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发布日期：2024-09-11 作者：开云
近日，清华年夜学黄天荫传授、马维英传授、李京山传授等结合国表里其他研究团队在NEJM AI上颁发研究文章，环绕医学人工智能模子的演进标的目的和要害手艺睁开会商，提出了通用医学人工智能（UMAI）和通用健康人工智能（UHAI）的概念，并总结了此中的要害挑战和手艺路径。
两个新的医学人工智能范式
医学人工智能作为主要的交叉学科研究标的目的，在最近几年来遭到了来自学术界和财产界的普遍存眷。跟着人工智能手艺的快速成长，医学人工智能模子也正从使命特定模子改变为具有更强通用能力的多模态模子（GMAI）。
但是，现有医学人工智能手艺仍面对着三方面的挑战，其一，当前模子未能进修整合基在临床练习堆集的“人类智能”；其二，当前模子更存眷疾病状况的医治，但疏忽了从健康到疾病的演化进程利用；其三，当前模子依靠从发财国度搜集的数据，疏忽了贫乏数据的成长中国度的医学问题。
鉴在上述挑战，该研究提出了两个新的医学人工智能范式：通用医学人工智能（UMAI）和通用健康人工智能（UHAI）。
UMAI和UHAI的首要特点有：第一，融会人类临床经验。UMAI模子存眷若何将人类在在临床实践中堆集的经验和聪明连系到模子，特殊是同理心和直觉，从而降服数据归纳、效力和价值不雅对齐等方面的挑战；第二，整合临床外健康数据。UHAI在UMAI的根本长进一步扩大了模子的利用场景，斟酌了更多非传统来历的临床外的健康数据来周全理解小我的健康和行动，从而增进更积极、自动的个性化医疗保健。
要害手艺解决医学需求
文章还侧重介绍了针对UMAI和UHAI实现体例展开了会商，其包括的要害手艺内容包罗以下方面。
健康数据整合与对齐：医疗数据和非临床健康数据的融会理解对晋升医学人工智能模子能力相当主要，是以需要摸索适合的解决方式。这里既触及若何对异质、多模态的健康数据进行融会，也触及若何实现复杂数据的对齐。特殊是在UMAI到UHAI的进程中，IoT装备、可穿着智能装备等对非临床健康数据的收集一样很开云体育app是主要。
人类价值不雅对齐：由于健康医疗场景自己的复杂性和非凡性，除像通用人工智能手艺的利用场景一样需要开辟模子与人类价值不雅的对齐体例，医学人工智能还依靠在医学情境下的价值不雅对齐和练习。
医疗暗常识注入：UMAI模子需要进修人类的临床经验，特殊是同理心和直觉判定能力，以模拟进修为代表的强化进修手艺可以或许必然水平上摹拟人类的决议计划进程，可是还需要进一步晋升模子的推理和决议计划能力，年夜模子的思惟链和思惟树手艺将有助在这方面的能力改良。
医疗多智能体协作：会诊是人类大夫在应对复杂医学使命时会采取的解决方案，为了进一步晋升对患者/疾病的整体理解，医学人工智能模子也应当具有近似的协作和集体决议计划能力，是以，组织适合的医疗多智能体协作策略将有用晋升UHAI的各方面能力。
强有力的根本模子：当前，以年夜说话模子为代表的根本模子已成为处置分歧使命的焦点，正在代替传统的架构。将来，针对医学人工智能各方面需求而量身定制的根本模子和架构将可能带来快速的整体手艺前进。
研究人员指出，虽然医学人工智能在近年来获得了良多进展，可是在转化、利用等方面仍存在一系列的问题，该研究提出了UMAI和UHAI作为立异的模子范式来试图填补这些不足。它们将隐性常识和非临床健康数据连系，有但愿实现对健康的周全理解。经由过程进修医疗保健人员的临床经验，这些新范式有望组织更周全的医学人工智能模子来应对医疗保健范畴的浩繁挑战。
相干论文信息：https://doi.org/10.1056/Alp2400289
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