大模型进入医疗领域：AI能替代医生吗？

“近一年总是饿，吃得多，还瘦了。”武汉市协和医院麻醉医生凌肯在电脑上敲下这句话。现在他是一名患者，专门测试一位“医生”的水平。

“请问您有没有既往病史，例如糖尿病、甲状腺疾病等？家族中有没有类似的病例？您有没有药物过敏史或手术史？”屏幕另一端的“医生”回复他。

和凌肯对话的不是真人，而是一款名为MedGPT的大语言模型问诊AI，由互联网医疗公司医联开发。自ChatGPT发布以来，国内外企业都先后投入到医疗大语言模型研发的浪潮中。腾讯、百度等大厂，华为、讯飞、商汤等科技公司，以及医联、春雨医生等互联网医疗企业，陆续公布在垂直类大模型方面的布局。

7月，谷歌公司的医疗问诊AI Med-PalM的研究团队在《自然》杂志发布了研究成果，经临床医生评估，Med-PalM的长篇回答中有92.6％与科学共识一致。“AI医生”的优异表现也引发更多讨论与担忧：AI达到替代医生的水平了吗？怎样保证AI的准确性？如果AI诊断出问题，谁来为错误负责？

凌肯和MedGPT的对话还在继续。问过既往病史、家族史、过敏史后，“医生”又询问了体重减轻范围、其他症状表现、睡眠质量、饮食习惯、血压等信息，最后开出一份检查方案，要求凌肯检查血糖、甲状腺功能。凌肯将准备好的检查结果输入，十几秒后，MedGPT给出自己的诊断：甲状腺功能亢进症——答案是正确的。

面对非医疗信息“会越聊越歪”

医生们对AI早已不陌生。2017年，国内首批医疗AI产品以科研合作的方式进入医院，2018年起，这些产品陆续获得国家药监局审批。截至今年5月底，国家药监局已批准59个医疗AI辅诊软件上市。上海长征医院放射诊断科主任刘士远曾表示，发展最为成熟的是肺结节和冠脉影像辅诊两类，骨科、脑科等AI辅诊软件还未被常规使用。

以心脏冠状动脉CT血管造影，即冠脉CTA为例，一名患者做一次检查产生上百张图片，医生需要在其中找出血管是否出现狭窄、斑块。AI能将每例图像的处理时间从45分钟缩短到5分钟。

在引入临床决策支持系统（以下简称CDSS）的医院里，AI还能帮医护作临床决策。CDSS是一种综合分析医学知识和患者信息，为医务人员临床诊疗提供多种帮助的计算机辅助信息系统。2020年4至5月期间，国家卫健委医院管理研究所对全国31个省份的1013所医疗机构调研，其中19.6％的医院有CDSS。

但这些产品并未对提升医生的诊断水平有太多帮助。多位受访医生、规培医师告诉《中国新闻周刊》，由于科室收治病人种类相对固定，处理流程成熟，基本不会使用CDSS作参考，遇到不确定的问题会直接咨询上级医生或科室讨论。并且，现在的CDSS还很“死板”，在自动审查医嘱时，会对超说明书用药“纠错”。“但往往我们会坚持用药。”一名三甲医院规培医师说。

国家卫健委卫生发展研究中心副主任游茂7月在全国医疗器械安全宣传周暨人工智能标准宣贯会上表示，当前AI医疗领域的困境之一，在于技术发展同质化严重，数据、算法的优势尚未得到体现。中国AI医疗器械95％的研究或产出都在医学影像类，在“医疗机器人”“知识库”“自然语言处理”等领域研究相对不足，关于“决策规则”的研究几近空白。

“其实不是研究空白，是落地成产品有很多限制。” 一位研究医疗领域自然语言处理十年的高校学者告诉《中国新闻周刊》。她表示， X光机、CT设备、磁共振仪等影像类医疗器械是医疗机构的硬需求，AI辅诊软件可搭载在影像设备上，相比处理文本数据的软件更易进入医疗机构。另外，影像数据较诊疗文本数据更独立，更易脱敏，且公开的图像数据库更多，而公开的高质量诊疗文本数据十分有限，这使得在“自然语言处理”等领域研究不足。

