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一個機器醫(yī)生的診斷，你敢信嗎？
蘇州系統(tǒng)醫(yī)學(xué)研究所副研究員鄧立宗的研究目標，就是讓人們能夠放心地信任醫(yī)學(xué)人工智能。在他的理想場景里，醫(yī)學(xué)人工智能最后都能轉(zhuǎn)化為實際生活中可被大眾信任和日常使用的一種基礎(chǔ)醫(yī)療資源，讓權(quán)威靠譜的醫(yī)學(xué)信息查詢和獲取不再成為問題。
要想獲得人們的信任并不容易，更何況人工智能本身還存在“幻覺問題”。一邊是容不得半點差錯的嚴肅醫(yī)學(xué)，一邊是經(jīng)常會“胡說八道”的人工智能。就算只是一些微小的語義差異，對于醫(yī)學(xué)判斷來說，差之毫厘就失之千里。
如何訓(xùn)練、調(diào)教“不聽話”的人工智能使之服務(wù)于醫(yī)學(xué)嚴肅場景，是鄧立宗博士及其團隊的主要研究目標。在鄧立宗博士看來，要實現(xiàn)這一目標，最核心的要素是要實現(xiàn)領(lǐng)域知識和大模型的有機融合。因此在之前的工作中，他和團隊研發(fā)了能夠自動進化的醫(yī)學(xué)文本數(shù)據(jù)處理算法——中文電子病歷的表型信息智能結(jié)構(gòu)化與標準化系統(tǒng)（PIAT）算法，并成功入選“2022年度中國醫(yī)學(xué)人工智能代表性算法”。
除了有面向醫(yī)學(xué)領(lǐng)域科研人員的算法平臺，鄧立宗還與團隊開發(fā)了一款目標用戶為醫(yī)學(xué)生的備考軟件。借由大模型與醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的結(jié)合，標注出教科書上的重點考點，為用戶定制個性化的備考助手。
正如鄧立宗在與雷峰網(wǎng)的對話中所提到的，大模型的出現(xiàn)對他所在的領(lǐng)域來說是個很好的促進，能讓他不再局限于傳統(tǒng)的算法模型里，而是可以專注于“大模型+”的探索研究。
近期，2024年度「第二屆生物信息與轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)大會」落下帷幕。本屆大會以 “人工智能時代的轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)”為主題，由北京攜云啟源科技有限公司承辦。來自中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院蘇州系統(tǒng)醫(yī)學(xué)研究所的鄧立宗副研究員受邀參會。
借此契機，鄧立宗副研究員與雷峰網(wǎng)進行了深入對話。以下為對話全文（經(jīng)編輯）：
雷峰網(wǎng)：請介紹一下您目前的您現(xiàn)在的研究方向？
鄧立宗：我主要的研究方向是醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)和人工智能，尤其關(guān)注中文醫(yī)學(xué)文本大數(shù)據(jù)的處理。
舉個例子，現(xiàn)實中，我們知道醫(yī)生看病是需要先學(xué)習(xí)教科書上的知識，再到實際場景中，查看這個病人有什么癥狀，需要做什么檢查，最后下診斷、開藥，這一系列活動都要結(jié)合實際病人的情況做進行。這些動作的產(chǎn)生，都建立在他了解這些醫(yī)學(xué)知識的基礎(chǔ)上，以及懂得如何運用這些醫(yī)學(xué)知識。
現(xiàn)在我們的研究工作，就是要機器去學(xué)習(xí)并應(yīng)用這些醫(yī)學(xué)知識，從文本中學(xué)習(xí)這種語言、知識。但本質(zhì)上，這是一種概率式的學(xué)習(xí)，而醫(yī)學(xué)是一個非常嚴肅的領(lǐng)域，我們需要在這研究過程中，盡量提高計算機學(xué)習(xí)醫(yī)學(xué)知識的精度和準確度，讓它能夠在嚴肅場景中生成讓用戶覺得靠譜的內(nèi)容。
