生成式人工智能在醫療領域取得進展——《華爾街日報》

匹茲堡大學醫學中心計劃推廣由Abridge AI開發的一款基於生成式人工智能的工具，旨在幫助醫生減少撰寫病歷所花費的時間。圖片來源：QUINN GLABICKI/REUTERS儘管技術準確性仍存疑，但提供與爆紅聊天機器人ChatGPT同類型人工智能的初創公司正逐步進入醫院和製藥企業。

總部位於匹茲堡的Abridge AI公司（其產品協助醫生在接診後撰寫病歷）和舊金山的Syntegra公司（利用生成式AI創建逼真的患者數據副本用於研究）等醫療初創企業表示，它們已將生成式人工智能應用於當前醫療領域最安全、最精確的用途。

除上述應用外，醫療機構對使用生成式AI進行診斷或直接提供醫療服務大多持謹慎態度。部分醫療專家指出，該技術存在時而"幻覺"的傾向——即在信息不足時編造回應，這使其在多數患者護理或醫療場景中的使用風險過高。

Abridge成立於2018年，Syntegra成立於2019年，均早於近期ChatGPT引發的關注熱潮，但兩家公司表示當前的熱度確實推動了市場興趣的增長。

目前，堪薩斯大學醫療系統正在部署醫療保健領域最早大規模應用生成式AI的案例之一。該醫療系統首席醫療信息官Gregory Ator博士表示，堪薩斯城地區的醫療中心正在向超過2000名醫生及其他醫務人員提供Abridge的工具。

Abridge平台利用生成式AI從就診錄音中生成醫患對話摘要。Ator博士稱，這有助於醫生減少記錄時間——他們每天花在記錄上的時間累計超過兩小時。

匹茲堡大學醫學中心首席醫療信息官Robert Bart博士表示，對許多醫院技術負責人而言，減輕醫生的文書負擔是首要任務。這家總部位於匹茲堡的醫療機構在疫情暴發後開始增加使用Abridge，當時他們需要將初級診療對話數字化。

Bart博士稱，一旦該工具與Epic Systems Corp.和Cerner Corp.等電子病歷系統完成整合，匹茲堡大學醫學中心將為旗下數千名醫療員工全面推廣Abridge平台。該中心是Abridge的少數股權投資者。

生成式AI因其能生成類人文本以及計算機代碼和數字插圖等其他內容而得名。這項技術已被納入Salesforce公司和微軟等科技巨頭的商業軟件中。微軟於1月宣佈計劃向ChatGPT的開發商、總部位於舊金山的OpenAI投資數十億美元。

Abridge首席科學官扎卡里·利普頓表示，該公司的平台結合了開源機器學習算法、類似驅動ChatGPT的大型語言模型以及自主研發的模型。利普頓博士稱，Abridge還利用這些大型語言模型來"重塑"生成的文本，並通過自有數據集對其進行微調。

Syntegra創始人兼首席執行官邁克爾·萊什博士表示，該公司等初創企業正在使用生成式AI創建所謂的合成數據，即保留原始患者記錄特徵的模擬版本。萊什博士指出，雖然合成數據在醫療保健和醫學研究中的應用並非全新概念，但Syntegra在近四年前率先應用生成式AI創建合成醫療數據。

強生集團旗下製藥公司楊森正在測試Syntegra的技術。楊森真實世界證據研究負責人塞巴斯蒂安·克洛斯表示，與真實患者記錄不同，Syntegra的合成數據不受歐洲隱私法規約束，這使得這家總部位於比利時貝爾塞的公司能在一個月而非六個月內獲取數據並解答研究問題。

克洛斯稱，楊森數據科學家已通過真實數據驗證了合成數據的有效性，這對研究較罕見疾病尤為有用，因為這類疾病更難收集足夠的患者數據。

市場研究與諮詢公司高德納醫療技術分析師傑夫·克里布斯表示，輔助文檔和合成數據在醫療保健領域應用生成式AI的風險相對較小，因其對患者影響較間接。但他認為，這項技術未來可能徹底改變疾病診斷和治療方式。

例如，分析師指出，人工智能能通過篩選海量醫學文獻和數據，為醫療診斷提供極大助力。2019年成立的加州帕洛阿爾託初創公司Atropos Health Inc.*，*正運用另一種形式的人工智能幫助醫生解答臨牀問題。

Atropos聯合創始人兼首席執行官布里格姆·海德博士表示，ChatGPT等生成式AI應用目前不適合輔助臨牀醫生治療患者，因為它們通過檢索現有醫學和大眾文獻來回答臨牀問題，因此不夠準確。他解釋道，Atropos則從醫療機構雲端病歷等來源調取數百萬份匿名患者記錄，生成觀察性研究成果，這些結果在提供給醫生前會由公司醫療總監審核。

所有聚焦AI的醫療初創企業都籠罩在IBM沃森人工智能系統被公認為失敗的陰影下。IBM曾宣稱沃森終有一天能攻克癌症，但迄今未有公開研究表明沃森改善了患者療效，該公司也已全面放棄沃森在醫療領域的應用。

高德納分析師克里布斯指出：“沃森只是選擇了過於複雜的問題。“如今的不同在於，AI和醫療界更善於界定機器學習最適合解決的具體問題，並通過持續增長的醫學文獻和患者數據訓練，改進了算法性能。

然而，匹茲堡大學醫學中心的巴特博士表示，生成式AI在疾病診斷等未來應用仍非常遙遠。他指出，這項技術可能會迅速改善醫療領域的運營流程，如患者排程和流程管理——這些領域早就需要進行技術升級——但目前ChatGPT在診斷方面仍只是"一個花哨的玩具”。

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