AI醫學大模型Med-Go“吞食”六千本教材發佈

解放日報

它成功通過了國家執業醫師資格考試；多次參加中文醫學信息挑戰賽，連續獲得冠軍。這就是人工智能醫學大模型Med-Go。前天，Med-Go由上海市東方醫院發佈。

Med-Go是東方醫院專家團隊和中國科學院軟件所聯合成立的生物醫學人工智能聯合實驗室共同研發。Med-Go創始人，東方醫院急診、重症醫學科主任張海濤演示了一個病例。這是北京某著名三甲醫院兒科的真實案例，患兒兩次住院，經過近一年的時間才做出正確的診斷，爲一種十分罕見的自身免疫性疾病。張海濤將患兒病歷輸入Med-Go，幾分鐘就給出了專家們用了一年才做出的診斷；將同樣的病歷輸入美國最好的大模型，得出的結論雖然包括正確的診斷，但多了幾個選擇。張海濤說：“這一堆病歷給一個現實中的主任醫師，僅僅是看完就需要一個多小時。”

醫學學科越分越細，哪怕同樣是乳腺癌，也分成不同類型，一個主任醫師很難掌握各個細分亞專科的知識。但這對計算機不成問題，一個Med-Go就是“全能”的醫生，對患者的症狀，Med-Go可從內外婦兒科全方位“思考”、做出判斷，給醫生提供輔助。

Med-Go爲什麼行？因爲給它喂的“料”不但足，而且緊跟國際、國內權威教材。張海濤說：“目前，它已經達到以200億高質量醫學數據爲基礎。我們用了6000多本教材來訓練它，其中一些國際權威教材還沒有中文版本，我們幾個學會、60多名專家硬是一頁一頁翻譯，把一萬多頁的新書翻了出來，餵給了它。”

張海濤表示：“精準高效的可解釋性醫學回復內容，是醫學模型的核心競爭力，是賦能醫學提高臨牀應用的重中之重。”Med-Go能夠有效輔助醫生分析複雜疑難和罕見病例，提供精準且透明的臨牀診療建議。

在科研領域，Med-Go也展現出了強大的實力。心外ICU的劉曉彬博士正在設計一項關於SGLT2抑制劑在心力衰竭患者中應用的研究。“Med-Go不僅能快速解析文獻尋找創新點，還能提供專業的評價和改進建議，幫助優化統計方案等方式，大大提高了我的科研效率。”劉曉彬說。