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醫(yī)療大模型“諸神之戰(zhàn)”,誰能登頂“珠峰”?

發(fā)布時(shí)間:2024-07-12 來源: MedTrend醫(yī)趨勢 瀏覽量: 字號(hào):【加大】【減小】 手機(jī)上觀看

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OpenAI的創(chuàng)始人之一Sam Altman(薩姆·奧爾特曼)曾說:“

我們現(xiàn)在正見證一場AI革命。

今年2月Sora橫空出世以來,大模型相關(guān)的發(fā)布進(jìn)入了史上最密集時(shí)期。圍繞著模型能力的熱點(diǎn)也時(shí)刻滾動(dòng),長文本、知識(shí)庫、MOE、多模態(tài)、端到端等不一而足。

今年3月,全國兩會(huì)政府工作報(bào)告明確指出,積極推動(dòng)“人工智能+”行動(dòng)計(jì)劃,著力強(qiáng)調(diào)大模型技術(shù)與產(chǎn)業(yè)界的深度融合及實(shí)際應(yīng)用場景的落地拓展,大模型正在各個(gè)產(chǎn)業(yè)實(shí)踐中扮演越發(fā)關(guān)鍵的角色。

大模型“諸神之戰(zhàn)”一觸即發(fā)。

醫(yī)療是最適合發(fā)展大模型的行業(yè)之一。2010年-2020年期間,醫(yī)療數(shù)據(jù)以+40%的增長率快速增長,而數(shù)據(jù)是大模型的“天然養(yǎng)料”。

醫(yī)療也是最迫切落地大模型的行業(yè)之一。據(jù)預(yù)測,到2030年,全球1/6的人口將超過60歲,全球醫(yī)護(hù)人員缺口預(yù)計(jì)將達(dá)1000萬。

但醫(yī)療行業(yè)的復(fù)雜、高壁壘,也成為諸多跟風(fēng)進(jìn)入大模型領(lǐng)域企業(yè)避而遠(yuǎn)之的存在,在醫(yī)療領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)全面的大模型落地,難度無異于攀頂珠峰。即便也有不少企業(yè)冒風(fēng)險(xiǎn)入局,但發(fā)展仍舊良莠不齊。

聯(lián)影智能有信心走到最后。”早在2018年,聯(lián)影智能聯(lián)席CEO沈定剛教授在媒體采訪中表示。

隨著大模型席卷各行各業(yè),聯(lián)影智能在醫(yī)療這個(gè)垂直領(lǐng)域又有什么樣的布局和落地呢?
在2024年世界人工智能大會(huì)上,聯(lián)影智能聯(lián)席CEO周翔博士分享了聯(lián)影智能在醫(yī)療大模型領(lǐng)域的階段性成果。這個(gè)從醫(yī)學(xué)影像人工智能起家的醫(yī)療AI企業(yè),在醫(yī)療大模型上,展現(xiàn)出了敏捷而扎實(shí)的布局。
01
影像模態(tài),醫(yī)療大模型中難摘的“明珠”

人腦是天生的多任務(wù)處理器,機(jī)器不是。

AGI(Artificial General Intelligence通用人工智能)被視為AI皇冠上的明珠,其目標(biāo)是模仿并超越人類的智力水平。但迄今為止,尚未有現(xiàn)實(shí)AGI成果出現(xiàn),個(gè)中原因便在于,當(dāng)前的AI無法克服認(rèn)知模型復(fù)雜性這一難題。

在AGI尚未到來的當(dāng)下,行業(yè)有一個(gè)共識(shí):真實(shí)場景中的大規(guī)模應(yīng)用,是大模型價(jià)值驗(yàn)證和通往AGI的必由之路。

找到高頻、剛需場景,實(shí)現(xiàn)規(guī)模應(yīng)用,完成模型能力迭代以及運(yùn)轉(zhuǎn)的閉環(huán),正是這一階段的競爭重點(diǎn)。