在過去的五到十年間，我們建立了一整套面向醫(yī)學(xué)文本數(shù)據(jù)的知識表征、抽取、標化和應(yīng)用的完整技術(shù)體系，這算得上是大模型出現(xiàn)前的知識工程時代積累下來的工作基礎(chǔ)。
大模型技術(shù)的出現(xiàn)，對于各行各業(yè)都是一個大的沖擊。以前，每處理一個任務(wù)都要單獨去寫一個對應(yīng)的算法或模型。現(xiàn)在，一個大模型就能夠很好地完成很多任務(wù)，不管是實體識別、還是關(guān)系抽取，甚至是直接診斷，都能夠做到。所以我們的研究方向也在發(fā)生變化。
我們現(xiàn)在主要在做的事情是：如何利用大模型技術(shù)來強化我們之前整個醫(yī)學(xué)文本大數(shù)據(jù)處理和加工的流程。
因為我們以前的那些技術(shù)，主要還是基于一些小規(guī)模的傳統(tǒng)訓(xùn)練語言模型，而大語言模型時代，它本身就像個通才，已經(jīng)擁有很好的知識基礎(chǔ)，但它可能還沒有一些專業(yè)領(lǐng)域的知識，所以我們希望能夠好好訓(xùn)練它，思考如何將我們的專業(yè)知識有效地灌入大模型中，使其能夠更好地服務(wù)于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域。
簡單來說，我們現(xiàn)在在做的是“大模型+”的工作。大模型本身，不是我們研究的全部，但是我們肯定會順應(yīng)大模型的發(fā)展，讓大模型能夠很好地和醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)的加工技術(shù)，以及醫(yī)學(xué)知識的應(yīng)用技術(shù)整合在一起。
雷峰網(wǎng)：是什么契機讓您進入醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)這個研究領(lǐng)域？
鄧立宗：進入醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)這個領(lǐng)域主要還是受師承的影響。大約2013年，我的導(dǎo)師蔣太交教授去美國訪問，當(dāng)時他接觸到了一些關(guān)于醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)研究方向的前沿進展。這些進展都共同提到了美國哈佛醫(yī)學(xué)院開展的一個醫(yī)學(xué)信息化項目i2b2（Informatics for Integrating Biology and the Bedside，由美國國家醫(yī)學(xué)圖書館搭建的集成生物學(xué)及內(nèi)部的信息共享平臺），主要致力于發(fā)展先進信息技術(shù)將醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為臨床應(yīng)用。
在那幾年國外也成立了很多醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)公司，醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)這個概念在當(dāng)時非常火熱。受此啟發(fā)和指引，我們也邁入了這個看起來前景光明的領(lǐng)域。在我博士畢業(yè)后，蔣教授來到了中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院，并作為創(chuàng)始人之一創(chuàng)建了蘇州系統(tǒng)醫(yī)學(xué)研究所，我也因此跟隨蔣教授來到了蘇州。
在那時候我面臨著一個研究方向上的選擇。
第一個是繼續(xù)此前的研究方向——蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測、病毒序列、結(jié)構(gòu)的分析，
