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AI有三种途径正在改变医疗服务模式

阅读文摘

高度灵活且可重复应用的AI模型即将带来全新医学功能。今天《自然》刊文阐述一种名为通用医学AI(GMAI)的新型医学AI范式。值得关注。

GMAI能在极少或不使用特定任务标记数据的情况下，执行一系列功能。通过对大型、多样化数据集进行自我检测，GMAI可以灵活地解析不同医学模态组合，包括来自成像、电子健康档案、临检结果、基因组学、图表和医学文献数据。

GMAI还能产生富有表现力的输出，包括规范文本书写和解释、口头建议或展示高级逻辑推理能力的图像注释。

研究人员为GMAI确定了一系列有影响力的潜在应用场景，并列出了实现这些应用所需要的特定技术和数据集。与此同时，G MAI应用也将挑 战当前验证医学AI软件的监管法规和保险规则，以及获取大型医学数据集的相关实践。

GMAI数据采集和整合

最新一代GPT-AI模型是在大量不同的数据集上进行训练，能够应用于许多下游任务。例如GPT-3引入了上下文学习功能，能够执行全新任务，包括从文本提示中学习；GPT-4模型还能处理和输出不同数据模态的组合。

但是，在开发GMAI基础模型，使其广泛应用于医疗实践的所有场景中，仍需要突破现有单一AI模型方法。这种狭义的方法产生了不灵活的AI模型，仅限于执行由训练数据集及其标签预定义的任务，无法适应其他任务（例如，放射影像学AI仅应用于影像资料分析）。

GMAI基础模型包括多模态架构、自我监督学习技术（如大型语言建模和对比学习）以及情境 学习能力，将有可能颠覆目前特定任务AI算法范式，而生成通用医学AI应用，如下示意图：

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