在醫(yī)療場景,醫(yī)療影像是與醫(yī)療場景聯(lián)系最為緊密的數(shù)據(jù)模態(tài)。90%的醫(yī)療數(shù)據(jù)由醫(yī)療影像構(gòu)成,它提供著人體內(nèi)部結(jié)構(gòu)或功能的直觀圖像,是影像診斷、輔助手術(shù)、治療規(guī)劃等重要細(xì)分場景中必不可少的依據(jù)。

但與之相對(duì)的現(xiàn)實(shí)情況是,醫(yī)療影像大模型卻是市面上最少見的大模型類型,這正是因?yàn)槠渚薮蟮拈_發(fā)難度所決定的:醫(yī)療影像由成千上萬個(gè)像素組成,這也意味著大模型需要理解像素形成的各類人體器官、病灶、疾病征象,且在識(shí)別精確度上需要達(dá)到極高水準(zhǔn)。

也就是說,影像大模型是醫(yī)療大模型必須跨越的“天塹”,也是必須摘得的“明珠”。如果可以突破影像這個(gè)壁壘,醫(yī)療大模型就可以真正落地到醫(yī)療領(lǐng)域的大量多模態(tài)的細(xì)分場景,實(shí)現(xiàn)規(guī)?;膽?yīng)用。
脫胎于聯(lián)影集團(tuán)的聯(lián)影智能,根基就在醫(yī)學(xué)影像。
作為集團(tuán)在人工智能領(lǐng)域的重要戰(zhàn)略布局,聯(lián)影智能基于對(duì)行業(yè)以及客戶真實(shí)需求的理解,在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域積累了大量知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)以及數(shù)據(jù),這些為聯(lián)影智能在醫(yī)療大模型上的發(fā)力提供了得天獨(dú)厚的優(yōu)勢條件。
在影像方面,聯(lián)影智能基于uAI醫(yī)療影像大模型基座,構(gòu)建了基于多病種影像數(shù)據(jù)的醫(yī)療影像大模型。
該大模型突破性具備醫(yī)學(xué)影像的通用認(rèn)知能力,既可助力實(shí)現(xiàn)一掃多查,又可快速拓展出新的能力。這一功效在樣本量較小的應(yīng)用上尤其明顯——大模型會(huì)超越訓(xùn)練,產(chǎn)生有意義的“腦補(bǔ)”。
以數(shù)字減影血管造影(DSA)技術(shù)為例,作為常用于心臟介入手術(shù)的技術(shù),其數(shù)據(jù)和標(biāo)注也往往較難收集。并且由于圖像中的造影導(dǎo)絲非常細(xì),且背景存在較多噪音,因此對(duì)導(dǎo)絲的標(biāo)注、分割和追蹤往往是一項(xiàng)極具挑戰(zhàn)性的任務(wù)。
通過借助少批量的人工標(biāo)注數(shù)據(jù),使用大模型生成大量模擬導(dǎo)絲圖并配以不同的動(dòng)態(tài)背景,得到海量自帶金標(biāo)準(zhǔn)的DSA訓(xùn)練視頻,再將生成的數(shù)據(jù)投入到模型訓(xùn)練后發(fā)現(xiàn),造影導(dǎo)絲的檢測和分割的準(zhǔn)確性提升了6%。
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這意味著,在影像大模型的加入下,醫(yī)學(xué)影像AI的實(shí)際開發(fā)僅需少量樣本進(jìn)行微調(diào)或增量學(xué)習(xí),即可快速開發(fā)全新產(chǎn)品,為新產(chǎn)品開發(fā)落地提供強(qiáng)大加速度,推動(dòng)模型開發(fā)邁入新范式,能夠更靈活、快速地滿足更多維的臨床需求。長遠(yuǎn)來看,也有望推動(dòng)行業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)品迎來爆發(fā)性落地。
02
下一個(gè)賽點(diǎn)
產(chǎn)業(yè)大模型,技術(shù)僅是門檻,落地才是賽點(diǎn)。
聯(lián)影智能在醫(yī)療影像領(lǐng)域的長期深耕,讓醫(yī)療大模型深入滲透到更垂直的細(xì)分場景提供了必要的前置條件。
例如,在報(bào)告書寫場景下,聯(lián)影智能將影像、文本、語音模態(tài)進(jìn)一步結(jié)合,最新推出了混合模態(tài)方向產(chǎn)品“uAI影智醫(yī)聲報(bào)告系統(tǒng)”。