ChatGPT的出现，让企业看到大语言模型给AI问诊带来的新机会。

医联创始人兼CEO王仕锐表示，医联此前也开发了包括口腔影像识别、精神科DTx数字疗法等医疗AI类产品，但无法实现AI全流程诊疗。“当时遇到一个无法逾越的鸿沟——自然语义的识别。”王仕锐说，大语言模型推出前，虽然知识图谱等技术也能实现人机对话，但对话机器人的推理、上下文理解能力还不足，并难以做到普通人语言与医学术语间的语义转换。

MedGPT从今年1月开始研发，5月推出，参数达千亿级别，定位是突破“人问机答”模式，能像真人医生一样主动多轮询问患者症状等信息，推断患者可能患病的类型，并开具检验检查单。患者输入检查数据后，AI可继续读取数据，并给出治疗方案。

目前，MedGPT还未对公众开放。参与内测的凌肯用了一小时和MedGPT互动，抛出的问题包括麻醉是否会影响患者智商，甲状腺功能亢进患者的完整诊断等。凌肯告诉《中国新闻周刊》，MedGPT问得很详细，回复也较真人医生更加亲和，“但远远没到取代医生的地步”。

他解释道，体验过程中最突出的问题是，MedGPT不能很好地接收非医疗信息。若模拟真实看诊过程中患者向医生倾诉家庭情况等非医疗信息， MedGPT还做不到提炼其中的核心信息，“会越聊越歪”。 王仕锐表示，患者的语言可以不够简洁，但只有回答AI提出的医疗问题，AI才能给出准确回应。

相比之下，春雨医生布局更谨慎。5月，春雨医生将大模型在线问诊产品春雨慧问开放免费使用。不同于MedGPT开检查单、给诊断，慧问在较少轮次问询后会告知患者症状可能对应的多种疾病及对策，之后，以“如果您情况比较严重，建议您及时就医，寻求专业医生的帮助”为结束语。

“就像自动驾驶，很难一上来就做到完全自动驾驶，但我们是不是可以有自动停车、辅助倒车功能？这些功能本身也很好用，研发难度会低很多，对使用安全性的要求也会低很多。”对于暂时不做精准诊断和治疗方案的原因，春雨CTO曾柏毅解释说。

曾柏毅坦言，慧问更像是春雨在探索大模型运用场景过程中的一个实验品，定位并不明确，“我们也想看市场里面用户到底想要什么，愿意怎样使用AI问诊产品，会对AI提什么样的问题。”后台数据显示，从5月上线到7月底，共有5000多人使用慧问，其中5％左右在使用过程中转向了向真人医生求助。曾柏毅称，春雨在开发询问过程更加详细的AI问诊产品，计划用于真人医生问诊场景。

医疗大语言模型的另一落地模式是直接与医院合作，和线下诊疗过程相结合。商汤智能产业研究院院长田丰对《中国新闻周刊》介绍，商汤与郑州大学第一附属医院、上海交通大学医学院附属新华医院合作，医疗大语言模型“大医”的参数从十亿到千亿不等，已使用在一些医院的随访过程中。田丰表示，基于大模型的随访系统比传统的AI电话随访机器人，有更强理解力、更人性化的交互和更全面的信息收集能力。

最难获取的是真实的问诊数据

如何让问诊AI少出错甚至不出错，是所有研发团队要解决的首要难题。

大语言模型的本质是通过统计分析预测对话中可能的下一个词，存在生成不准确或误导信息的可能性，但在严格要求准确性的医疗领域，AI的错误也意味着患者将承受风险。

2021年，密歇根大学医学院研究人员发现，由美国电子健康记录公司Epic Systems 研发的败血症AI预警系统没能识别出67％的败血症住院患者，只识别出7％被医生遗漏的败血症患者。Epic公司称，漏检与系统阈值有关，需要设置一个平衡患者假阴性与假阳性的警报阈值。

高质量数据是保证准确性的基础。医疗大语言模型会被额外“投喂”医学书籍、临床诊疗指南、医学论文等专业知识。其中最重要、也最难获取的是优秀的真实问诊数据，既包括顶级专家对该疾病的诊断记录，也包括患者身体特征、检测数据、家族史、环境信息等多维度的信息，同时，还需要覆盖各年龄层、性别、地域的患者。

