基于人工智能的醫(yī)療大模型的搭建及應(yīng)用

摘要：隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)的大模型在醫(yī)療領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大潛力。文章研究探討了如何基于人工智能算法構(gòu)建醫(yī)療大模型，并分析其在疾病預(yù)測、醫(yī)學(xué)影像分析和個性化治療中的應(yīng)用。通過數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型選擇與優(yōu)化及分布式訓(xùn)練等步驟，提出了有效的算法和優(yōu)化策略。在醫(yī)療影像、疾病診斷和藥物研發(fā)等應(yīng)用中，醫(yī)療大模型通過精確的算法分析提高了診斷效率和準(zhǔn)確性，助力臨床決策。案例分析驗證了醫(yī)療大模型的實際應(yīng)用效果，并展示了其在醫(yī)療行業(yè)的廣泛前景，為醫(yī)療大模型的構(gòu)建提供了理論支持與實踐經(jīng)驗。

關(guān)鍵詞：人工智能；醫(yī)療大模型；搭建；人工智能

中圖分類號：TP311" " " " 文獻標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）17-0022-03

開放科學(xué)（資源服務(wù)） 標(biāo)識碼（OSID）

0 引言

隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，人工智能（AI） 在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用逐漸深入，尤其是在大數(shù)據(jù)分析和智能化決策中展現(xiàn)出巨大的潛力。醫(yī)療大模型，作為AI技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的深度應(yīng)用，憑借其高效的數(shù)據(jù)處理能力和精準(zhǔn)的預(yù)測能力，已成為推動現(xiàn)代醫(yī)療技術(shù)發(fā)展的重要工具。通過分析患者的醫(yī)學(xué)影像、基因數(shù)據(jù)及臨床病歷等多模態(tài)數(shù)據(jù)，這些模型能夠?qū)崿F(xiàn)疾病的早期預(yù)測、個性化治療方案的推薦及醫(yī)療資源的優(yōu)化配置。盡管醫(yī)療大模型在實踐中表現(xiàn)出顯著優(yōu)勢，但如何構(gòu)建高效、可解釋的模型并應(yīng)對技術(shù)與數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)，仍是當(dāng)前研究的熱點問題。本文將探討醫(yī)療大模型的構(gòu)建方法及其在實際應(yīng)用中的關(guān)鍵技術(shù)。

1 人工智能在醫(yī)療中的現(xiàn)狀

1.1 人工智能技術(shù)在醫(yī)療中的應(yīng)用現(xiàn)狀

人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)滲透到多個關(guān)鍵環(huán)節(jié)，尤其是在疾病診斷、醫(yī)學(xué)影像處理、電子健康記錄分析和藥物研發(fā)等方面，AI技術(shù)的引入顯著提升了診斷精度和效率。在疾病診斷領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)（Deep Learning） 技術(shù)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN） ，在醫(yī)學(xué)影像分析中展現(xiàn)出極高的準(zhǔn)確性，能夠有效識別肺結(jié)節(jié)、腦部腫瘤等疾病的早期跡象。例如，通過對CT、MRI圖像的自動化處理，人工智能系統(tǒng)可以輔助放射科醫(yī)生提高影像判讀的速度和精度。在藥物研發(fā)方面，基于機器學(xué)習(xí)（Machine Learning） 的算法，如支持向量機（SVM） 和隨機森林（Random Forest） ，通過大數(shù)據(jù)分析，能夠快速篩選藥物候選分子，優(yōu)化藥物開發(fā)流程。此外，人工智能系統(tǒng)還被廣泛應(yīng)用于電子健康記錄（EHR） 的分析，能夠通過數(shù)據(jù)挖掘從患者的歷史病歷中提取有用信息，為醫(yī)生提供個性化治療建議[1]。

1.2 當(dāng)前面臨的技術(shù)問題

1） 數(shù)據(jù)隱私與安全問題。醫(yī)療數(shù)據(jù)包含大量敏感信息，包括患者的個人健康記錄、診斷結(jié)果、治療歷史等，這些數(shù)據(jù)如果不加以保護，可能會導(dǎo)致隱私泄露和信息濫用。而隨著人工智能技術(shù)在醫(yī)療中的廣泛應(yīng)用，如何確?；颊邤?shù)據(jù)在采集、存儲和傳輸過程中不被泄露，且在使用過程中能夠嚴格遵守相關(guān)的法律法規(guī)（如GDPR、HIPAA等） ，已成為人工智能應(yīng)用的重大技術(shù)困難。