基于uAI影智醫(yī)聲報(bào)告系統(tǒng)內(nèi)置的語音、文本、影像多模態(tài)大模型技術(shù),AI通過對(duì)醫(yī)生的語音識(shí)別,智能分析語音描述、自動(dòng)匹配影像部位,實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化報(bào)告描述,并可根據(jù)語音指令自動(dòng)生成規(guī)范的檢查結(jié)論,智能屏蔽無關(guān)對(duì)話內(nèi)容,讓報(bào)告書寫工作更加便捷、規(guī)范,帶來高效、精準(zhǔn)、智能的全新報(bào)告書寫體驗(yàn)。

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▲uAI影智醫(yī)聲報(bào)告系統(tǒng)

區(qū)別于市面大多數(shù)的語音電子病歷軟件,該軟件可與聯(lián)影智能的獨(dú)有優(yōu)勢領(lǐng)域,即多達(dá)50余款的全疾病譜、全模態(tài)醫(yī)學(xué)影像AI輔助診斷軟件無縫銜接,在患者進(jìn)行影像掃描后,可將AI輔助診斷結(jié)果直接生成初步結(jié)構(gòu)化報(bào)告,并通過語音指導(dǎo)uAI影智醫(yī)聲報(bào)告系統(tǒng)全自動(dòng)完成報(bào)告書寫,獲得“影像診斷-報(bào)告撰寫”全流程、多模態(tài)AI賦能。

而結(jié)合AI影像診斷能力進(jìn)一步將放射科場景精細(xì)化、智能化僅是聯(lián)影智能基于傳統(tǒng)優(yōu)勢的自然延伸,如果能夠?qū)⒒谟跋竦腁I大模型能力拓展至臨床科室,滲透到治療環(huán)節(jié),則是將競爭壁壘直接帶上了一層新的臺(tái)階。

今年六月,香港大學(xué)牙醫(yī)學(xué)院口腔頜面外科的專家團(tuán)隊(duì)利用聯(lián)影智能混合模態(tài)大模型產(chǎn)品uAI MERITS多元手術(shù)規(guī)劃平臺(tái)完成了「全球首例」混合大模型驅(qū)動(dòng)的口腔頜面整復(fù)外科手術(shù),創(chuàng)新性通過影像大模型分割算法及智能動(dòng)態(tài)跟蹤投影技術(shù),解決了在穿支皮瓣制備中,醫(yī)生靠經(jīng)驗(yàn)和感覺定位穿支血管的臨床痛點(diǎn),極大提升手術(shù)效率和精準(zhǔn)度。

圖片

▲術(shù)中使用uAI MERITS

目前,該團(tuán)隊(duì)已成功完成三例由uAI MERITS平臺(tái)賦能的口腔頜面整復(fù)外科手術(shù),其中區(qū)別于前兩例的腓骨肌皮瓣制備手術(shù),第三例手術(shù)首次實(shí)現(xiàn)了股前外側(cè)穿支皮瓣制備手術(shù),里程碑效應(yīng)明顯。

著名的登山家喬治·馬洛里在被問及為何要攀登珠穆朗瑪峰時(shí)說,“因?yàn)樯骄驮谀抢??!?/span>

在醫(yī)療場景中,有不少比較容易被解決的痛點(diǎn)與需求,它們像小山一樣,較易登頂,但價(jià)值自有其上限。

同時(shí),也存在著好比“珠峰”一般極難被攻克的需求,即使實(shí)現(xiàn)難度極大,卻仍舊吸引著無數(shù)人前往挑戰(zhàn)。

讓大模型在醫(yī)療領(lǐng)域全面落地,無疑是如“珠峰”般宏大的目標(biāo)。而在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的長久深耕,構(gòu)成了聯(lián)影智能在醫(yī)療大模型方面足以承前啟后的先決條件,為其攀頂提供了更有利的支撐。