多位受访专家和从业者表示，已有问诊数据尚不能完全满足研发需求。国家远程医疗与互联网医学中心医学人工智能专家委员会主任委员、呼吸病学专家刘国梁告诉《中国新闻周刊》，即使能收集到目前医院的临床数据，其质量也未达到能够用于AI训练的水平，需要专门去生产符合AI训练标准的临床问诊数据。

更多的临床经验可能未被记录成文本。“特别是疑难病领域，很多知识是在医生脑子里，甚至医院里面可能也没有，都是口口相传。”曾柏毅说。

王仕锐介绍说，医联共使用三类真实问诊数据，包括公开数据、医联独有的问诊数据，以及通过搭建专门的数据平台收集的数据。对于第三类数据，医联从协会、医院、专家处采集，“这一过程好像将石油从地底勘察并最终加工运输到油箱，中间有漫长且复杂的工序。”

前述高校学者强调，数据质量对研究非常重要，但前提是要保障数据安全。对数据的采集、筛选必须建立在保护数据安全的基础上，个人信息脱敏，保护患者隐私是首要步骤。医联、春雨医生和商汤均表示对数据进行了脱敏处理，并在使用前取得了患者同意。

除了数据，模型设计也能提升医疗AI的准确率。田丰说，商汤成立了一支近百人的医学专家团队，参与数据标注、模型训练及测试，保证AI能够完成多轮问诊、不回答患者非医疗问题等。商汤还训练了一套“智能评判系统”，对大语言模型输出的答案进行评判，让模型输出更符合临床专业要求以及人类价值观的回答。

不过，再怎样调试医疗AI，其本身存在一定局限性。刘国梁认为AI与真人医生最根本的差异在于，二者在诊疗过程中的原则可能不相同。目前尚不能确定AI在诊断时，是以患者生命长度为重要衡量，还是以更好的生命质量为先，抑或根本与人类福祉无关。一名优秀的医生能够在关注患者治疗方案的同时，照顾其情绪、花费、家庭情况，目前医疗AI还难以做到。

另外，医疗AI主要依靠患者的问诊数据，缺少查体过程。一方面，躯体类疾病可能会影响患者的感觉，使其表述出来的感受与病情严重程度不相符；另一方面，不同疾病也有相似症状，只靠询问很难得到准确结果。

北京大学人民医院骨科主任医师薛峰告诉《中国新闻周刊》，很多医学问题尚未有明确答案，许多医生也是依靠经验，达不到100％的准确率，更何况依靠人类经验来进行推理的AI，“现阶段让它来看病只是作为一种咨询、一种辅助，最后判断还是要交给真人医生，AI还需持续学习和调优”。

多位受访从业者、专家均表示，AI并不可以、也不可能取代医生，不应有处方权。一旦涉及诊断、开处方，必须有真人医生参与其中，否则就会面对“AI看病看错了，到底是AI负责，还是AI开发公司负责，抑或是购入AI产品的医院或医生负责”的难题。当AI与医生意见不符合，比如患者希望按照AI建议做非常昂贵，但医保不报销的检查，医生觉得没有必要时，也可能出现伦理问题。

据《华尔街日报》今年6月报道，在加州大学戴维斯分校医学中心肿瘤科，护士梅丽莎·毕比和癌症患者打了15年交道。当AI预警系统提示她的一名患者有败血症时，她确信警报是错的——因为AI不知道，白血病患者也会表现出类似败血症的症状。

按照医院规定，毕比可以在获得医生批准后推翻AI的诊断，但如果她错了，她将面临处分。最后，她只好按照AI的诊断给病人抽血检查，即使这可能会让病人进一步感染，也会让其治疗费用更高。

未来临床实践将怎样保证医生参与监管AI？薛峰表示有两种设想：一是仍然由医生负责开处方，AI只负责前期询问及信息收集；二是由AI开处方，但医生需要审核治疗方案，至少保证药物无害并签字，若出现问题，仍由签字医生负责。