第二個選擇是利用當(dāng)時醫(yī)科院的數(shù)據(jù)優(yōu)勢，發(fā)展醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)。因為上述原因，我選擇了后者，醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)和人工智能方向。
我們當(dāng)時的最終目標是想把這種醫(yī)學(xué)文本知識給充分利用起來，去發(fā)展機器醫(yī)生這么一個場景。
雷峰網(wǎng)(公眾號：雷峰網(wǎng))：從您的學(xué)術(shù)生涯來看，您從本科到碩博是經(jīng)歷了一次專業(yè)的轉(zhuǎn)換，這種跨學(xué)科的教育背景對您現(xiàn)在的研究方法和角度有什么影響嗎？
鄧立宗：是有影響的，我相當(dāng)于是跨了領(lǐng)域。我的本科在中科大學(xué)習(xí)生命科學(xué)，之后在中科院攻讀生物信息學(xué)的碩士和博士學(xué)位，當(dāng)時主要是利用AI技術(shù)和學(xué)習(xí)算法進行蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的分析和預(yù)測。而我后來從事的其實是醫(yī)學(xué)信息學(xué)（正確）這方面的內(nèi)容。這兩個學(xué)科的發(fā)展差異是非常大的。
因為當(dāng)時我在生物信息學(xué)專業(yè)學(xué)習(xí)階段，整個生信領(lǐng)域數(shù)據(jù)的規(guī)范性和成熟度都要遠遠高于醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域，特別是中文醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域，所以后來在醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域我們借用了很多生物信息學(xué)的理念。
比如說，蛋白質(zhì)序列或者基因序列，其實也是一種語言，只不過它們更規(guī)范——就像蛋白質(zhì)就是20種氨基酸，提到基因組就是ATGC。他們通過這些不同的符號組成了很多這種排列組合的生物學(xué)語言。后來我們做醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)的時候，主要處理人類語言。如果你把它想象成是很多單詞或者文字的組合，從語言學(xué)的角度來看，處理生物符號和人類語言之間，其實差別也不大，所以我們當(dāng)時把整個生物信息學(xué)的方向遷移過來使用了。
就像當(dāng)初處理蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測的理念是，從序列出發(fā)，我搭建一個識別語言的建構(gòu)，基于這樣的語言結(jié)構(gòu)、知識單元，再去做智能化的抽取，形成一個知識圖譜，最后讓機器利用起來。我把學(xué)習(xí)到的兩種東西以這種方式融合起來。
雷峰網(wǎng)：您和團隊對大模型所帶來的改變有什么看法？
鄧立宗：它的出現(xiàn)，給我們指明了未來技術(shù)發(fā)展的方向。剛開始出來的時候，我們確實非常受到震撼，當(dāng)時以為會像蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測領(lǐng)域一樣，直接被顛覆，但是后來其實并不像我們所想的那樣。它只不過是打開了一個新的口子，讓科研人員可以順著這個方向，進一步去做更多事情。
在大模型落地醫(yī)學(xué)場景的時候，我們也發(fā)現(xiàn)了各種各樣的問題。
因為大模型在本質(zhì)上是世界知識的一個壓縮器，屬于概率化的模型。而醫(yī)學(xué)場景是非常嚴肅的，它對可解釋性和精確性的要求極高。但是大模型有時候可能會胡說八道，要怎樣消除這種幻覺問題，讓它真正地能夠落地。比如，用積累的知識圖譜、醫(yī)學(xué)知識去強化大模型，降低大模型的幻覺率。這是我們在探索和思考的方向。
