未來(lái)將有機(jī)會(huì)將更多的醫(yī)療保健任務(wù)交由生成式人工智能（ＡＩ）模型來(lái)協(xié)助醫(yī)護(hù)人員完成。

周三（１２月１３日），谷歌公司官宣了ＭｅｄＬＭ模型，這是一系列針對(duì)醫(yī)療行業(yè)進(jìn)行微調(diào)的模型。

目前有兩種可用的ＭｅｄＬＭ模型：

• 一種是為“復(fù)雜任務(wù)”設(shè)計(jì)的較大模型；

• 另一種是較小的、可微調(diào)的模型，最適合“跨任務(wù)擴(kuò)展”。

目前已經(jīng)面向美國(guó)的谷歌云客戶(hù)開(kāi)放。

這兩種ＭｅｄＬＭ模型都是基于谷歌開(kāi)發(fā)的大型語(yǔ)言模型Ｍｅｄ－ＰａＬＭ?。矘?gòu)建的，其在數(shù)十個(gè)醫(yī)學(xué)考試問(wèn)題上的表現(xiàn)達(dá)到了“專(zhuān)家水平”。

谷歌工程與研究副總裁Ｙｏｓｓｉ?。停幔簦椋幔笤谝黄┛臀恼轮袑?xiě)道，“通過(guò)在不同的組織中試用我們的工具，我們了解到，針對(duì)給定任務(wù)的最有效模型取決于用例。”例如，總結(jié)對(duì)話(huà)和搜索藥物最好由不同的模型來(lái)處理。

谷歌表示，ＭｅｄＬＭ的一個(gè)早期用戶(hù)——ＨＣＡ?。龋澹幔欤簦瑁悖幔颍濉恢痹谂c醫(yī)生一起試用該模型，幫助醫(yī)院急診室起草病人筆記；另一家測(cè)試公司ＢｅｎｃｈＳｃｉ已經(jīng)將ＭｅｄＬＭ構(gòu)建到其“證據(jù)引擎”中，用于識(shí)別、分類(lèi)和排列新的生物標(biāo)記物。

Ｍａｔｉａｓ寫(xiě)道，“我們每天都與從業(yè)人員、研究人員、健康和生命科學(xué)組織以及處于醫(yī)療保健前沿的個(gè)人密切合作?！?/p>

競(jìng)爭(zhēng)激烈

谷歌及其主要競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手微軟和亞馬遜正在爭(zhēng)奪醫(yī)療人工智能市場(chǎng)，這一市場(chǎng)被認(rèn)為到２０３２年可能價(jià)值數(shù)百億美元。

最近，亞馬遜推出了ＡＷＳ　ＨｅａｌｔｈＳｃｒｉｂｅ，它使用生成式人工智能來(lái)轉(zhuǎn)錄、總結(jié)和分析醫(yī)患對(duì)話(huà)的記錄；微軟正在試用各種人工智能醫(yī)療產(chǎn)品，包括以大型語(yǔ)言模型為基礎(chǔ)的醫(yī)療助手應(yīng)用。不過(guò)市場(chǎng)人士對(duì)這種技術(shù)保持警惕，因?yàn)槿斯ぶ悄茉卺t(yī)療保健領(lǐng)域的影響好壞參半。

例如，由英國(guó)國(guó)家醫(yī)療服務(wù)體系（ＮＨＳ）支持的人工智能初創(chuàng)公司Ｂａｂｙｌｏｎ?。龋澹幔欤簦璋l(fā)現(xiàn)，其疾病診斷技術(shù)因聲稱(chēng)表現(xiàn)比醫(yī)生好而受到反復(fù)審查；而ＩＢＭ被迫虧本出售了專(zhuān)注于人工智能的Ｗａｔｓｏｎ　Ｈｅａｌｔｈ部門(mén)，因?yàn)槠浼夹g(shù)問(wèn)題導(dǎo)致客戶(hù)合作關(guān)系惡化。

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