来源：AI星球，文/王非
医疗大语言模型来了，数字医疗服务正式进入2.0时代！
继4月28日宣布成功研制大模型驱动的AI医生——MedGPT后，经过近一个月内部测试，医联于今日如约发布了这一自主研发、基于Transformer架构的专用大模型。
与通用型的大语言模型产品不同，MedGPT主要致⼒于在真实医疗场景中发挥实际诊疗价值，实现从疾病预防、诊断、治疗、康复的全流程智能化诊疗能力。
数字医疗2.0，AI具备全流程诊疗能力
对于医疗应用来说，一致性和准确性是底线问题，通用大语言模型在医学问题的准确性上存在天然缺陷，MedGPT则能够通过多轮问诊引导患者收集足够的诊断决策因⼦之后再进⼊到诊断环节，从而保证准确性。
据医联MedGPT项目负责人王磊介绍：MedGPT会循序渐进地引导患者给出足够能够支撑有效诊断的病情全貌，通过收集足够信息并作出符合医学的决策，以“治愈”为目的而进行人机交互。通过独有的将⾃然语⾔⼤模型AI技术与⼀系列⼯程调优技术以及医学⼀致性校验技术相结合，并在模型微调训练阶段采⽤⼤量真实医⽣参与的RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）监督微调，有效提升模型的疾病特征判断与模式识别能⼒，确保医疗准确性。
此外，医联还建立了基于专家评议的AI诊疗准确性与真实世界医⽣对标测试机制，不断将AI与真实诊疗场景对齐，最终实现准确诊断。
医联MedGPT项目负责人王磊
基于Transformer架构，MedGPT可以整合多种医学检验检测模态能力，首次实现线上问诊到医学检查的⽆缝衔接。在问诊环节结束之后，MedGPT会给患者开具必要的医学检查项目以进一步明确病情，患者则可以通过医联云检验等多模态能力进行检查。
基于有效问诊以及医学检查数据，MedGPT得以进行准确的疾病诊断，并为患者设计疾病治疗方案。患者可以通过医联互联网医院实现送药到家，MedGPT会在患者收到药品后主动为患者进行用药指导与管理、智能随访复诊、康复指导等智能化疾病诊疗举措。
值得一提的是，医联MedGPT突破了AI医生无法与真实患者连续自由对话的难点，通过多模态应用的打通，MedGPT实现了预防、诊断、治疗、康复的全流程诊疗。
王磊透露，医联MedGPT plugin应用平台整合超过1000+医疗多模态能力，整合多样化的医疗多模态能力，丰富和完善全流程智能化诊疗体验。
这也意味着，医联数字医院脱离了以互联网医疗连接为根本，以提高效率为主要目的的1.0阶段；进入了基于强大的AI能力，实现疾病管理全流程智能化的数字医疗2.0阶段。
千亿级参数规模，计划年底覆盖80%病种就诊需求
早在4月28日，医联MedGPT就拥有了近3000种疾病的首诊能力，覆盖80%以上的成年人疾病和90%以上的0-12岁儿科疾病。
为验证MedGPT的诊断准确率，医联抽取了532名复诊患者档案进行信息脱敏，并进行了模拟首诊实验。结果显示，医联MedGPT的诊断结果与患者原有线下门诊的诊断吻合率超过97.5%，充分证明了AI医生在医疗领域的价值和潜力。
此后，医联MedGPT形成了一套DIAE医疗AI建设方法论，分别从Disease（病种覆盖）、Intelligence（智能化）、Accuracy（准确性）、Efficiency（就医效率）四个维度来建设与打磨产品。
伴随研发的不断加速，医联MedGPT目前的参数规模为100B（1000亿）规模，预训练阶段使⽤了超过20亿的医学文本数据，微调训练阶段使⽤了800万条的高质量结构化临床诊疗数据，并投⼊超过100名医⽣参与⼈⼯反馈监督微调训练。
截至目前，医联MedGPT已经可以覆盖ICD10的60%疾病病种，并在近期将研发重心倾斜在多发疾病，以提升数字医院的普惠率。
预计在2023年底，医联MedGPT可以覆盖80%病种的就诊需求。
此前，医联创始人、CEO王仕锐表示：“未来通过医联MedGPT，医生的工作、学习效率将得到大幅提升，与此同时，优质医疗资源将被快速复制并迅速推广。医联互联网医院也将借助MedGPT为广大患者提供更加便捷、高效、可及的医疗服务，有望进一步推动医疗普惠，实现医疗的不可能三角。”
为加速实现这一目标，王磊呼吁，业内AI科技、医学、院校机构、医疗多模态应用等各种类型的合作伙伴，共同开发建设通用型人工智能技术的医疗应⽤场景为医疗行业的技术发展贡献力量。
