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邁瑞醫療與騰訊共建重癥大模型,錨定痛點剛需

2024-09-11心靈

雷遞網 樂天 9月10日

邁瑞醫療日前與騰訊深化合作,雙方合作共建的醫療重癥大模型正在推進落地。

據介紹,2024騰訊全球數碼生態大會在深圳寶安國際會展中心舉行。作為騰訊規格最高、規模最大、覆蓋最廣的大會,本次生態大會吸引了各領域數碼化轉型升級頭部企業。邁瑞醫療作為醫械行業數智化套用實踐的領軍企業也受邀參加了本次大會。

這之前,邁瑞醫療已與騰訊合作近十年,此前,雙方在體外診斷領域共同研發了「全自動外周血細胞形態學分析儀」,打造出「醫療+AI」融合創新的標桿。今年,雙方合作共建的醫療重癥大模型也正在推進落地。

邁瑞醫療副總裁李新勝說,未來除重癥領域以外,邁瑞與騰訊還將攜手探索大模型在急診、麻醉科、影像科、檢驗科等臨床科室的套用,為輔助診斷、報告生成和稽核、臨床案例和知識檢索、教學質控等潛在套用場景帶來革新。

錨定痛點剛需,探索醫療大模型套用

李新勝在大會現場表示,「每個行業選擇AI落地場景都是聚焦使用者的痛點和剛需,真正為客戶創造價值,要雪中送炭,而不是錦上添花。」

以醫療場景為例,臨床診療質素和效率、醫患滿意度以及醫院營運的效益是醫療行業的剛需。

目前存在的共性痛點包括:第一是臨床數據量大、數據維度多,數據解讀難,對醫生的知識和經驗要求高。第二是醫護人員的文案處理工作量大,每天需要耗費大量的時間和精力,同時也是臨床質控的難點和重點。第三是醫療資源不均衡,醫護人員的能力和經驗差異很大,無法達到醫療服務的均質化,造成大醫院人滿為患,小醫院門可羅雀。

這些需求和痛點,就是醫療行業最有價值的落地場景。AI在這些場景的落地,能創造很高的經濟和社會價值。

以此為錨定點,邁瑞醫療開始了在重癥垂直領域大模型的探索。

「重癥醫學科就是通常所說的ICU,ICU每個床旁都有多種醫療器材,臨床數據量大、維度多、解讀難的痛點更加突出。醫生面對多維度、連續變化的大量數據,也需要深厚的專業知識和豐富的臨床經驗,才能準確診斷和精準用藥。此外,ICU患者病情危重、病種復雜、病情變化快,醫護人員每天需要耗費大量的時間和精力整理病歷和護理記錄,這些記錄同時也是臨床質控的重點和難點。」

為解決以上痛點,邁瑞與騰訊首先選擇了重癥醫學科作為大模型落地的場景。

整體來看,邁瑞的優勢在於對臨床場景的深刻理解和在重癥醫學領域所掌握的完整解決方案,騰訊的優勢則是基於騰訊雲的醫學行業大模型和大模型原生工具。

據介紹,此次雙方在生理參數、醫學影像、檢驗、病例、護理、醫囑等數據基礎上共建的重癥大模型具備了「病歷撰寫、患者個人化資訊查詢、知識檢索」3個面向重癥科室的智能套用。透過重癥大模型可以支持使用自然語言對患者進行個體化病情查詢和病歷撰寫,不僅顯著提升了醫生處理大量連續變化的臨床數據的效率,同時也減輕了醫生整理病歷和病程記錄的工作負擔。

在雙方的共同努力下,重癥大模型的效能不斷得到提升,也越來越接近臨床醫護人員的預期目標。

「醫療+AI」近十年磨合,探索大模型臨床套用邊界

雖然當前邁瑞與騰訊在重癥大模型領域的合作如火如荼,但僅在半年前,雙方還處於摸索階段。

「最近這半年時間取得了非常大的進步,主要原因是邁瑞和騰訊在數據庫建設和大模型技術取得了很多突破。」據李新勝介紹,在數據和知識庫建設方面,邁瑞透過多中心的臨床合作,進行數據收集、清洗和標註,構建高質素的重癥數據庫,並在臨床專家協助下不斷補充和提煉重癥專業知識庫,確保訓練出的重癥大模型能夠提供準確的診療建議和符合臨床規範的病歷和病程記錄。

在重癥大模型技術持續突破上,騰訊團隊透過數據遷移和持續學習等方法在有限的數據上訓練出能力更強的重癥大模型。同時借助量化技術,為大模型做「瘦身」,減少計算資源消耗,降低大模型在醫院本地化部署的要求。

從醫療大模型的內核與外延角度來看,邁瑞與騰訊是一對珠聯璧合的合作夥伴。

此前,邁瑞與騰訊在體外診斷領域聯手共同研發的「全自動外周血細胞形態學分析儀」就達到了類似的效果。

該產品在「閱片機」中融入AI演算法,提升了檢驗科醫生閱片的準確率和工作效率,將醫生的平均閱片時間從25-30分鐘大幅縮短至半分鐘。並因此成為國內體外診斷行業首個進入三類創新醫療器械特別審查程式的AI類產品,打破了閱片機市場僅有一家進口品牌「獨大」局面,同時受到國際客戶高度認可,市場表現遠優於國外同行。

這些技術端的變化,在深刻改變診療服務體系,推動醫院高質素可持續發展、臨床科技成果轉化的同時,其背後的社會價值同樣顯而易見。

隨著當前中國醫院建設已轉向高質素發展階段,醫療質素、醫患滿意和營運效率成高質素醫院建設的核心目標。而基於大模型的人工智能技術在醫療行業的落地,有助於醫院提升診療質素與效率,推動醫療資源均質化,真正做到「普及高端科技,讓更多人享受優質生命關懷。」

李新勝說,邁瑞與騰訊合作的醫療行業大模型能夠讓醫護人員花在數據記錄和解讀、病例和病程撰寫的時間大大減少,從繁重的文字工作中解放出來,讓醫療回歸醫療本身。

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