首尔国立大学医院的首席信息官李亨哲博士对医学教育的未来进行了展望。
2024 年 10 月 10 日
在“HIMSS24 亚太”会议的“在医疗保健中实施人工智能”环节中，首尔国立大学医院（SNUH）的副首席信息官李亨哲博士分享了他们医院如何开发、验证和实施人工智能技术。
“100 多年来，我们的医院一直在教育医学生和住院医生。但现在我们还必须培训大型语言模型（LLMs）。”
当大型语言模型最近进入医疗保健领域时，SNUH 的研究人员迅速验证了其潜在应用。虽然大型语言模型在世界上最艰难的医学考试之一中得分很高，并且在预测住院死亡率和实时入院等用例中优于现有的预测性人工智能模型，但其能力仍然有限。
“我们的研究表明，没有大型语言模型在（韩国医疗执照考试）中得分超过 60 分，特别是在医疗法方面。”
“此外，这些大型语言模型执行多模态任务的能力有限。例如，如果我从 VitalDB（一个多参数生命体征数据库）上传与室性心动过速相关的图像——一种需要紧急复苏的情况——即使是（最新的）ChatGPT-4 也会错误地回答这是正常的心电图，不需要复苏。”
认识到大型语言模型需要更多样化的数据，李博士和他的团队建立了一个向量数据库和一个用于微调搜索的模型。“我们目前正在对医院的所有数据进行向量嵌入，并将其加载到 VectorDB 中。”
这一举措促成了 SNUH 内部的大型语言模型平台的开发，以便为临床医生安全地开发人工智能模型。李博士说，大型语言模型服务需要 40 个 H100 GPU 和 6PB 的存储空间。
“VectorDB 将成为我们的教科书，对其进行微调将成为我们的课程。”
“我期待看到在我们医院训练的人工智能模型，以及它们将如何改变我们的实践并改善患者的治疗效果。”
主题：
人工智能、劳动力