整體來說，我覺得大模型的出現(xiàn)，對我們這個領(lǐng)域有非常大的促進作用。它讓我們從以前各種各樣的模型里解脫出來，現(xiàn)在我們只需要專注于“大模型+”就好了，它成為了我們整個技術(shù)體系的重要拼圖。
雷峰網(wǎng)：針對大模型落地產(chǎn)生的幻覺問題，現(xiàn)在有什么解決辦法嗎？
鄧立宗：對于這樣的一個對話模型，我們所要解決的問題就是，希望大模型在醫(yī)學(xué)場景回答的時候能夠更準確、更可溯源，不容易胡說八道，避免給患者或者醫(yī)生帶來困擾。現(xiàn)在有一些新的技術(shù)，比如在檢索增強方面進行改進，但我們通過實驗發(fā)現(xiàn)，其實還是沒有辦法有效避免幻覺問題的出現(xiàn)。
通過深入分析發(fā)現(xiàn)，要解決幻覺問題，對醫(yī)學(xué)知識的精準表征很重要。
舉個例子，像醫(yī)學(xué)的同義詞，比如發(fā)熱、發(fā)燒、體溫39度等，這些都指向相同的概念，但其中發(fā)熱有分高熱和低熱，腹痛也分為上腹痛、下腹痛。這些微小的語義差異對于醫(yī)學(xué)判斷來說，差之毫厘就失之千里，因為它可能完全導(dǎo)向不同的疾病。所以現(xiàn)在我們正在通過把這些知識規(guī)范化，使大模型能夠大幅度地提升知識檢索的精度。
為了驗證這一說法，我們當(dāng)時做了一個大海撈針式的實驗。先是一個精準的信息檢索，模擬醫(yī)生翻書看病的過程，也就是檢索咨詢的過程。我們發(fā)現(xiàn)，通過目前這種向量化的表征方式，大模型的檢索質(zhì)量并不好。而知識規(guī)范化后，其檢索精度就能發(fā)生顯著改變。
所以我覺得，在未來要思考，怎么樣讓大模型這樣的類人智能在類似醫(yī)學(xué)的垂直領(lǐng)域成為專家。我們不能夠那些知識通過字符串憑空生成，而是要讓它能基于很精確的知識基礎(chǔ)發(fā)揮作用。不管是在大模型生成之前就進行精準化提高，還是在其生成中間或者之后，我認為都有和精準知識基礎(chǔ)結(jié)合的必要。
雷峰網(wǎng)：您團隊所開發(fā)的基于中文電子病歷的表型信息智能結(jié)構(gòu)化與標準化系統(tǒng)（PIAT）是如何解決這一問題的？
鄧立宗：PIAT（Phenotype Information Annotation Tool）系統(tǒng)是我們團隊開發(fā)的一個醫(yī)學(xué)文本數(shù)據(jù)處理的自我進化平臺。它能夠自動精準標注醫(yī)學(xué)新知識和醫(yī)學(xué)信息，還能夠自動對其進行規(guī)范化表達和統(tǒng)一表征。這個系統(tǒng)不僅能夠識別術(shù)語型和數(shù)值型表達，還能將它們映射到國外醫(yī)學(xué)語言系統(tǒng)，從而實現(xiàn)醫(yī)學(xué)文本數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化、標準化。
此外，該系統(tǒng)還有專家?guī)椭鷻C器進行校對。如果計算機識別有誤，專家則予以修正，所累積的錯誤信息可用以更新底層知識庫和模型。通過這種方式，系統(tǒng)就能不斷地提高處理效果，所獲得的數(shù)據(jù)也能夠為后續(xù)的智慧醫(yī)學(xué)應(yīng)用開發(fā)提供參考。
在實際應(yīng)用上，PIAT系統(tǒng)此前也用于和北大人民醫(yī)院合作的一次課題中。我們利用PIAT系統(tǒng)對類風(fēng)濕、關(guān)節(jié)炎進行亞型分析，還基于這種結(jié)構(gòu)化、標準化的電子病歷數(shù)據(jù)做了輔助診斷模型。目前，PIAT系統(tǒng)主要在科研層面與專家合作。我們也希望未來能與醫(yī)學(xué)信息化方向的企業(yè)合作，因為他們具有將信息系統(tǒng)打通的能力。
