成果登 Nature 子刊

原標題：開源1760億參數(shù)通用醫(yī)學語言模型！北郵/北大/三峽大學提出MedFound，推理能力接近專家醫(yī)師
文章來源：HyperAI超神經(jīng)
內(nèi)容字數(shù)：9492字

MedFound：突破性生物醫(yī)學大語言模型

本文介紹了由北京郵電大學、北京大學第三醫(yī)院和三峽大學組成的醫(yī)工交叉團隊研發(fā)的MedFound，一個擁有1760億參數(shù)的生物醫(yī)學大語言模型，其成果已發(fā)表在《自然-醫(yī)學》雜志上。MedFound旨在解決醫(yī)學領域誤診率高的問題，該問題不僅給患者帶來精神、財產(chǎn)甚至生命損失，也影響醫(yī)療體系公信力。據(jù)統(tǒng)計，國內(nèi)外誤診率普遍在20%至40%左右。

MedFound的創(chuàng)新之處

1. 最大規(guī)模的開源生物醫(yī)學大語言模型

   MedFound基于BLOOM-176B預訓練，并利用MedCorpus數(shù)據(jù)集進行訓練，該數(shù)據(jù)集包含63億個文本標記，涵蓋中英文醫(yī)學文獻、專業(yè)書籍和870萬份真實電子病歷記錄。MedFound的開源特性使其能夠為全球科研人員和醫(yī)療機構(gòu)提供服務。

2. 創(chuàng)新的臨床診斷推理能力

   MedFound-DX-PA模型在MedFound的基礎上，通過兩階段訓練優(yōu)化，具備了接近專家知識和推理能力。第一階段采用思維鏈方法，使其能夠自動生成診斷依據(jù)和推理過程；第二階段引入統(tǒng)一的偏好對齊框架，確保診斷結(jié)果科學合理且符合臨床實踐。

3. 驚人的演示成績

   在MedDX-Bench數(shù)據(jù)集上的評估顯示，MedFound-DX-PA的性能優(yōu)于其他領先的LLM，在常見和罕見疾病診斷中均表現(xiàn)出色。在與醫(yī)生的對比中，其診斷準確率與高年資醫(yī)生相當，甚至在某些方面能夠提高醫(yī)生的診斷精度。

AI4S的應用落地

MedFound的成功案例展示了AI for Science (AI4S)在生物醫(yī)學領域的巨大潛力。王光宇教授團隊長期致力于AI與生物醫(yī)學的融合研究，此前已在Cell和Nature Medicine等期刊發(fā)表多篇具有國際影響力的論文。 其他團隊也在積極探索LLM在醫(yī)療領域的應用，例如香港中文大學的DrHouse系統(tǒng)和上海交通大學的多語言醫(yī)學大語言模型MMed-Llama 3。

未來展望

AI與生物醫(yī)學的融合正加速發(fā)展，AI強大的計算能力和數(shù)據(jù)處理能力為傳統(tǒng)醫(yī)學研究帶來了新的效率和可能性。MedFound等模型的出現(xiàn)，標志著AI輔助診斷技術正走向成熟，有望顯著提高疾病診斷的準確性和可及性，為智慧化臨床診療和個性化醫(yī)療提供有力支持。 “落地為王”的時代已經(jīng)到來，AI技術將在實際應用中發(fā)揮越來越重要的作用。

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