03

一條長途“登頂”之路

醫(yī)療決策緊密關(guān)系著患者的生命安全與健康福祉,技術(shù)本身的成熟度與安全性理應(yīng)被置于更高的優(yōu)先級(jí)。

于技術(shù)提供者而言,其行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的深度與廣度,以及對(duì)醫(yī)療責(zé)任的深刻認(rèn)識(shí),都是衡量其能否承擔(dān)醫(yī)療大模型開發(fā)的關(guān)鍵標(biāo)尺。這意味著開發(fā)者必須明辨哪些創(chuàng)新是可行的、哪些技術(shù)尚未成熟、如何穩(wěn)中求進(jìn)、又如何確保技術(shù)安全著陸。

要達(dá)成這一宏大目標(biāo),對(duì)攀登者的耐力、實(shí)力、行業(yè)沉淀提出了更高的要求。

聯(lián)影智能在成立伊始就曾表明,醫(yī)療AI是一個(gè)需要跑長跑的行業(yè)——這個(gè)行業(yè)沒有“卡點(diǎn)式”的成功,只有深厚積累下的水到渠成。

成立六年,目前聯(lián)影智能已形成全棧全譜醫(yī)療AI產(chǎn)品線、強(qiáng)大的研發(fā)力量、扎實(shí)的產(chǎn)學(xué)研醫(yī)布局、靈活高效的商業(yè)化落地能力,這些都練就了聯(lián)影智能深耕醫(yī)療場景的巨大耐力、豐富的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)與敏銳的行業(yè)洞察。

同時(shí),聯(lián)影智能還擁有其他跨界進(jìn)入醫(yī)療大模型領(lǐng)域企業(yè)無可比擬的優(yōu)勢,即背后聯(lián)影集團(tuán)已經(jīng)構(gòu)建了AI+醫(yī)療全智能醫(yī)療健康生態(tài)。

現(xiàn)階段,聯(lián)影集團(tuán)已在影像掃描、輔助診斷、臨床治療、智慧醫(yī)院、前瞻科研、區(qū)域醫(yī)療、健康管理等方面完成超前布局,形成醫(yī)療設(shè)備、醫(yī)療機(jī)器人、醫(yī)療元宇宙、醫(yī)療芯片等多領(lǐng)域的生態(tài)聯(lián)動(dòng),全面覆蓋了“預(yù)防、診斷、治療、康復(fù)、健康管理”的多個(gè)臨床場景,這一全智能醫(yī)療健康生態(tài)為聯(lián)影智能的未來發(fā)展提供了全面、多元、可期的發(fā)展空間。

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某種程度上說,中國AI賦能產(chǎn)業(yè)化落地,是一種“既要又要,還要都要”的多重考驗(yàn)。
因?yàn)橐患移髽I(yè)要想從行業(yè)殘酷淘汰中脫穎而出,勢必速度至上,也要生存至上。既要有短期商業(yè)的閉環(huán),也要有長期堅(jiān)實(shí)的布局。面對(duì)未來,企業(yè)不僅需要技術(shù)的爆發(fā)力,還需要?jiǎng)?chuàng)新的持久力。

兼具爆發(fā)力和持久力的聯(lián)影智能,也將持續(xù)演進(jìn)。未來,面對(duì)日趨復(fù)雜的醫(yī)療場景以及龐大的醫(yī)療需求缺口,我們期待,聯(lián)影智能帶給行業(yè)的不僅僅是uAI影智大模型,而是更高效、更精準(zhǔn)、更個(gè)性化、更泛在可及的新一代超級(jí)智能平臺(tái)。

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