對于PIAT這個平臺，我投入比較多。因為它不是單純的科學(xué)研究，我不像以前只是做算法的評估和技術(shù)。在開發(fā)過程中，需要協(xié)調(diào)很多資源，包括IT開發(fā)、算法開發(fā)，并做好統(tǒng)籌規(guī)劃，包括涉及到整體的交互設(shè)計，需要去研究如何讓這個界面對用戶更友好，還有一些底層的進化設(shè)計，我由此收獲了工程化思想的體驗和技能。
雷峰網(wǎng)：現(xiàn)在國內(nèi)醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域現(xiàn)在發(fā)展到什么程度？主要面臨什么樣的挑戰(zhàn)？
鄧立宗：相較于十年前，現(xiàn)在國內(nèi)醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域進步得特別快。從國家層面提出大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略之后，各種產(chǎn)學(xué)研的目光都被吸引過來了，我們這個領(lǐng)域也獲得了很多關(guān)注，大家開始在這個賽道上發(fā)力，現(xiàn)在在應(yīng)用層面算是百花齊放。
但就整體而言，這個領(lǐng)域好像還沒有深入地影響到整個社會層面，還不能夠在深度診療環(huán)節(jié)發(fā)揮核心作用，真正地解放醫(yī)生的工作量。舉個簡單的例子，就像是現(xiàn)在，我們還沒辦法完全信任一個機器醫(yī)生給出的診療結(jié)果。
就挑戰(zhàn)而言，我覺得第一，尤其在中文領(lǐng)域，它的整個標準化體系相對來說比較缺乏。國際上有很多成熟的醫(yī)學(xué)術(shù)語標準，比如SNOMED這樣統(tǒng)一的語言體系。第二就是在發(fā)展算法的時候，我們會面臨訓(xùn)練數(shù)據(jù)比較稀缺，導(dǎo)致其泛化能力不夠強的問題。這好比我們在做學(xué)術(shù)研究的時候，訓(xùn)練題做得很好，但并不意味著在真正實踐時就能做得好。
后來我們解決這個問題的思路是，用進化式的思想來做。按目前的程度，肯定不可能一下做到完美，做到90分都很難。就像互聯(lián)網(wǎng)公司經(jīng)常提到的“數(shù)據(jù)飛輪”，先建立一個體系，讓用戶用的時候給你反饋。而這個反饋能夠反映到底層模型的迭代更新上，不管是知識庫的積累還是模型的更新，最后它會變得逐漸進化。抱有這樣的學(xué)習(xí)系統(tǒng)或者進化系統(tǒng)的理念，才有可能不斷地從60分做到90分。
雷峰網(wǎng)：說到醫(yī)學(xué)術(shù)語標準化體系，現(xiàn)在我們國內(nèi)的醫(yī)學(xué)術(shù)語標準化體系有哪些團隊在做？大概處于什么樣的水平？
鄧立宗：就如我剛剛提到的SNOMED系統(tǒng)，應(yīng)該是目前世界上最大的醫(yī)學(xué)術(shù)語標準化體系，它是美國國立圖書館在做。我們中國其實也有不少這類標準化機構(gòu)，影響大的就是國家衛(wèi)健委所組織的。他們非常重視標準，同時也在陸陸續(xù)續(xù)發(fā)布很多常用的臨床醫(yī)學(xué)術(shù)語。我還聽說還有個企業(yè)也在做這類標準化業(yè)務(wù)，浙江的OMAHA公司，做的也非常好。
整體來說，這種標準化系統(tǒng)的建立和推廣都需要很多力量投入，所以不管是對于學(xué)校還是研究組，都是一個龐大的工程。
我們國內(nèi)的標準化體系發(fā)展起步相對比較晚。當(dāng)年我的導(dǎo)師蔣太交研究員2013年在國外接觸到i2b2的時候，其實那時候他們已經(jīng)研究了很多年，也發(fā)了很多的文章，進行了各種應(yīng)用。而那個時候，國內(nèi)才剛注意到這樣的概念，才開始對這塊領(lǐng)域有所研究。
我們也有嘗試過在醫(yī)院里實際治理過一些數(shù)據(jù)，當(dāng)時發(fā)現(xiàn)挑戰(zhàn)非常大，因為整個流程體系都沒有建立起來。后來通過各方的努力，才慢慢把標準化的鏈條理順。從0到1走完之后，從1到100就相對好一點了。
