本文作者:蓝狐

一款医学大模型在沪发布:吃透六千本教材,通过执业医师资格考试

一款医学大模型在沪发布:吃透六千本教材,通过执业医师资格考试摘要: ...

学习了6000余本国内外医学教材,通过了国家执业医师资格考试,能辅助医生诊断病例并给予治疗建议——一款“人工智能医生”来了。

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11月11日,上海市东方医院正式发布一款完全由医生团队发起、主创参与研发的人工智能医学大模型“Med-Go”。目前,这款医学大模型已经安装在该院医生的工作站中,接入了医院的HIS信息系统,并且已经安装在浦东新区15家社区卫生服务中心以及江苏省射阳县人民医院及其下属社区卫生服务中心、山西省忻州市人民医院及其下属社区卫生服务中心。

人工智能医学大模型“Med-Go”在上海市东方医院开展应用。  本文图均为 上海市东方医院  供图

是个“全能”的“医生

上海市东方医院透露,“Med-Go”是该院专家团队和中科院软件所联合成立的生物医学人工智能联合实验室共同研发的。“Med-Go”用法简单,手机端和电脑端都可以使用,医生只要填写患者的主诉、现病史、体格检查等后,“Med-Go”就能给出诊断、鉴别诊断和下一步处理的辅助建议。

作为“Med-Go”创始人,上海市东方医院急诊、重症医学科主任张海涛讲述了一名经由“Med-Go”参与诊疗的病例。这是北京某著名三甲医院儿科的真实案例,患儿两次住院,经过近一年的时间才做出正确的诊断,为一种罕见的自身免疫性疾病。他将患儿病历输入到“Med-Go”,几分钟就给出了与专家一致的诊断。

随着人们对疾病的认识加深,医学学科越分越细,一个主任医师很难掌握各个细分亚专科的知识。但是,对于计算机而言,一个“Med-Go”就是个“全能”的“医生”。

张海涛介绍,“Med-Go”在研发过程中,用了6000多本国内外权威医学教材来训练它,“其中一些国际权威教材还没有中文版本,我们几个医学学会、60多名专家硬是一页一页翻译,把一万多页的新书翻了出来,喂给了它”。

张海涛说,有时一名专科医生面对复杂的“跨专业”疾病,常常会存在很多疑问,需要查询很多文献资料给予诊断,甚至有时候需要多学科专家诊断,“尤其是在分析复杂疑难和罕见病例的时候,Med-Go能够有效地辅助医生分析,提供精准且透明的临床诊疗建议,这就是这款大模型对医生临床诊疗最有价值的地方”。

在张海涛看来,像基层医院诸如社区卫生服务中心,面对一些疑难杂症更需要用到“Med-Go”。“一方面可以给予诊疗建议,方便社区医生来决定,哪些疾病可以留在基层医院治疗,哪些存在一些疑难点,需要向上一级医院转诊,进一步治疗。”张海涛说。

人工智能医学大模型“Med-Go”在上海市东方医院开展应用。

还能助力“医教研管”工作

不仅仅是辅助医生看诊,“Med-Go”也可以助力“医教研管”工作。

负责教学查房工作的上海市东方医院医生许淑敏坦言,“Med-Go”除了给学生详细分析了病例的诊断思路、鉴别诊断和治疗方案之外,而且还可以支持制定教学计划和评估方案,使教学过程更加标准化和智能化。

“Med-Go”也给予一些刚走上岗位的基层医生带来了诸多便利。刘方圆是刚入职浦东新区陆家嘴社区卫生服务中心的眼科医生,刚刚走出校门,遇到来看眼科的叔叔、阿姨,她心里常常打个问号。“患者表现出来的眼睛问题,是糖尿病引起的还是乙肝引起的?需要检查哪些指标会更加全面诊断呢?……有时候遇到一些问题想请教主任医师,但主任医师不一定能实时问到,但‘Med-Go’可以随时带在身边,随时‘交流’,还会一五一十地解释为什么是这个答案,帮助我去学习更多医学前沿的问题,也促进我不断学习。”

在科研领域,“Med-Go”也展现出了强大的实力。东方医院心外ICU的刘晓彬博士正在设计一项关于SGLT2抑制剂在心力衰竭患者中应用的研究。“‘Med-Go’不仅能快速解析文献寻找创新点,还能提供专业的评价和改进建议,帮助优化统计方案等方式,大大提高了我的科研效率。”刘晓彬说。

“Med-Go”强大的医学专业能力和数据处理能力让医院管理进一步实现“用数据说话”。以病历质控管理为例,东方医院医生工作站引入“Med-Go”,系统根据一套严格的评分标准,对病历进行自动审核和评分,对每一项给出具体的评分和改进建议,帮助医生完善病历,提高医疗质量。在此基础上,东方医院正在积极筹划,基于“Med-Go”医学大模型和进行“智慧医院”管理体系建设,对医疗资源进行全方位、高效率的管理。

上海市东方医院副院长许朝晖谈道,“Med-Go”最大的特色是来源于医生、服务医生。后续,医院将继续以联合实验室为依托,持续完善系统功能,包括更深入的临床决策支持、更智能的医疗质量管理和更个性化的医学教育方案,让“Med-Go”成为与医生共同在医学领域深度探索的有力工具,真正实现人工智能与医疗的深度融合。

张海涛表示,医学是不断进步和发展的,“Med-Go”在未来推广应用过程中,每天还会不断学习新的医学知识。

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