脉卫-2023ChatGPT医疗行业应用白皮书（英译中）

脉卫02MEDVISION脉卫ChatGPT与医疗领域大语言模型医疗行业应用：辅助医疗健康服务医疗行业应用：辅助医药研发与生命科学医疗行业应用展望2大语言模型它的设计目标是理解和生成人类语言，从而脉卫ChatGPT产品发布时间轴ChatGPT产品界面时间模型重要创新点GPT-3模型文本生成：GPT-生成的文本质量非常高，接近人类水平；代码生成：已经具备了代码生成的能力；对话模型：ChatGPT基于GPT-3.5的对话模型，并采用了类似类似于常见的消息应用界面设计；内容生成：更长篇的内容输出；GPT-4模型高级推理：数据推理、图表分析、角色扮演，各项专业测试得分大幅提升(医疗/司法考试、各类学科考试);复杂指令：支持输入的文本长度提升；更多创造性；4法难以解决的问题，比如·1)复杂问题的理解、分析；·2)接近人类对话方式的语言交互；2019年2021年2022年推出文本生成图像模型DALL-E,代码模型推出ChatGPT5脉卫ChatGPT作为大语言模型的代表性产品，在医疗领域，它能理解医示例：医学实体识别(病案信息处理等)示例：医学术语解释以上示例仅展示ChatGPT在医疗行业的技术能力、应用案例，并不代表实际应用或对特定情况的准确解决方案。实际应用中，应考虑法律、伦理和医学专业人士的意见，并遵守适用的法律和规定。6数源：案例采用ChatGPT(GPT-4模型)对话。示例：诊中临床病例整理脉卫7数源上承例来展顺atGPTk(SPG-P模至医活行业的技术能力、应用案例，并不代表实际应用或对特定情况的准确解决方案。7MEDVISION脉卫示例：健康管理咨询(过敏饮食问题)8数源：案例采用ChatGPT(GPT-4模型)对话。1.3医疗领域大语言模型概览MEDVISION脉卫发布时间2022年Stanford和MosaicML2022年2022年10StanfordUniversity等2022年112023年3月2023年3月2023年5月Google和Nvidia等ChatGPT)和医疗领域专用模型(如PubMedGPTMed-9MEDVISION脉卫是否开源技术架构定位与特色性能测评·在MedQA-USMLE(美国医学执照考试的问题和答案对)上，PubMedGPT超过了DRAGON(一种先进的生物医学语言模型),并设立了新的最高标准，在PubMedQA和BioASQ的其他两个QA任务上匹配了DRAGON的表现。应用场景数据来源：/stanford-crfm/BioMedLMthemedicaldomain.1.3医疗大语言模型案例：谷歌Med-PaLM脉卫是否开源技术架构定位与特色性能测评,与“专家”考应用场景数目来源：谷歌，https://sites.research.google/med-palm/1.3医疗大语言模型案例：谷歌Med-PaLM脉卫USMLE测试得分treatment.龙龙MEDVISION技术架构数据进行预训练，包括两种自监督推理任务(掩码语言建模和知定位与特色模的数据上进行预训练，从而获得深度联合的文本和知识图谱表性能测评DRAGON在包括一般和生物医学领域的问题回答等多种下游任务上超越了现有的语言模型和语言模型+知识图谱模型。DRAGON在涉及长上下文或多步推理的复杂推理以及低资源QA上表现出显著的性能，并在各种BioNLP任务上获得了新的最先进的应用场景希波克拉底是由一组医生、医院管理员、的组织的Al研究者共同创立的。该公司由脉卫技术架构定位与特色性能测评应用场景14数目来源：官网()脉卫希波克拉底为医疗专用模型，在各项医学知识测评中，表现普遍优于GPT-。1.4医疗大语言模型QA数据集专业的医学问答(QA)数据集是评估医疗大语言模型(LLM)性能的重要标准。通过这些数据集，我们可以客观地评估模型在理解和生成医学知识方面的能力，比如诊断推理、疾病理解、医疗知识的获取等。在医疗领域大语言模型快速发展趋势下，借鉴国际优质医学QA数据集，中国亦亟需推动建立标准化医学QA数据集，推动医疗大语言模型产业发展：1)推动医疗大语言模型国际对标2)解决中国特色医疗数据问题脉卫16数据来源：行业公开信息整理。·MedQAUSML是一个基于美国医疗执照考试(USMLE)的多项选择问题回答数据集。·数据来自专业医疗委员会的考试，涵盖了各种医疗领域的问题。数据提供者数据规模数据集包含三种语言：数据维度.Options:选项与正确答案脉卫一名57岁的男子向他的初级保健医生介绍了2个月的右上下肢无力病,他越来越难以行走和举起物体。他过去的病史仅对控制良好的高血·该数据集的多语言特性(包括中文和英文),有助于中国医疗大模型研发与全球水平的对标评估。术前他汀类药物是否能减少冠状动脉术后心房颤动上下文：(Objective)最近的研究表明，他汀类药物具有多效性，包括抗炎作用和房颤(AF)预防作用[..](方法)从2004年到2007年，在我院接受了221例CABG。14例术前房颤患者，4例同时进行瓣膜手术[..](结果)术后房颤的总发生率为26%,他汀类药物组术后房颤明显低于非他汀类药物组(16%对33%,p=0.005)。长答案：(结论)我们的研究表明术前他汀类药物治疗似乎减少了CABG后AF的发展。对其定量内容进行推理，以回答问题的数据集，因脉卫·PubMedQA是一个生物医学问题回答(QA)数据集，该数据集从PubMed摘要中收集。