雷峰網(wǎng)：那您覺得要推進中文醫(yī)學(xué)術(shù)語標準化系統(tǒng)的建立，應(yīng)該在哪方面發(fā)力？是從高校對于醫(yī)學(xué)生的教育開始，還是從醫(yī)院的實際應(yīng)用上開始？
鄧立宗：我們確實注意到，有些醫(yī)院也在做結(jié)構(gòu)化、標準化的病歷數(shù)據(jù)處理，并且做得特別好。但是醫(yī)護人員需要花比較多的時間進行填寫，開發(fā)這個系統(tǒng)本身投入巨大，填寫這項工作還需要很多的投入。
這個病歷系統(tǒng)在醫(yī)院運行多年，要改造肯定會傷筋動骨，包括像醫(yī)學(xué)指南或者教科書，也不可能進行結(jié)構(gòu)化處理，不然人就看不懂了。
所以這種情況下，我們覺得未來的很長一段時間，還是非結(jié)構(gòu)化、非標準化會占主導(dǎo)，因為很難去約束人們的使用習(xí)慣。就像我們講話一樣，人在講話時就不會在意語言。如果在意語言語法的規(guī)范性，反而會限制正常交流。
我們能夠做的就是，第一個在技術(shù)層面上能夠怎么樣去改進、第二個在當(dāng)前的數(shù)據(jù)和技術(shù)條件下，我們怎么樣能夠最大程度地把醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)發(fā)揮出它應(yīng)有的價值。
把問題作為導(dǎo)向，可能會比單純地去思考要怎么樣改變現(xiàn)有系統(tǒng)、把這些東西都進行結(jié)構(gòu)化處理會更加有效率且成本更低。
雷峰網(wǎng)：在研究成果轉(zhuǎn)化應(yīng)用方面，您還有哪些案例可以分享？
鄧立宗：我們團隊開發(fā)了一款名為“文心醫(yī)考通”的智慧醫(yī)學(xué)應(yīng)用，用來幫助醫(yī)學(xué)生怎么樣快速地看書、背書和備考，讓他們能夠更好地去掌握醫(yī)學(xué)知識。
當(dāng)時我們開發(fā)這個應(yīng)用時，就是希望把“大模型+知識”融入一個具體的場景里，去幫助學(xué)生背書、考試。最開始的時候，我們想讓大模型去形成學(xué)習(xí)計劃類的內(nèi)容，但是發(fā)現(xiàn)它不可控，學(xué)生也因為它不夠精確，吐槽得多。
后來，我們通過各種各樣的技術(shù)融合手段，比如知識增強和知識融合，把大模型嵌進去，相當(dāng)于是一個混合的系統(tǒng)。在適當(dāng)?shù)牡胤剑R與大模型互為補充，以這種方式融合在一起后，就能夠完成醫(yī)學(xué)生看書背書的一整套流程，如同把一個學(xué)霸的思維工具化，提高學(xué)習(xí)效率。
因為醫(yī)學(xué)是一個以知識記憶為主的學(xué)科，像內(nèi)外婦兒這幾本書動輒幾百萬字，比四大名著還要厚。而醫(yī)學(xué)生要復(fù)習(xí)的第一步就是要抓住重點考點，這個應(yīng)用就可以通過大模型的知識融合技術(shù)，基于真題，抓出教科書里的重點。
如果一段文字過長，應(yīng)用還能將這段文字變成問答型的小卡片整理出來，方便用戶助學(xué)助記。另外，在刷題時產(chǎn)生的錯題，應(yīng)用會基于學(xué)習(xí)記錄，去為用戶定制更有針對性的強化訓(xùn)練。用戶可以和大模型進行交互，讓它成為個性化定制的備考助手。
下一步，我們會想，能不能利用這個AI去學(xué)習(xí)？比如利用歷年的真題出題規(guī)律來押題。這是一個很有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。但本質(zhì)上，就是讓大模型去學(xué)習(xí)規(guī)律，再進行知識分析，融合起來，最后提高押題的命中率。
這個應(yīng)用推出還不到一年的時間。目前APP的注冊用戶大約是2萬多人。就使用頻率而言，一周內(nèi)大概有四五千名醫(yī)學(xué)生會使用我們的APP。
