生成式人工智能在医疗领域取得进展——《华尔街日报》

匹兹堡大学医学中心计划推广由Abridge AI开发的一款基于生成式人工智能的工具，旨在帮助医生减少撰写病历所花费的时间。图片来源：QUINN GLABICKI/REUTERS尽管技术准确性仍存疑，但提供与爆红聊天机器人ChatGPT同类型人工智能的初创公司正逐步进入医院和制药企业。

总部位于匹兹堡的Abridge AI公司（其产品协助医生在接诊后撰写病历）和旧金山的Syntegra公司（利用生成式AI创建逼真的患者数据副本用于研究）等医疗初创企业表示，它们已将生成式人工智能应用于当前医疗领域最安全、最精确的用途。

除上述应用外，医疗机构对使用生成式AI进行诊断或直接提供医疗服务大多持谨慎态度。部分医疗专家指出，该技术存在时而"幻觉"的倾向——即在信息不足时编造回应，这使其在多数患者护理或医疗场景中的使用风险过高。

Abridge成立于2018年，Syntegra成立于2019年，均早于近期ChatGPT引发的关注热潮，但两家公司表示当前的热度确实推动了市场兴趣的增长。

目前，堪萨斯大学医疗系统正在部署医疗保健领域最早大规模应用生成式AI的案例之一。该医疗系统首席医疗信息官Gregory Ator博士表示，堪萨斯城地区的医疗中心正在向超过2000名医生及其他医务人员提供Abridge的工具。

Abridge平台利用生成式AI从就诊录音中生成医患对话摘要。Ator博士称，这有助于医生减少记录时间——他们每天花在记录上的时间累计超过两小时。

匹兹堡大学医学中心首席医疗信息官Robert Bart博士表示，对许多医院技术负责人而言，减轻医生的文书负担是首要任务。这家总部位于匹兹堡的医疗机构在疫情暴发后开始增加使用Abridge，当时他们需要将初级诊疗对话数字化。

Bart博士称，一旦该工具与Epic Systems Corp.和Cerner Corp.等电子病历系统完成整合，匹兹堡大学医学中心将为旗下数千名医疗员工全面推广Abridge平台。该中心是Abridge的少数股权投资者。

生成式AI因其能生成类人文本以及计算机代码和数字插图等其他内容而得名。这项技术已被纳入Salesforce公司和微软等科技巨头的商业软件中。微软于1月宣布计划向ChatGPT的开发商、总部位于旧金山的OpenAI投资数十亿美元。

Abridge首席科学官扎卡里·利普顿表示，该公司的平台结合了开源机器学习算法、类似驱动ChatGPT的大型语言模型以及自主研发的模型。利普顿博士称，Abridge还利用这些大型语言模型来"重塑"生成的文本，并通过自有数据集对其进行微调。

Syntegra创始人兼首席执行官迈克尔·莱什博士表示，该公司等初创企业正在使用生成式AI创建所谓的合成数据，即保留原始患者记录特征的模拟版本。莱什博士指出，虽然合成数据在医疗保健和医学研究中的应用并非全新概念，但Syntegra在近四年前率先应用生成式AI创建合成医疗数据。

强生集团旗下制药公司杨森正在测试Syntegra的技术。杨森真实世界证据研究负责人塞巴斯蒂安·克洛斯表示，与真实患者记录不同，Syntegra的合成数据不受欧洲隐私法规约束，这使得这家总部位于比利时贝尔塞的公司能在一个月而非六个月内获取数据并解答研究问题。

克洛斯称，杨森数据科学家已通过真实数据验证了合成数据的有效性，这对研究较罕见疾病尤为有用，因为这类疾病更难收集足够的患者数据。

市场研究与咨询公司高德纳医疗技术分析师杰夫·克里布斯表示，辅助文档和合成数据在医疗保健领域应用生成式AI的风险相对较小，因其对患者影响较间接。但他认为，这项技术未来可能彻底改变疾病诊断和治疗方式。

例如，分析师指出，人工智能能通过筛选海量医学文献和数据，为医疗诊断提供极大助力。2019年成立的加州帕洛阿尔托初创公司Atropos Health Inc.*，*正运用另一种形式的人工智能帮助医生解答临床问题。

Atropos联合创始人兼首席执行官布里格姆·海德博士表示，ChatGPT等生成式AI应用目前不适合辅助临床医生治疗患者，因为它们通过检索现有医学和大众文献来回答临床问题，因此不够准确。他解释道，Atropos则从医疗机构云端病历等来源调取数百万份匿名患者记录，生成观察性研究成果，这些结果在提供给医生前会由公司医疗总监审核。

所有聚焦AI的医疗初创企业都笼罩在IBM沃森人工智能系统被公认为失败的阴影下。IBM曾宣称沃森终有一天能攻克癌症，但迄今未有公开研究表明沃森改善了患者疗效，该公司也已全面放弃沃森在医疗领域的应用。

高德纳分析师克里布斯指出：“沃森只是选择了过于复杂的问题。“如今的不同在于，AI和医疗界更善于界定机器学习最适合解决的具体问题，并通过持续增长的医学文献和患者数据训练，改进了算法性能。

然而，匹兹堡大学医学中心的巴特博士表示，生成式AI在疾病诊断等未来应用仍非常遥远。他指出，这项技术可能会迅速改善医疗领域的运营流程，如患者排程和流程管理——这些领域早就需要进行技术升级——但目前ChatGPT在诊断方面仍只是"一个花哨的玩具”。

联系贝尔·林，邮箱：[email protected]