任务定义是使用相应的摘要回答研究问题，这些问题的答案可以是yes/no/maybe例如：术前使用他汀类药物能否减少冠状动脉旁路移植术后的心房颤动?QA数据包含：.1k专家注释数据211.3k人工生成数据此在医学数据Ouestion:问题描述研究颌感具有很高略候值即摘要的结论Answer:对结论的总结，是yes/no/maybe的形式脉卫·MedMCOA是一个大规模的、多主题的、多选择题的医学领域问题回答数据集，旨在解决真实世界的医学入学考试问题。良性前列腺增生引起的慢性尿道梗阻可导致以下肾实质改变?a)增生c)萎缩d)发育不良因尿路结石、前列腺引起的慢性尿道梗阻高血压，肿瘤，正常妊娠[..]数据提供者数据规模/构成·包含了194,267个问题；‘覆盖了2,400个医疗主题和21个医学科目。数据维度·Question:问题·Options:选项·CorrectAnswer:正确答案(选项)·Explanation:详细解释·Subject:学科来源：https://huggingface.co/datasets/medmcqa数据集定义数据提供者由GitHub用户qanastek数据维度answers:从A到E的5个选项列表脉卫医疗行业应用：辅助医疗健康服务脉卫临床笔记与EHR:ChatGPT辅助整理面向保险公司的医保申诉邮件(美国笔记，集成到HER(电子病例系统)。商业医保场景)。疾病早期筛查(*):使用ChatGPT诊断结果解释(*):使用ChatGPT结自动化随访(*):使用ChatGPT定期大幅减低医疗人员的工作负担；22注：*表示潜在的应用场景(暂无落地案例覆盖)脉卫并提供就诊前评估的建议。23数目来源：kahun公司官网()Kahun集成ChatGPT软件(测试版):patientalsocomplainsofabdominalpainanddizziness.PCOS-Polycysticovariansyndrome)Habits:Nonsmoker.Medicatlons:Nochronicmedicationsincludingoralcontracoptives,anti-coagulants,aspirin,Adenomyosisofuterussupplements.FamilyhistoryNofamilyhistoryofcoagulationLesslikelyconditiondisorders,polycysticovarydisease,endometrialcancerorcoloncancerHypothy24注：案例展示为检测版软件表演，kahun公司尚未揭露成品应用后的现实意义。Nuance是一家美国的技术公司，成立于1992年，宣布将GPT-4集成到其临床笔记软件DAX中。·场景描述：医院(诊所)的急诊、护理场景。人工质量控制审查环节(完全由GPT-4)处理，节省了数小时的延迟。数目来源：公司言网ce()Nabla是一家位于法国巴黎的公司，成立于2018年7月。之一。之记·场景描述：医院和诊所的场景，包括面对面的咨询还是视频咨询。·难点与挑战：撰写、整理临床记录往往需要占用医生大量时间，挤压医生可用于诊疗的时间，也可能影响到医生与病人的交流。·Copilot是一个医生数字助手，用于帮助医生进行文档转录和信息重组。它可以在医生看病的过程中自动将对话转化为不同的文档形式，例如处方，后续预约信，咨询总结等。医生/患者咨询对话临床笔记Sure,Ihavebeenfeelingtiredalldayandhavingheadacheso-Tirednessthroughouttheday-HeadachesontherightsideEnteryourtext.间(小时)平均每天增加接待患者数节省时间脉卫withthepatientattheheart场景28数目来源：官方网站()脉卫过50%的护士执业者和医生助理。提示词模板库WriteanappealletterforMounjarofora45yearoldFwithahistoryofType1diabetes,obesity,andhypothyroidism.HerA1Cwasinitially7.5.AfterbeginningMounjaro,herA1Cwas6.0.Shehasbeenconsistentlyimplementinglifestylechanges,includingdietandexercise,withminimaleffects.ShehasfailedtomaintainanacceptableA1Cwiththeseapproaches.Therefore,westronglyrecommendthatshecontinueonMounjarotohelpdecreaseherbloodsugar,A1C,andtermcomplicationssuchaskidneydiseaseanddialysis.LetterofMedicalNecessity99输出网站操作示例exercise.AfterbeginningMounjaro,herA1Cdecreasedto6.0.However,wehavebeeninformedthathercoverageforMounjarohasbeen输出网站操作示例Asherhealthcareprovider,westronglyrecommendthat[PatientName]continueonMounjarotohelpdecreaseherblood输入DocsGPT,医生只需简述患者情况和申输入脉卫31数目来源：官方网站()医疗行业应用：辅助医药研发与生命科学脉卫数据请求用户问题数据请求专业回答数据返回专业回答MEDVISION脉卫场景详细描述临床试验信息临床试验资格组织信息临床试验组织搜索功能，根据组织信息筛选临床试验结果。