記者俞陶然

  人工智慧大模型的興起，讓“人工智慧+醫療”有了更强大的功能。最近，上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院展示了“未來醫院”建設的最新成果，包括大模型賦能的AI健康諮詢、“雲上瑞金”智慧服務、全流程管控的智慧運營平臺。其中，多院區智慧影像雲平臺獲得大模型賦能，在多院區醫療影像互聯互通的基礎上，實現了覆蓋多部位多病種的放射、病理AI輔診診療，提升了臨床診療效率。

  《中國人工智能大模型地圖研究報告》顯示，截至目前，我國10億級參數規模以上的大模型已發佈79個，相關應用行業正從辦公、生活、娛樂等領域向醫療、工業、教育等領域快速拓展。近日在上海舉行的“大愛無疆·日日新”人工智慧論壇上，美國羅格斯大學電腦系特聘教授Dimitris Metaxas表示，醫療大模型在解决醫療多模態資料分析和臨床長尾問題方面已展現出不俗能力，例如在一些數據較少的臨床場景，大模型可帶來顯著的人工智慧效果提升。

  “我肚子不舒服。”“您還有其他症狀嗎？”“嘔吐、噁心、腹瀉。”“結合您的症狀，填寫正確的生日和性別，能够給出更精准的科室推薦哦。”“1993年4月3日，男。”“建議您前往消化內科就診，請點擊‘門診預約’。”

  這是一段“智慧陪診助手”與病人的對話。針對就醫環節，商湯科技基於醫療語言大模型“大醫”打造了智慧就醫平臺，具有智慧導診、智慧預問診、診前檢驗、智慧隨訪、院內導航等多種功能，實現了診前、診中、診後多個環節的數位化和智能化陞級，可縮短患者在院停留時間，優化患者就醫體驗。

  據介紹，商湯大裝置SenseCore有5000 Petaflops算力，支持20個千億參數超大模型同時訓練。借助超大算力和醫療基礎模型群，公司能基於醫療機構的特定需求，幫助其針對臨床長尾問題（大量個性化、零散的臨床需求）高效地訓練模型，甚至輔助醫療機構進行模型自主訓練。“這個模式突破了醫療長尾問題數據樣本少、標注難度高的瓶頸，可開展針對不同任務的小數據、弱標注、高效率的訓練，同時顯著降低大模型部署成本，滿足不同醫療機構個性化、多樣化的臨床診療需求。”

  憑藉“醫療大模型工廠”能力，商湯科技與行業夥伴合作推出醫療語言大模型、醫療影像大模型、生物資訊大模型等多種基礎模型，覆蓋CT、磁共振、超聲、內鏡、病理、醫學文字、生物信息等不同醫療數據模態。比如，瑞金醫院部署了覆蓋全身多部位多器官的AI輔助診療應用。這些多院區智慧影像雲平臺上的應用覆蓋肺、心臟冠脈、頭頸血管、肝臟、骨科、病理等十餘個臨床方向，在多模態醫療基礎模型的賦能下，能為不同臨床科室提供滿足診、療、愈全流程的智慧化服務，有效提高了醫生的診療效率和精度。

  除了放射影像，瑞金醫院病理科也實現了數位化和智能化轉型。基於高解析度的全尺寸數位病理切片影像，智慧病理輔助診斷系統可以自動對數位病理切片進行AI分析，快速定位可疑病灶區域，並檢測出异常細胞。現時，相關算灋已覆蓋消化道活檢病理檢查、TCT宮頸細胞學篩查、乳腺免疫組化量化分析等一系列場景，緩解了病理醫生工作量超負荷的問題，顯著提高了閱片效率。

  “我們將繼續深化‘未來醫院’建設，與商湯科技等人工智慧領軍企業合作，把大模型、元宇宙等前沿科技應用於更多的臨床方向，進一步延伸服務邊界，為患者提供精益求精的醫療服務。”瑞金醫院有關負責人說。