我們的APP并沒有與高校進行正式合作，主要通過公眾號平臺、小紅書等渠道進行推廣，所以會吸引到各個院校、地區(qū)的醫(yī)學(xué)生。現(xiàn)在整體用戶體驗不錯，至少不會再有關(guān)于出現(xiàn)事實性錯誤的吐槽。
雷峰網(wǎng)：您對于這個領(lǐng)域發(fā)展成熟后的理想落地場景是什么樣的？
鄧立宗：我理想中的場景，就像在科幻時代大家所暢想的，大數(shù)據(jù)最終轉(zhuǎn)化為醫(yī)學(xué)人工智能，在我們生活中發(fā)揮作用。比如變成我們可以非常信任的健康助手。當(dāng)我們身體出現(xiàn)什么小毛病時，可以通過手機或者別的設(shè)備直接線上問診，馬上獲得很準確很靠譜的醫(yī)學(xué)信息，先讓自己心里對這個疾病有個底。這個東西暫時肯定是沒法取代醫(yī)生的，特別是無法取代醫(yī)生的核心診療作用，但作為日常的院外咨詢和自我管理還是可以的。
雷峰網(wǎng)：您認為，在未來幾年，您所在的領(lǐng)域會有哪些趨勢？
鄧立宗：在我們這個領(lǐng)域，首先問題導(dǎo)向肯定不會變，也就是怎樣做好醫(yī)學(xué)人工智能，讓它去幫助臨床場景。
大模型在未來是一個繞不開的基座，但在這個基座之上，我們怎么樣能夠讓大模型和醫(yī)學(xué)領(lǐng)域有更好的交叉融合，精準知識這一環(huán)少不掉。但受制于大模型本身的原理，幻覺問題避免不了。如果大模型是用于創(chuàng)作，比如講笑話、講段子，出現(xiàn)這種幻覺問題沒什么所謂。可是對于醫(yī)學(xué)這種嚴肅場景，未來肯定要進行精細的打磨和強化。
雷峰網(wǎng)：您現(xiàn)在的團隊大概是有多少人？蘇州系統(tǒng)醫(yī)學(xué)研究所有給您和團隊在科研上提供過什么樣的幫助？
鄧立宗：我們團隊的人不多，包括我在內(nèi)的話是5、6個人。我所在的蘇州系統(tǒng)醫(yī)學(xué)研究所，是中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院19個二級單位之一。我覺得我所在的環(huán)境“地利人和”。首先是所里的領(lǐng)導(dǎo)很重視人工智能及轉(zhuǎn)化方向，尤其重視我們這個方向的醫(yī)學(xué)人工智能；同時也會運用一些人脈幫我們進行推廣。其次因為我們的研究需要很多的算力，研究所建有一個高性能平臺，正好能夠滿足我們研究所需的算力資源。
雷峰網(wǎng)：團隊現(xiàn)在的主要合作對象和合作醫(yī)院有哪些？
鄧立宗：我們所合作的醫(yī)院主要還是醫(yī)科院體系內(nèi)的。我們現(xiàn)在正通過醫(yī)科院的創(chuàng)新工程，在和協(xié)和醫(yī)院的專家合作，處理他們的數(shù)據(jù)，以此發(fā)展一些關(guān)于人工智能的輔助診斷，比如涉及早篩早診早治的一些應(yīng)用。
雷峰網(wǎng)：在近日結(jié)束的第二屆生物信息與轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)大會上您做了什么樣主題的報告？參會后有什么感受和收獲？
鄧立宗：在大會上，我主要圍繞醫(yī)學(xué)文本數(shù)據(jù)處理這個主題做了報告。我當(dāng)時用了個詞“文心雕龍”，意思是我們做的所有事情，就是為了怎樣抓住文本，文本的核心就是那個“心”，如何把“心”抓出來，然后再用高質(zhì)量數(shù)據(jù)去“雕刻”智慧醫(yī)學(xué)應(yīng)用。抓住這個文心是最關(guān)鍵的，接下來的雕刻、應(yīng)用反而沒那么難。
所以我們所有的技術(shù)都放在知識的精準表征上，也就是高效的抽取、規(guī)范化和標準化，然后通過算法，建立出體系。
我參加這次大會，主要是想去和不同領(lǐng)域的人進行交流。因為我們這領(lǐng)域是個交叉領(lǐng)域，領(lǐng)域跨度越大，帶來的靈感和碰撞也就越多，交流也更有意義。不然有時候容易陷入閉門造車，反而解決不了問題。
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