2） 數(shù)據(jù)質(zhì)量與一致性問題。醫(yī)療領(lǐng)域的數(shù)據(jù)來源多種多樣，涵蓋了電子病歷（EMR） 、影像數(shù)據(jù)、基因組數(shù)據(jù)、實驗室結(jié)果等。這些數(shù)據(jù)在格式、結(jié)構(gòu)、精度等方面存在差異，且常常受到數(shù)據(jù)缺失、噪聲干擾等問題的影響。由于這些數(shù)據(jù)質(zhì)量不一致，往往會導(dǎo)致訓(xùn)練過程中出現(xiàn)偏差，影響最終模型的性能。如何在如此復(fù)雜且不完美的數(shù)據(jù)環(huán)境中，確保數(shù)據(jù)的一致性、完整性和高質(zhì)量，是構(gòu)建高效人工智能系統(tǒng)模型的基礎(chǔ)[2]。

3） 模型可解釋性問題。當(dāng)前許多深度學(xué)習(xí)模型，尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN） 和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN） 等，被視為“黑箱”模型。盡管這些模型在醫(yī)療影像識別、疾病預(yù)測等任務(wù)中表現(xiàn)出色，但其決策過程缺乏透明度，無法清晰地解釋為何得出某一結(jié)論。這使得臨床醫(yī)生難以信任AI系統(tǒng)的診斷結(jié)果，尤其在復(fù)雜的醫(yī)療決策過程中，缺乏對人工智能系統(tǒng)推理過程的理解，可能限制了其應(yīng)用。模型的可解釋性問題是AI在醫(yī)療領(lǐng)域面臨的一大障礙，尤其是當(dāng)人工智能系統(tǒng)推薦或診斷的結(jié)果可能影響患者健康時，缺乏可解釋性會大大降低醫(yī)生對人工智能系統(tǒng)的依賴和信任。

2 醫(yī)療大模型的搭建

2.1 數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理

醫(yī)療大模型的搭建是一個復(fù)雜而多階段的過程，涉及從數(shù)據(jù)的收集、處理，到算法的選擇和模型的訓(xùn)練優(yōu)化等多個方面。如圖1所示，數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理包括數(shù)據(jù)來源的篩選、數(shù)據(jù)清洗與標(biāo)注、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化及隱私保護技術(shù)的應(yīng)用，以確保數(shù)據(jù)的高質(zhì)量和安全性。

2.2 AI算法與模型選擇

在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備充分的情況下，選擇合適的AI算法與模型進行訓(xùn)練是確保醫(yī)療大模型高效運行的關(guān)鍵。醫(yī)療數(shù)據(jù)的復(fù)雜性要求我們選用能夠處理多種數(shù)據(jù)類型并具備較強泛化能力的算法。

1） 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN） 。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像分析中。其通過卷積層有效提取圖像中的局部特征，層層堆疊的卷積層能夠捕捉到從細節(jié)到全局的多層次信息[3]。CNN在腫瘤檢測、器官分割等任務(wù)中表現(xiàn)出色，尤其是在影像分類和目標(biāo)檢測方面具有顯著優(yōu)勢。

2） 長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM） 。LSTM適用于時間序列數(shù)據(jù)，尤其是電子病歷中的病歷記錄、治療過程等具有時間依賴性的內(nèi)容。LSTM能夠通過記憶機制處理長期依賴關(guān)系，從而準(zhǔn)確地預(yù)測患者的健康變化趨勢。

3） 多模態(tài)數(shù)據(jù)融合。醫(yī)療數(shù)據(jù)通常包含不同類型的信息，如影像、文本、基因數(shù)據(jù)等。多模態(tài)數(shù)據(jù)融合能夠?qū)⑦@些異構(gòu)數(shù)據(jù)有效結(jié)合，從而提高模型的預(yù)測準(zhǔn)確性。通過融合技術(shù)，可以將不同來源的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一的表示空間，從而進行聯(lián)合分析。

2.3 模型訓(xùn)練與優(yōu)化

在選擇了合適的算法和模型后，模型的訓(xùn)練與優(yōu)化是提升其性能的關(guān)鍵步驟。為了確保醫(yī)療大模型在真實環(huán)境中的應(yīng)用效果，必須采用合適的訓(xùn)練策略，并通過優(yōu)化算法調(diào)整模型參數(shù)。模型的訓(xùn)練目標(biāo)是最小化損失函數(shù)，梯度下降法是最常用的優(yōu)化算法。梯度下降法的核心思想是通過計算損失函數(shù)對模型參數(shù)的梯度，更新參數(shù)值以逐步減少誤差。如公式（1） 所示：

