人工智能的真正应用将会在何时出现？这是一个百万美元的问题。人们真正想知道的是，如果人工智能已经具备如此高的智能，为什么在医学领域仍远未提供任何具体解决方案。虽然OpenAI仍专注于ChatGPT，但Google正在尝试开发一个医学聊天机器人，这正是人们所期望的。

据《华尔街日报》最近的一份报道，Google正在对一款专门回答医学问题的先进人工智能程序进行测试。这款人工智能工具名为Med-PaLM 2，是一个安全回答医学问题的医学聊天机器人。Google正在著名的医疗机构，如梅奥诊所研究院进行该产品的测试。

Med-PaLM 2旨在利用Google的LLM（大型语言模型），通过与医学领域对齐，更准确、安全地回答医学问题，它基于Google的语言模型PaLM 2。

根据Google四月份发布的博客，Med-PaLM 2是第一个在美国医疗执业考试（USMLE）样式问题的MedQA数据集上达到“专家”级别表现的LLM，达到了85%以上的准确率；而且它是首个在包括印度AIIMS和NEET医学考试问题的MedMCQA数据集上达到及格分数的人工智能系统，得分达到72.3%。

需要注意的是，医学领域中的人工智能应用非常复杂，涉及众多伦理、法律和监管因素。确保患者安全、隐私，并确保人工智能在提供准确医学建议时的可靠性是重要的方面，需要加以解决。

在医学科学领域中真正实现人工智能的应用需要进行广泛的研究、验证、临床试验，并与医疗专业人员和监管机构进行合作。这是一个逐步的过程，虽然取得了进展，但人工智能在医学科学领域的具体解决方案的全面实现可能需要时间。

通过体检就够了吗？

通过考试并不一定意味着你是一名优秀的医生。考试只是社会了解你是否具备基本领域知识、患者是否能够信任你的标准。根据官方数据，2022年有91%的候选人通过了USMLE考试的第一阶段。这意味着他们都是优秀的医生吗？

医生的专业知识来自于实际情况，因不同的患者而异。患者具有独特的特征，开具药物处方不能泛化。每个患者的身体功能不同，并且必须考虑诸如过敏等个体因素。Google意识到了这种复杂性，并承认个性化医疗的重要性。

Google和DeepMind发表的研究论文《Towards Expert-Level Medical Question Answering with Large Language Models》承认了Med PaLM 2的局限性。论文指出，“我们注意到我们的结果不能被认为适用于每个医学问题回答的环境和观众。”

Med PaLM 2是通过来自MultiMedQA的多选和长篇医学问题回答数据集进行训练的，不包括患者的个人数据，遵循伦理规范。

然而，获得患者的个人数据将极大提高其效率，但很可能患者不愿意分享其健康信息，因为这属于个人隐私。此外，Google的高管确认测试Med-PaLM 2的客户将保留对其数据的控制权，数据会以加密的方式保存，不对技术公司开放，而程序本身不会吸收这些数据。

我们应该忽略医疗LLM吗？

尽管存在局限性，医疗领域的LLM应用案例是不可忽视的。只需妥善处理，因为这关乎生死。

医学领域每天都在取得大量进展，医生很难保持其顶尖水平。

除了Google之外，微软也在朝着医疗领域的LLM迈出了步伐。这家科技巨头是OpenAI最大的投资者，于四月份与健康软件公司Epic合作，利用ChatGPT背后的算法开发工具，可以自动起草给患者的消息。

微软首席医学科学家Junaid Bajwa在与Analytics India Magazine进行的独家交流中表示：“医学知识每73天翻倍一次”。他表示这确实与信息的丰富性有关，这些信息来自于世界各地与不同疾病和医疗情况相关的医学。

 

来源：https://analyticsindiamag.com/google-takes-ai-healthcare-in-its-med-palm/