肝病治疗的数字因素

林俊

作者单位：200092 上海 同方威视技术股份有限公司

当下肝病治疗的数字因素主要包括远程医疗和人工智能辅助医疗。远程医疗被誉为缓解健康不平等的机会,因为它使患者能克服寻求医疗保健的结构性障碍。这里的结构性障碍,主要是指工作时间的大幅减少或高昂的交通费用,给肝病患者增加了额外负担,并可能导致观察到的不平等结果。疫情前,远程医疗是一种承诺而不是现实,尽管患者偏爱远程医疗选项,但只有少数健康系统提供了强大的远程医疗基础设施。疫情迫使美国医疗保健系统迅速采用远程医疗作为提供医疗保健的重要工具。鉴于这种快速采用,远程医疗已被确定为治疗晚期肝病患者的重要手段,可以改善患者的就医环境,使医疗服务更加公平。

然而,近期Hepatology杂志刊登的一篇论文,反驳了远程医疗在改善肝病就诊和缩小差距方面的效果。作者评估了县级范围内,与肝脏相关的死亡率、宽带的可用性和胃肠病学/肝脏移植中心的使用情况之间的关系。认为远程医疗最需要的是解决“数字鸿沟”问题[1]。

任何单一的策略都无法弥合数字鸿沟;相反,应该制定几种互补的策略来解决在患者/家庭、卫生系统和国家政策层面上肝病远程医疗的障碍。

一、患者/家庭层面

肝病诊所必须找到克服数字健康要素和准备不足的方法。视频访问门户可能不易于那些数字健康素养有限的人使用,可能使某些群体无法使用这项技术。因此,随着卫生系统寻求使这些平台广泛可用,他们必须考虑不同水平的数字健康素养。例如,数字健康导航员,诊所工作人员可以帮助患者下载、登录并成功完成与他们的肝病专家的虚拟访问,可能会使肝病学中的远程医疗更具包容性。

二、卫生系统层面

肝移植中心应寻求加强社区合作伙伴关系,改善其所在地区内未得到服务和处于风险地带的地理区域的肝病学服务。这项工作可能包括与当地卫生中心合作,为数字健康素养挑战或缺乏宽带技术提供面对面支持。例如,肝病诊所可以与远程初级保健实践合作,使患者可以在他们的初级保健医生办公室通过远程方式与远程肝病专家进行电子健康预约。

三、政策层面

肝病学界必须倡导相应政策,为其患者提供公平的远程医疗技术。据估计,美国有2100万人缺乏宽带接入。扩大应急宽带补贴或连接护理试点计划的接入可能改善生活在贫困中的患者的接入。

此外,远程医疗技术现在应被视为医疗服务交付的一个重要组成部分。而肝病治疗的另一重要数字应用就是人工智能。人工智能现在最热的一个分支就是大语言模型。大型语言模型在各种自然语言处理(NLP)中表现出色,随着预训练和指导微调等技术的应用,人工智能在肝病治疗应用中的效果显著提高。作为专门针对肝病临床治疗进行设优化的语言模型,通过在训练过程中融入大量且多样化的真实世界数据,如医疗记录、领域特定知识和多轮对话咨询,模拟各种场景。从而可以更好地准确处理多个临床任务。此外,经过全面的包括在医学知识问答、医学考试、患者评估框架咨询和医疗记录上的诊断和分析,表明通过预训练和微调,有效地将大型语言模型应用于肝病治疗的全过程。

近年来,预训练和微调大型语言模型的范式带来了显著的自然语言处理(NLP)领域的进展。现在使用比较多的大模型主要有以下几种:PALM[2]是基于Transformers和Pathways的大规模语言模型。与其他模型相比,PALM在计算方面更加高效,并达到了最先进的水平在数百个自然语言、代码和数学推理任务中的少样本结果。LaMDA是一种基于Transformer的模型,为对话设计,利用注释数据和外部知识来增强其有用性和角色一致性[3]。InstructGPT通过细调和强化学习与人类对齐各种任务的用户意图[4]。GPT-3使用大型自回归模型进行少样本学习。通过整合少量示范来改善性能。ChatGPT可以模拟人类,通过与提示互动、撰写摘要或创作电影剧本,推动人工智能革命。大规模语言模型对于编写辅助和为程序员生成高效代码也是有效的。谷歌研究人员开发了FlanPaLM,这是PaLM的一种经过调整的变体,显示出改进。通过自然语言指令进行任务执行。使用提示策略的组合,Flan-PaLM达到了最先进的准确度,但仍然不及临床医生。最近的前瞻性建议使用基础模型的综合医学人工智能可能会破坏特定任务的范式,可以实现多功能应用,如交互式笔记、床边决策支持和患者聊天机器人。

将生成式语言模型应用于医学领域存在较大挑战。输出生成式语言模型可能存在事实错误、逻辑不一致和连贯性问题,例如引用不存在的文章参考文献。这些模型的推理能力有限,缺乏基础。现实世界经验导致回答普遍而模糊。发现ChatGPT在深度和洞察力方面不足这些证据表明,在医疗领域应用这些技术带来独特的障碍,如高准确性、可解释性和安全处理敏感健康数据的必要性。

LiverGPT是一个为肝病医疗和临床应用量身定制的大型语言模型。认识到通用大型语言模型在这些专业领域的局限性,我们将对模型进行细化,建立综合数据集,以便对模型进行微调。这些数据集包含真实的医疗记录、患者咨询、各种医学知识和检查数据,所有这些都旨在形成模型的知识库和响应速度。我们的广泛实验涵盖了医疗领域的一系列关键任务,如医疗在对话、医疗检查、诊断和医疗问题解答等方面。实证结果强调了LiverGPT在理解和生成医疗和临床相关反应方面的能力。

医疗保健的未来是数字化的。将远程医疗技术扩展到那些因身体障碍无法亲自看肝病专家门诊的人,是克服肝病地理差异的机会之一。而人工智能的辅助医疗可以大大提高医务工作者的工作效率,再结合远程医疗,更好地解决各种医疗条件差异的问题。现在仍面临许多挑战,包括人口老龄化,公平性缺乏、不断上涨的成本、医生和护士的过度工作以及全球大流行病。信息技术有潜力通过为肝病治疗提供新的工具和洞察力,ChatGPT[5]和GPT-4[6]有望实现这一目标。还有很多工作要做,以确保这种技术可用于最需要的人。

利益冲突声明：所有作者均声明不存在利益冲突。