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CPHI制藥在線 資訊 醫(yī)學版ChatGPT來了!王光宇團隊開發(fā)用于輔助疾病診斷的通用大語言模型——MedFound

醫(yī)學版ChatGPT來了!王光宇團隊開發(fā)用于輔助疾病診斷的通用大語言模型——MedFound

作者:王聰  來源:生物世界
  2025-01-17
2025 年 1 月 8 日,北京郵電大學王光宇研究員等聯(lián)合發(fā)表論文,介紹其開發(fā)的通用大語言模型 MedFound,該模型擁有 1760 億參數(shù),經(jīng)預訓練和微調(diào),在八個醫(yī)學??祁I域的多種場景中表現(xiàn)優(yōu)于其他模型,且對其臨床適用性進行了全面評估,結(jié)果表明它在輔助醫(yī)生疾病診斷方面可行,文中還列舉了王光宇團隊的其他相關(guān)研究成果。

準確的診斷在醫(yī)療保健中至關(guān)重要,它是獲得恰當且及時治療的關(guān)鍵所在。近期,以 ChatGPT 為代表的大語言模型(large language model,LLM)在少樣本或零樣本學習方面展現(xiàn)出了令人矚目的能力,然而,它們在臨床診斷中的有效性,仍未得到證實。

2025年1月8日,北京郵電大學王光宇研究員聯(lián)合北京大學第三醫(yī)院宋純理教授、宜昌市中心人民醫(yī)院/三峽大學第一臨床醫(yī)學院楊簡教授,在 Nature Medicine 期刊發(fā)表了題為:A generalist medical language model for disease diagnosis assistance 的研究論文【1】。

該研究開發(fā)了一種用于疾病診斷輔助的通用大語言模型——MedFound。

MedFound

在這項最新研究中,王光宇團隊推出了一款名為 MedFound 的大語言模型,這是一款擁有 1760 億參數(shù)的通用醫(yī)學語言模型,其在來自不同醫(yī)學文本和真實世界臨床記錄的大規(guī)模語料庫上進行了預訓練。研究團隊進一步對 MedFound 進行了微調(diào),采用基于自引導策略的鏈式思維方法來學習醫(yī)生的推理診斷,并引入了一個統(tǒng)一的偏好對齊框架,使其與標準臨床實踐保持一致。

廣泛的實驗表明,在八個醫(yī)學??祁I域內(nèi),該醫(yī)學大語言模型在分布內(nèi)(常見疾?。?、分布外(外部驗證)和長尾分布(罕見疾病)場景中優(yōu)于其他基準大語言模型和專業(yè)模型。進一步的消融研究表明,該醫(yī)學大語言模型訓練方法中關(guān)鍵組件的有效性。

研究團隊對大型語言模型(LLM)診斷的臨床適用性進行了全面評估,包括人工智能(AI)與醫(yī)生的比較、人工智能輔助研究和人工評估框架。

該研究提出的框架納入了八項臨床評估指標,涵蓋了諸如病歷總結(jié)、診斷推理和風險管理等能力??偟膩碚f,這性研究結(jié)果表明,MedFound 模型在臨床工作流程中輔助醫(yī)生進行疾病診斷方面是可行的。

MedFound診斷通用系統(tǒng)的開發(fā)與評估示意圖


MedFound 模型診斷案例:

MedFound 模型診斷案例

對于上述病情描述,醫(yī)生診斷為急性支氣管炎,而 MedFound 模型診斷為慢性支氣管炎急性加重,醫(yī)生將診斷結(jié)果修正為慢性支氣管炎急性加重。

慢性支氣管炎急性

對于上述病情描述,醫(yī)生診斷為亞臨床甲狀腺功能減退,而 MedFound 模型診斷為自身免疫性甲狀腺疾病,醫(yī)生將診斷結(jié)果修正為自身免疫性甲狀腺炎。

王光宇研究員
王光宇研究員

王光宇博士,北京郵電大學研究員,曾獲2022年科學探索獎。王光宇研究員長期致力探索智能醫(yī)學生物計算新理論方法及關(guān)鍵技術(shù),并取得了一系列國際前沿水平的研究成果。

2020年4月,王光宇等人在國際頂尖學術(shù)期刊 Cell 發(fā)表論文【2】,該研究利用CT數(shù)據(jù)開發(fā)了一款人工智能(AI)系統(tǒng),可用于診斷新冠肺炎,還能夠?qū)⑵渑c其他常見肺炎和正常對照區(qū)分開來,從而協(xié)助放射科醫(yī)生和內(nèi)科醫(yī)生進行快速診斷,幫助臨床醫(yī)生對抗COVID-19。

 

研究發(fā)現(xiàn)


2023年7月,王光宇等人在國際頂尖醫(yī)學期刊 Nature Medicine 發(fā)表論文【3】。該研究開發(fā)了一款人工智能(AI)預測系統(tǒng)——UniBind,該系統(tǒng)能預測 SARS-CoV-2 中有哪些突變株將對人類構(gòu)成重大威脅,有助改變?nèi)藗兎治?COVID-19 以及潛在的其他傳染病的模式和能力。

 

研究發(fā)現(xiàn)

2023年9月14日,復旦大學附屬中山醫(yī)院李小英、陳穎團隊聯(lián)合北京郵電大學王光宇團隊,在國際頂尖醫(yī)學期刊 Nature Medicine 上發(fā)表了題為:Optimized glycemic control of type 2 diabetes with reinforcement learning: a proof-of-concept trial 的研究論文【4】。

研究團隊采用強化學習算法構(gòu)建了 2 型糖尿病的胰島素決策模型;并從計算機模擬效果、專家評估、真實世界患者療效評估,證實了該模型可制定個體化、精準、動態(tài)的胰島素治療方案,或?qū)⒆鳛闈撛诘挠行Чぞ咻o助臨床醫(yī)生管理 2 型糖尿病患者,減輕醫(yī)療負擔,助力分級診療,賦能慢病管理。

論文鏈接:

1. https://www.nature.com/articles/s41591-024-03416-6

2. https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(20)30551-1

3. https://www.nature.com/articles/s41591-023-02483-5

4. https://www.nature.com/articles/s41591-023-02552-9

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