[θnew=θold-α?θL（θ）]" " （1）

其中，[θnew]表示更新后的模型參數(shù)，[θold]是當(dāng)前的模型參數(shù)，[α]是學(xué)習(xí)率，[?θL（θ）]是損失函數(shù)對參數(shù)的梯度。通過不斷調(diào)整參數(shù)，模型可以逐步逼近最優(yōu)解[4]。除了梯度下降法外，動量法、Adam優(yōu)化器等其他優(yōu)化算法也廣泛應(yīng)用于醫(yī)療大模型的訓(xùn)練過程中，這些算法能夠加速收斂，提高訓(xùn)練效率，并在更復(fù)雜的模型中展現(xiàn)出優(yōu)勢。

1） 動量法（Momentum） 。動量法通過考慮前一步的更新值，能夠加速梯度下降的過程，并有效減少震蕩，如公式（2） 和（3） 所示。

[vnew=βvold+（1-β）?θL（θ）]" " （2）

[θnew=θold-αvnew]" " （3）

其中，[θnew]是更新后的動量，[β]是動量系數(shù)。通過引入動量，模型能夠更快地找到收斂方向。

2） Adam優(yōu)化器（Adaptive Moment Estimation） 。Adam優(yōu)化器結(jié)合了動量法和自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的方法，能夠自動調(diào)整每個參數(shù)的學(xué)習(xí)率，其更新公式如（4）～（6） 所示。

[mnew=β1mold+（1-β1）?θL（θ）]" " （4）

[vnew=β2vold+（1-β2）（?θL（θ））2]" " （5）

[θnew=θold-αvnew+εmnew]" " （6）

Adam優(yōu)化器通過結(jié)合梯度的一階矩和二階矩來更新參數(shù)，特別適合處理醫(yī)療領(lǐng)域中的大規(guī)模數(shù)據(jù)和復(fù)雜的模型。

3 醫(yī)療大模型的應(yīng)用場景

3.1 疾病預(yù)測與早期診斷

AI在糖尿病、癌癥、心血管疾病等常見疾病的早期預(yù)測與診斷中具有重要應(yīng)用。通過對大量醫(yī)療數(shù)據(jù)的分析，AI能夠識別潛在的健康風(fēng)險并為患者提供早期預(yù)警。對于糖尿病，AI可通過分析血糖水平、家族病史等數(shù)據(jù)預(yù)測糖尿病的發(fā)生風(fēng)險。癌癥早期篩查中，AI結(jié)合影像數(shù)據(jù)能檢測到微小的病變區(qū)域，提高癌癥診斷的準(zhǔn)確性[5]。此外，心血管疾病方面，AI能夠分析心電圖、血壓等數(shù)據(jù)，預(yù)測疾病風(fēng)險并指導(dǎo)干預(yù)。

3.2 個性化治療與精準(zhǔn)醫(yī)療

AI技術(shù)能夠根據(jù)患者的基因數(shù)據(jù)、病歷信息等，為其量身定制個性化治療方案。通過分析患者的基因組信息，AI可以發(fā)現(xiàn)遺傳突變并預(yù)測患者對不同藥物的反應(yīng)。例如，針對癌癥患者，AI可以通過基因分析推薦靶向藥物，優(yōu)化治療效果。同時，AI結(jié)合臨床數(shù)據(jù)為患者提供個性化的治療計劃，避免傳統(tǒng)“一刀切”的治療方式。臨床決策支持系統(tǒng)通過實時分析患者的多維數(shù)據(jù)，輔助醫(yī)生做出更精準(zhǔn)的治療決策，提升治療效果。

3.3 醫(yī)學(xué)影像分析

醫(yī)學(xué)影像分析是AI在醫(yī)療中的重要應(yīng)用之一。AI利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，能夠自動解讀CT、MRI、X射線等影像，識別病變區(qū)域并輔助診斷。例如，在肺癌篩查中，AI通過分析CT圖像，能發(fā)現(xiàn)早期的腫瘤征兆，從而實現(xiàn)早期干預(yù)。在腦部疾病的診斷中，AI能夠通過MRI影像檢測出細微的結(jié)構(gòu)變化，如阿爾茨海默病或腦腫瘤。

3.4 藥物研發(fā)與臨床試驗

除了疾病診斷和影像分析，AI在藥物研發(fā)與臨床試驗方面同樣潛力巨大。通過分析大量的化學(xué)分子數(shù)據(jù)，AI能夠預(yù)測藥物與疾病靶點的相互作用，幫助篩選潛在的藥物候選分子。AI還可根據(jù)患者的基因信息預(yù)測藥物的療效與副作用，推動精準(zhǔn)醫(yī)療的發(fā)展。在臨床試驗中，AI可優(yōu)化患者篩選過程，減少試驗中的不合適人群，提高試驗效率。因此，采用AI可顯著縮短藥物研發(fā)周期，降低失敗風(fēng)險。

