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这篇综述聚焦医学领域生成式人工智能（Generative AI）。介绍其核心概念，对比判别模型，阐述关键模型家族。梳理多样应用，从合成影像到辅助诊断等。同时剖析局限，如知识短板、伦理困境。助力医疗人员了解这一技术，把握其机遇与挑战。
医学领域生成式人工智能综述：核心概念、应用及局限
核心概念
生成式人工智能（Generative AI）模型与判别式模型不同，其主要功能是创造全新的合成数据。在医学领域涉及的关键模型家族包括：用于生成图像和视频的扩散模型；处理文本的大语言模型（LLMs）；能够处理多种数据类型的大模态模型（LMMs） 。这些模型通过学习大量数据中的模式和规律，具备了生成新数据的能力。扩散模型在图像生成方面表现出色，能依据一定的算法逐步生成逼真的图像；LLMs 则凭借对海量文本的学习，可生成连贯的文本内容；LMMs 整合了多种数据处理能力，为医学多模态数据分析提供支持。
应用
- 通用应用
- 合成医学图像：生成式 AI 可创建合成医学图像，这在医学教育、算法训练等方面意义重大。通过生成大量不同类型的医学图像，为医学研究和学习提供丰富的素材，有助于提高医学教育的质量和效率，也能让相关算法在更多样的数据上进行训练，提升算法的准确性和鲁棒性。
- 临床文档自动化：利用 LLMs 等技术实现临床文档自动化。医生在诊疗过程中，需要花费大量时间记录病历等文档，生成式 AI 能够根据患者的诊疗信息自动生成文档，减少医生的文书工作负担，使医生将更多精力投入到患者的诊疗中。
- 合成音频 / 视频用于训练：生成式 AI 还能创造合成音频和视频，用于医学培训场景。例如模拟真实的医疗场景对话、手术操作视频等，为医学生和医护人员提供更加真实和多样化的培训资源，帮助他们提升实践技能和应对复杂情况的能力。
- 专业应用
- 诊断辅助：部分生成式 AI 模型可作为诊断辅助工具的核心。它们通过对大量医学数据的学习，能够分析患者的症状、检查结果等信息，为医生的诊断提供参考建议，辅助医生做出更准确的诊断决策，提高诊断效率和准确性。
- 检索增强生成（RAG）：借助 RAG 技术，生成式 AI 在检索医学信息时，不仅能获取相关资料，还能将这些信息与自身的生成能力相结合，为医生提供更精准、更全面的信息，帮助医生快速找到所需的医学知识，辅助临床决策。
- 多 AI 智能体协作：在复杂的医疗工作流程中，生成式 AI 可以协调多个 AI 智能体协同工作。例如，在远程医疗中，不同的 AI 智能体分别负责图像分析、病情诊断、治疗建议生成等任务，生成式 AI 能够整合这些智能体的工作，实现高效的医疗服务，优化医疗资源的分配和利用。
局限性
- 知识局限与幻觉输出：生成式 AI 模型存在知识局限性，其知识来源于训练数据，可能无法涵盖所有医学知识。同时，模型存在生成错误或不确定 “幻觉” 输出的风险。例如在诊断建议中，可能会给出没有科学依据的结论，这可能会误导医生的诊断和治疗决策，对患者的健康造成潜在威胁。
- 数据偏见：训练数据中可能存在固有偏见，这会导致生成式 AI 模型在应用时产生偏差。比如某些数据集中特定性别、种族的样本占比不均衡，模型学习后可能会对不同性别、种族的患者产生不公平的诊断或治疗建议，影响医疗的公正性和准确性。
- 可解释性差：模型具有 “黑箱” 性质，难以解释其推理过程。医生在使用 AI 辅助诊断时，很难理解模型为什么给出这样的诊断结果，这使得医生对模型的信任度受到影响，也不利于在医疗纠纷等情况下进行责任界定和问题排查。
- 伦理与监管难题：医学领域应用生成式 AI 面临复杂的伦理和监管问题。如患者数据隐私保护，如何确保在使用患者数据训练模型时不泄露患者隐私；还有医疗责任划分，当 AI 诊断出现错误时，责任难以明确界定。此外，AI 生成的内容是否符合医学伦理规范，也需要深入探讨和规范。
生成式 AI 在医学领域展现出巨大的变革潜力，在影像、文档处理、教育和决策支持等方面都有显著作用。然而，其在医学应用中的整合面临诸多挑战。虽然它不太可能完全取代医生，但对于医疗专业人员而言，理解并合理利用这一技术，对适应不断发展的医疗环境至关重要。在未来的医学发展中，需要不断探索和研究，克服生成式 AI 的局限性，使其更好地服务于医疗行业，提升医疗服务的质量和效率，为患者带来更多的福祉。
