术试验走向临床实践。但通用的大语言模型的幻觉会导致AI问诊无法独立的给出安全且有效的临床诊断和治疗。

医联CEO王仕锐在接受财联社记者专访时表示,公司打造的医疗AI大模型MedGPT,利用快慢双系统,以专家临床经验为主导,与用大量数据训练相比,好的医生、专家的意见更为宝贵,这也是MedGPT区别于其他同类竞品的关键点。而解决医疗普惠问题、提高可及性是当下公司的目标之一。

打造医生智能体,让会诊前置

基于MedGPT,医联于今年8月上线了未来医生,成为全球首个由临床专家主导制定、面向真实临床情境的医疗问诊应用,并且以免费方式向C端用户提供。

王仕锐表示,与其他的目前AI医疗问诊产品模型不同, “未来医生”在用户提出问题后,首先是AI来接诊或快速应答,进行用户的意图识别。如果是疾病问诊相关的问题,全职医生与医生的AI智能体就会进入采集病史的环节。然后,根据收集到的病史,全科医生以及其AI智能体就会进入后续的治疗建议。

“这里涉及到‘分拣性’技术,这是一个世界难题。目前医联使用的分拣系统运行状况良好,全科医生与智能体的协作“驾驶系统”能够将无法确定的问题转诊给专科医生和他的智能体,如果仍然无法确定,就进入四级诊疗,转诊给专家及其智能体。这样的做法,在保证效率的同时,做到每个医嘱上都有专家团队的盖章和团队具体某个医生的签字。”王仕锐进一步对“未来医生”运行逻辑进行介绍。

同时,不同于线下就诊的体验,他也提出了“会诊前置”的理念,“未来所有医生都有他的智能体,先做会诊。通过独有的模型架构、训练方法和工程控制系统,完整复制专家的诊疗和沟通能力,提升专家的工作效率实现专家服务的规模化,打造智能医疗时代超级医生个体。而在病情收集完成后,各相关科室医生派出自己的智能体对病情做出分析,并得出综合意见,接下来再让多个科室里最有代表性、与病人病情最接近的科室主诊医生和其团队出马。”

正确技术架构下不存在信息孤岛

当前医疗AI大模型的发展非常迅速,尤其在辅助诊断、健康管理等方面展现出巨大潜力,国内外涌现出多种医疗AI大模型,如Bioptimus、Med-PaLM等。但医疗数据标准化缺失、数据来源单一等也使得模型在不同医疗机构和人群中的泛化能力面临考验。

王仕锐将“未来医生”看作一个“科研项目”,将医生比作科研团队,“首先,把医学中的‘金科玉律’,例如用药指南、白皮书、论文、临床路径等全部输入,但就细腻程度而言,这是不够的。比如某些疾病治疗或者康复方式,在指南里并不清晰,就需要专家来补充,对于这些不成文的专家经验,我们会跟他们反复交流。现在我们沟通的方式就是开早会,目前在未来医生app中的专家们会对病例进行不同反馈,每位专家每日会对至少1个以上的案例给出明确回复。”

王仕锐告诉财联社记者,在正确的技术架构前面不存在数据孤岛,因为不需要用海量数据进行训练。“我们的专家给出的回复是公司现阶段非常宝贵、独有的数据,他们与我们的交互内容会在后台算法的权重也会比较高。”

在问及商业化问题时,王仕锐透露称,目前大部分收入来自B端,但与如何盈利相比,解决医疗资源分布不均的问题更为迫切,“能够给全中国人免费看病,提高医疗可及性,不会因为太贵而积压病人的医疗需求是我目前更关心的话题。未来可能会推出会员版、收费版,解锁更多专家,甚至国外专家等。”

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