4 應(yīng)用案例

4.1 阿里健康科技（中國） 有限公司醫(yī)療大模型應(yīng)用案例

阿里健康科技（中國） 有限公司是阿里巴巴集團的子公司，成立于2014年，現(xiàn)為世界500強企業(yè)，主要業(yè)務(wù)有醫(yī)藥電商平臺、智慧醫(yī)療及數(shù)字化醫(yī)療等。隨著醫(yī)療信息化的推進，阿里健康在醫(yī)療大模型的應(yīng)用上持續(xù)進行深度探索，尤其在人工智能輔助診斷領(lǐng)域，致力于通過技術(shù)手段提升醫(yī)院在肺結(jié)節(jié)篩查的運營效率。在此項目中，阿里健康通過結(jié)合自身技術(shù)經(jīng)驗與醫(yī)院需求，成功引入了AI DOCTOR YOU（CT肺結(jié)節(jié)智能檢測引擎） 人工智能輔助診斷系統(tǒng)。此系統(tǒng)的搭建過程中，醫(yī)療大模型的核心在于數(shù)據(jù)的整合、算法優(yōu)化與模型的應(yīng)用。具體來說，醫(yī)療大模型利用數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理技術(shù)，優(yōu)化了在遠程影像診斷過程中的數(shù)據(jù)整合、傳輸及圖像預(yù)處理環(huán)節(jié)，有效提升了圖像質(zhì)量和數(shù)據(jù)一致性。此外，通過AI算法（如深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)） ，實現(xiàn)了系統(tǒng)的智能化調(diào)度和實時決策支持，有效提高了遠程影像診斷過程中肺結(jié)節(jié)的篩查效率和準(zhǔn)確性。

4.2 阿里健康在人工智能輔助診療中的技術(shù)應(yīng)用

阿里健康與北京萬里云醫(yī)學(xué)影像中心聯(lián)合啟動了基于人工智能的醫(yī)療大模型項目“Doctor You”。該項目整合了臨床科研診斷平臺、醫(yī)療輔助檢測引擎和醫(yī)師培訓(xùn)系統(tǒng)等多個模塊，旨在通過AI技術(shù)提升診斷準(zhǔn)確性和工作效率，改善傳統(tǒng)醫(yī)療診斷中的諸多不足。實際應(yīng)用中，“Doctor You”在肺結(jié)節(jié)初篩方面取得了顯著成效，經(jīng)現(xiàn)場醫(yī)生統(tǒng)計，其關(guān)鍵指標(biāo)與傳統(tǒng)診斷方式對比，如表1所示。

通過上述對比可以看出，采用“Doctor You”系統(tǒng)后，診斷準(zhǔn)確率從約80%提升至超過90%，診斷時間由150～180分鐘大幅縮短到30分鐘，平均處理時長由5分鐘縮短到1分鐘/例，醫(yī)生的工作效率得到顯著提升，誤診率也由約15%降至約5%。此外，整體運營成本相對降低，為醫(yī)院在提升醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量的同時節(jié)省了大量資源和時間。

5 結(jié)束語

基于人工智能的醫(yī)療大模型的搭建與應(yīng)用，極大地推動了醫(yī)療行業(yè)的智能化與精準(zhǔn)化發(fā)展。從數(shù)據(jù)收集、預(yù)處理，到AI算法與模型選擇，再到模型的訓(xùn)練與優(yōu)化，醫(yī)療大模型為提升醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量、降低成本、優(yōu)化資源配置提供了堅實的技術(shù)基礎(chǔ)。具體應(yīng)用場景如疾病預(yù)測、個性化治療、醫(yī)學(xué)影像分析及藥物研發(fā)等，都展現(xiàn)了AI在提高診斷效率、優(yōu)化治療方案、加速新藥研發(fā)等方面的巨大潛力。通過實際案例的應(yīng)用，醫(yī)療大模型在提升醫(yī)院管理、資源調(diào)配、運營效率方面的有效性。未來，隨著技術(shù)的不斷進步與數(shù)據(jù)的積累，醫(yī)療大模型將進一步拓展應(yīng)用領(lǐng)域，推動全球醫(yī)療水平的提升，成為醫(yī)療行業(yè)轉(zhuǎn)型升級的核心驅(qū)動力。

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