2024世界人工智能大會(WAIC)期間，商湯醫(yī)療攜手瑞金醫(yī)院、華西醫(yī)院、新華醫(yī)院、西京醫(yī)院、中科大附屬第一醫(yī)院、北京清華長庚醫(yī)院，在行業(yè)內(nèi)率先啟動醫(yī)療多模態(tài)大模型賦能的智慧醫(yī)院創(chuàng)新示范共創(chuàng)，打造由大模型“智慧中樞”驅(qū)動的智慧醫(yī)院建設(shè)示范樣板。

　　作為共創(chuàng)的重要成果之一，商湯醫(yī)療聯(lián)合中華醫(yī)學會病理學分會王哲副主委團隊、清華大學何永紅教授團隊，共同發(fā)布了國內(nèi)首個病理大模型PathOrchestra，基于國內(nèi)規(guī)模最大的數(shù)字病理圖像數(shù)據(jù)集訓練，并實現(xiàn)全球最廣泛的臨床任務(wù)賦能。商湯醫(yī)療已將該成果深度嵌入業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的數(shù)智化病理科整體解決方案，助力醫(yī)院“一站式”建設(shè)大模型驅(qū)動的數(shù)字化智慧病理科，開啟病理診斷“新篇章”。

　　醫(yī)療大模型成智慧醫(yī)院“中樞大腦”

　　生成式人工智能的出現(xiàn)，讓智慧醫(yī)療大跨步邁入3.0時代?！?.0時代的醫(yī)療人工智能主要集中在‘單點應(yīng)用’上，尚未實現(xiàn)整體‘一盤棋’布局。在3.0時代，我們希望利用醫(yī)療大模型幫助醫(yī)院建立一個‘中樞大腦’，實現(xiàn)對智慧醫(yī)院建設(shè)的底層賦能?！鄙虦萍几笨偛脧埳裒硎尽?/p>

　　要成為“中樞大腦”，意味著醫(yī)療大模型必須具備綜合分析多模態(tài)數(shù)據(jù)的能力。為了跨越這條“鴻溝”，WAIC期間，商湯醫(yī)療聯(lián)合多家國內(nèi)一流醫(yī)院，共同舉行“大模型賦能智慧醫(yī)院創(chuàng)新示范共創(chuàng)儀式”，打造以醫(yī)療多模態(tài)大模型為創(chuàng)新驅(qū)動的智慧醫(yī)院建設(shè)示范樣板。各方以商湯醫(yī)療大語言模型“大醫(yī)”作為智慧醫(yī)院建設(shè)“中樞大腦”，智能調(diào)度覆蓋醫(yī)學文本、放射影像、病理圖像等多種數(shù)據(jù)模態(tài)的專用模型，輔助醫(yī)生完成跨科室、跨模態(tài)的復(fù)雜診斷推理。

　　上述多模態(tài)能力的實現(xiàn)，離不開“通才”模型和“專才”模型的默契配合。在7月6日下午舉辦的2024世界人工智能大會醫(yī)療大模型創(chuàng)新發(fā)展論壇暨上海市醫(yī)療大模型應(yīng)用示范場景征集宣貫會上，張少霆受邀分享了商湯醫(yī)療在該方面的創(chuàng)新實踐。

　　“通才”模型方面，“大醫(yī)”的基座模型“商量”實現(xiàn)語言理解和交互能力全面升級，此前在中文大模型測評基準SuperCLUE中刷新了國內(nèi)最好成績，成為首個超越GPT-4 Turbo的國產(chǎn)大模型。得益于此，“大醫(yī)”的邏輯推理和智能問答等“通才”能力再度實現(xiàn)飛躍。“專才”模型研發(fā)方面，商湯醫(yī)療已推出一系列精通不同模態(tài)醫(yī)學圖像分析的領(lǐng)域?qū)Ｓ媚Ｐ?，持續(xù)引領(lǐng)智慧醫(yī)療行業(yè)創(chuàng)新。

　　結(jié)合“通才”模型強大的綜合性能，與多模態(tài)“專才”模型在特定任務(wù)中的優(yōu)勢能力，通過“通專融合”的路徑打造“醫(yī)療多模態(tài)智能體”，高效助力智慧醫(yī)院建設(shè)“一盤棋”布局，幫助醫(yī)院實現(xiàn)多場景全方位智能升級。

　　發(fā)布國內(nèi)首個病理大模型，開啟病理診斷“新篇章”

　　病理診斷被譽為疾病診斷的“金標準”，但該領(lǐng)域長期以來面臨病理醫(yī)生培養(yǎng)周期長、優(yōu)質(zhì)病理診斷資源分布不均勻等問題。人工智能技術(shù)的應(yīng)用讓國內(nèi)外病理科迎來數(shù)智化轉(zhuǎn)型浪潮，不過由于數(shù)字病理切片分辨率高、涉及病種多，在“大數(shù)據(jù)+精標注”的傳統(tǒng)AI模型訓練范式下，想要對每一種疾病進行精標注訓練幾乎是“不可能完成的任務(wù)”。

　　此次發(fā)布的病理大模型PathOrchestra，利用國內(nèi)規(guī)模最大的近30萬張全切片數(shù)字病理圖像(近300TB數(shù)據(jù))數(shù)據(jù)集訓練，并融合了文本、視頻等多模態(tài)訓練數(shù)據(jù)。通過對海量數(shù)據(jù)的自監(jiān)督學習，無需大量精標注數(shù)據(jù)，即可讓模型“觸類旁通”學會分析各類器官病理圖像，已覆蓋肺、乳腺、肝臟、食管等20余種器官，賦能包括泛癌分類、病灶識別和檢測、多癌種亞型分類、生物標志物評估等在內(nèi)的百余項臨床任務(wù)，已在多器官泛癌分類、淋巴瘤亞型診斷、膀胱癌篩查等近50項任務(wù)中準確率超過95%，這也是目前全球賦能臨床任務(wù)最廣的病理大模型。

　　在訓練過程中，研發(fā)團隊還針對性地增加了食管癌、乳腺癌等中國發(fā)病率較高的癌癥數(shù)據(jù)，使模型能力更符合我國臨床實際需求。王哲表示：“PathOrchestra是一首由視覺模型、大語言模型以及多模態(tài)數(shù)據(jù)共同奏響的協(xié)奏曲，希望這首協(xié)奏曲能夠奏出美好的曲調(diào)，為中國乃至世界的廣大患者的病理診斷做出更好的服務(wù)?！?/p>

　　為了推動大模型技術(shù)在病理診斷中的應(yīng)用，商湯醫(yī)療已打造大模型驅(qū)動的數(shù)智化病理科整體解決方案，串聯(lián)切片數(shù)字化掃描、高性能閱片、AI智能輔助診斷、數(shù)據(jù)存儲等病理智慧化診斷全流程。在病理大模型賦能下可支持百余種臨床輔助診斷任務(wù)，還可適配眾多品牌掃描儀及存儲設(shè)備，實現(xiàn)千人并發(fā)秒級無卡頓調(diào)閱，滿足多院區(qū)病理智能分析需求，開啟大模型賦能下的病理診斷“新篇章”。