疾病信息疾病信息搜索功能，根据疾病信息筛选临床试验结果。生物标志物信息生物标志物搜索功能，根据生物标志物筛选临床试验结果。ID查询临床试验信息临床试验地点通过试验ID,获取该试验的实施地点信息。临床试验分组和结果通过试验ID,获取该试验的各个试验分组的信息以及相关的结果和测量数据。临床试验资格通过试验ID,获取该试验的资格要求，包括参与的包括和排除条件。1)按疾病、区域查询临床试验信息(eg美国乳腺癌临床试验查询)4.APhase2Open-label,Dose-findingStudytoDeterminetheOptimalDoseNodeVisualizationUsingASP5354inParticipantsWithBreastCancerorMelanomaUndergoingSentinelLymphNodeBiopsy(NCT05457842) 36·OverallStatus:RecruitingAntiBTLAMonoclonalAntibodyJSInje试验编号试验名称针对靶点疾病临床试验阶段国家/地区脉卫试验名称2数据表整理输出APhaseIClinicalStudyEvaluatingT-LymphocyteAttenuator(BTLA)Safety,Tolerability.MonoclonalAntibody(JS0以下是由辉瑞公司资助的关于以下是由辉瑞公司资助的关于COVID-19的临床试验的信息：脉卫3)按资助方查询临床试验(egPfrize相关临床试验)试验名称COVID-Patient-ReportedHealth-RelatedQualityProspectiveSurveyStudyonSymptomaticCOVID-PfizerBioNTechCOVIDBVaccineEffectivenessStudy-KaiserPer-manenteSouthernCaliforniaCOVID-ANINTERVENTIONALEFFIADMINISTEREDPF0732RITONAVIRNONHOSPITALIZEDSYMPTOMATADULTPARTICIPANTSWITHCOVIDCOVID-资助的关于自身免疫疾病的临床试验的信息：试验名称SafetyandEfficacyFromLargeEtanerceptinJapanALONG-TERMPROSPECTIVEPOSTAUTHORISATIONSAFMEDVISION脉卫场景主要从信息源、回答质量2大维度实现制药、生命科学领域的专业化定制：脉卫行业新闻药审监管财经信息3FDA标签(药品和医疗器械标签上的信息和要求的法规)财报电会议(赚取电话)明文发展显示Ferma处理和回答复杂问题WhataretheapprovedKRASG12Cdrugsfornon-smallcelllungcancer(NSCLC)?HereismyplantoansweryourquestionTheapprovedKRASGCdrugsf1,2023,toMarch31,2023.·LUMAKRAS(genericname:SOTORASIB)5.ListtheapprovedKRASG12CdrugsforNSCLC.·https://dailymeddailymed/druglnfo.cfm?setid=c1)分析步骤0691e68ef8c12)数据源查询·KRAZATIQ1sales:S6.3millionofnetrevenue,achievedapproximatelyone-thirdofnewTheapprovedKRASG12Cdrugsfornon-smallcelllungcancer(NSCLC)areKRAZATI(genericname:KRASG12Cpatients,prescribedin80%ofthetop50accounts,indudedamodestbolusofADAGRASIB)andLUMAKRAS(genericname:SOTORASIB).InQ12023,KRAZATlachievedS6.3patientsstartingonKRAZATlmillionofnetrevenue,prescribedin80%ofthetop50accounts,andachievedapproximatelyone-partiallyoffsetbylowernetsellingprice,dedlinedQ-on-QintheUSby$14milionor23%drivenby40%volumegrowthpartiallyoffsetbylowernetsellingprice.LUMAKRAShasbeenlowerthanQ42022approvedin50countriesandisactivelylaunchingoutsidetheUS.DatawillbepresentedfromstudiesofLUMAKRASincombinationwithstandardofcarechemotherapyandnon-smallcelltungcancerand脉卫行业背景行业背景GiloblastomaatypeofbraicancerChatGPT局限性LLM的响应的准确性和相关性，从而实现模型性能的持续改进。将反馈纳入其中，可以防止重复错误并提高决MEDVISIONtt2002.150Dsm3010alwaysbesttocheckwiththecompan