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Qiuming2周前
医疗AI将迎“ChatGPT时刻”,破解“高期待、低兑现”困 斯坦福预测2026:医疗AI将迎“ChatGPT时刻”,破解“高期待、低兑现”困局 斯坦福大学以人为本人工智能研究所(HAI)近期发布观点,预测2026年可能成为人工智能在医疗领域真正落地生效的关键转折点。该所教授、放射学与生物医学数据科学专家Curtis Langlotz明确指出,医疗AI即将迎来它的“ChatGPT时刻”。 这一“时刻”并非指某个特定模型的发布,而是一场根本性的范式迁移。过去,医疗AI是昂贵的“烟囱式”开发——为识别肺结节训练一个模型,为诊断糖网再训练另一个,每个模型都依赖海量由专家标注的稀缺数据。新范式则指向“基础模型”:通过自监督学习等技术,先在大量无标注医疗数据上训练出一个通用“底座”,再将具体临床任务作为“插件”适配,从而大幅降低开发成本与门槛。 报告分析,这一转变依赖于四股力量的叠加: 自监督学习: 模型通过数据自身结构学习(如预测X光片缺失部分),摆脱对昂贵专家标注的绝对依赖,极大降低训练成本。 医疗基础模型: 旨在学习跨影像、文本、波形、基因等多模态的通用临床表征,支持更接近真实医生思维的综合推理。 隐私与数据治理工程化: 联邦学习、去识别化等技术的成熟,使得在保护隐私前提下利用多中心数据训练大模型成为可能。 临床工作流可插拔接口: 医院信息系统开始提供标准化接口,便于AI工具集成。 然而,报告尖锐指出,医疗AI要从演示走向临床,必须穿过“四道门”: 外部有效性: 模型在A医院表现佳,到B医院不能失效。 工作流耦合: 必须无缝嵌入现有临床流程,而非增加医生负担。 安全与责任链: 出错时需可追溯、可解释、可审计,明确责任归属。 支付与激励: 需明确支付方,并证明其能改善结局、节约成本或提升效率。 报告强调,医疗AI的“ChatGPT时刻”,本质是医疗数据资产的“工业化时刻”。其最终形态可能并非“替代医生”,而是引发临床体系内部的再分工:AI接管最耗时、标准化的环节(如文书生成、初筛分诊),将医生的注意力释放到复杂决策、医患沟通与人文关怀上。2026年是否成为关键,值得观察的正是这“四道门”是否出现结构性松动,以及AI能否在真实世界中稳定地提升诊疗水平、优化流程。
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