Med PaLM 2：谷歌云发布人工智能医学大语言模型

　　在一篇博客文章中，谷歌云医疗保健战略与解决方案全球总监Aashima Gupta和健康计划战略与方案全球总监Amy Waldron宣布了Med PaLM 2的有限访问发布，这是一种先进的人工智能驱动的医学大语言模型（LLM），旨在准确回答复杂的医学问题并促进信息讨论。

　　

　　文章称，"医疗保健突破通过严谨科学、人类洞察力和同情心改变了世界，给人类带来了希望。通过研究人员、医疗保健组织和更广泛的生态系统之间的深思熟虑的合作，人工智能可以为此作出贡献。如今可以有条件访问谷歌的医学大型语言模型Med PaLM 2。它将在未来几周内提供给一组选定的谷歌云客户进行有限测试，以探索用例并在我们调查安全、负责任和有意义的使用这项技术的方式时分享反馈。"

　　Med PaLM 2利用谷歌LLM的力量，与医学领域保持一致，更准确、更安全地回答医学问题。Med PaLM 2是第一个在美国医学执照考试（USMLE）式问题的MedQA数据集上以“专家”水平表现的LLM，准确率达到85%以上，也是第一个在包括印度AIIMS和NEET医学考试问题的MedMCQA数据集中达到及格分数的人工智能系统，得分72.3%。

　　像Med PaLM 2这样的行业定制LLM是新兴热门的生成式人工智能（以ChatGPT为代表）技术家族的一部分，这些技术有可能显著增强医疗体验。谷歌期待着与客户合作，了解Med PaLM 2如何用于促进丰富、信息丰富的讨论，回答复杂的医学问题，并在复杂和非结构化的医学文本中找到见解。还可能探索它的实用性，以帮助起草简短和冗长的答复，并总结来自内部数据集和科学知识体系的文件和见解。

　　利用人工智能进行响应式创新

　　自去年以来，谷歌团队就一直在研究和评估Med-PaLM和Med-PaLM2，并根据多种标准进行评估，包括科学共识、医学推理、知识召回、偏见和可能造成伤害的可能性，这些标准由来自不同背景和国家的临床医生和非临床医生进行评估。

　　Med PaLM 2在医学考试题目上的出色表现是一个有希望的发展，但需要了解如何利用这一点来造福医护人员、研究人员、管理人员和患者。

　　文章再次强调，在构建Med PaLM 2的过程中，团队一直专注于安全、公平和对不公平偏见的评估。对选定的谷歌云客户的有限访问将是进一步推进这些努力的重要一步，为医疗保健和生命科学生态系统带来更多的专业知识。“我们的承诺是双重的：不仅要提供变革能力，还要确保我们的技术为组织、用户和社会提供适当的保护。为此，谷歌于2017年制订的人工智能原则，指导我们构建先进技术、进行研究和起草产品开发政策的方法。”

　　从人工智能到生成式人工智能

　　Transformer等突破使LLM和其他大型模型能够扩展到数十亿个参数，在大量训练数据中找到复杂的关系，然后从中学到的东西归纳出来，创建新的数据。使生成式人工智能超越了早期人工智能的有限模式识别，进入了从语音到科学建模的新颖内容表达的创建。

　　2022年，谷歌云和Alphabet的人工智能研究组织之间的深度集成，使Vertex AI能够运行DeepMind开创性的蛋白质结构预测系统AlphaFold。

　　更多的事情正在进行中。从某种意义上说，生成式人工智能是革命性的。另一方面，这是一个熟悉的技术故事，即越来越多更好的计算创造了新的行业，从桌面出版到互联网、社交网络、移动应用程序，再到现在的生成式人工智能。

　　建立在人工智能领导力的基础上

　　文章中同时宣布了一款新的人工智能理赔加速套件，旨在简化医疗保险事先授权和理赔处理流程。理赔加速套件通过将非结构化数据转换为结构化数据来帮助专家更快地做出决策，并改善患者及时获得护理的机会，从而帮助保险计划和医疗保健提供商提高运营效率，减少管理负担和成本。

　　另外文章还列举了谷歌在医疗方面取得进展的多项应用技术。例如临床方面，去年推出的Medical Imaging Suite，这是一种人工智能辅助诊断技术，有些机构使用它来改进宫颈癌症的诊断，还有机构则使用它来预测前列腺癌患者的转移；梅奥诊所（Mayo Clinic）和谷歌（Google）合作开发了一种人工智能算法，以改善癌症护理；谷歌健康（Google Health）最近与iCAD合作，用人工智能改进乳腺癌筛查。

　　从这些例子和更多的例子来看，很明显，医疗保健行业已经从测试人工智能转向部署人工智能，以改进工作流程、解决业务问题和加快康复速度。医疗保健组织渴望了解生成人工智能，以及如何利用它来做出真正的改变。

　　

　　展望未来

　　人工智能的力量强化了谷歌云对隐私、安全和透明度的承诺。其平台设计灵活，包括数据和模型沿袭功能、集成的安全和身份管理服务、对第三方模型的支持、模型和成本的选择和透明度、集成的计费和授权支持，以及跨多种语言的支持。

　　随着人工智能正在证明其价值，人们很可能会更加关注医疗保健和生命科学领域的高质量数据收集和管理。改善医疗保健系统之间的数据流动和统一，称为数据互操作性，是利用人工智能的最重要组成部分之一，它有助于组织更有效地运行，改善患者护理，并帮助人们过上更健康的生活。谷歌希望继续在技术、基础设施和数据治理方面进行投资以期获得更大成功。

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