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最近在《Nature》杂志上发表的一篇名为《Foundation models for generalist medical artificial intelligence》的文章，详细探讨了通用医学人工智能（GMAI）基础模型的概念、应用前景以及相关挑战。本篇文章旨在作为这篇论文的学习笔记，帮助读者更好地理解 GMAI 模型的价值和未来挑战。
一、GMAI模型的概念与优势
GMAI模型是一类先进的基础模型，具有解析多种数据模态、快速学习新任务和利用领域知识的能力。这些模型可以广泛应用于医疗保健领域的各种任务，如辅助诊断、治疗建议、患者沟通等。与传统医学 AI 相比，GMAI 模型更具灵活性，可以在新环境中保持相关性，并跟上新兴疾病和技术的发展，而无需不断从头开始重新训练。
（a）一个 GMAI 模型通过自监督学习等技术在多种医学数据模态上进行训练。为实现灵活的交互，可以将图像或电子病历数据等数据模态与语言（以文本或语音数据形式）配对。接下来，GMAI 模型需要访问各种医学知识来源，以执行医学推理任务，解锁可用于下游应用的丰富功能。生成的 GMAI 模型随后可以实时执行用户指定的任务。为此，GMAI 模型可以从知识图谱或数据库等来源检索上下文信息，利用正式的医学知识对以前未见过的任务进行推理。（b）GMAI 模型为临床各学科的众多应用奠定了基础，每个应用都需要进行仔细的验证和监管评估。
二、GMAI模型面临的挑战
1.验证
由于 GMAI 模型的多功能性，对它们进行全面验证将是一项艰巨的任务。开发者需要设计全面的验证方法，以确保这些模型在各种任务和环境中均能表现出良好的性能。
2.社会偏见
GMAI 模型可能在训练过程中获取偏见，从而对边缘化群体造成伤害。因此，开发者、供应商和监管机构必须迅速识别并修复这些偏见，确保 GMAI 模型在各种人群中的表现不会受到影响。
3.隐私
GMAI 模型的发展和使用对患者隐私构成严重威胁。模型可能访问丰富的患者信息，包括临床测量、分子特征、人口统计信息以及行为和感应跟踪数据。此外，由于大型模型更容易记住训练数据并将其直接呈现给用户，因此 GMAI 模型可能会暴露训练数据集中的敏感患者数据。为了保护患者隐私，需要通过去标识化和限制收集的个人信息来减少数据泄露造成的损害。
4.规模
近年来，基础模型的规模急剧增加，导致了数据收集和模型训练的成本上升。规模化的模型需要大量训练数据，这些数据不仅昂贵，而且对环境产生了很大负担。在开发 GMAI 模型时，数据收集和访问将是一个特殊的挑战。这些模型需要涵盖医学领域的大量专业数据，同时确保数据的多样性、匿名性和兼容性。此外，数据收集和共享过程需要遵守各种政策和法规。
5.技术挑战
GMAI 模型的规模也带来了技术挑战。除了训练成本高昂外，这些模型可能需要专用的高端硬件才能部署，这对医院来说可能是一个难题。为了解决这个问题，可以通过知识蒸馏等技术来减小模型的规模，使其更容易在实际约束条件下部署。
三、结论：
GMAI 模型有潜力彻底改变医疗保健领域。这些模型可以支持临床医生开展各种基本任务、克服沟通障碍、提高医疗质量并减轻临床医生的行政负担。然而，要实现 GMAI 模型的巨大潜力，研究人员和临床利益相关者需要从一开始就仔细考虑这些挑战，以确保 GMAI 能够始终为临床实践带来价值。
（a）GMAI 可以实现多功能且自解释的床边决策支持。（b）基于实际的放射科报告配备可点击链接，以便于可视化每个发现。（c）GMAI 有潜力对在模型开发过程中从未遇到过的现象进行分类。在增强过程中，通过利用医学领域知识和地形背景上下文，对罕见的异常发现进行逐步推理解释。111
参考文献
[1]Moor, M., Banerjee, O., Abad, Z.S.H. et al. Foundation models for generalist medical artificial intelligence. Nature 616, 259–265 (2023). https://doi.org/10.1038/s41586-023-05881-4
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