近日，一名特殊的医生引起了外界的关注。“她”就是由北京理工大学团队联合首都医科大学附属北京天坛医院合作推出的全球首个中文数字放射科医生“小君”。在公开报道中，“小君”医生可以实现针对脑血管病以及脑部、颈部和胸部等十几个部位的肿瘤、感染类疾病等上百种疾病给出诊断意见。经过近千例病例验证，准确率超过95%。
“经过百万级体量的训练和一线医生团队的反馈，小君的确已经相当于天坛医院影像科年资比较深的医生了，我们希望她能够弥补不少城市、医院相应医疗资源短缺的困境。”3月28日，北京理工大学相关研发团队的核心成员、北理工计算机学院数据科学与知识工程研究所教授张美慧对新京报记者说道。她介绍，如今“小君”医生已开放给社会免费使用，有需要的医生可以上传数字影像资料在线问诊。
大量医疗数据支持智能医生问世
如今，X线、CT、MRI等医学影像检查技术已经成为许多疾病诊断和治疗的标准手段。然而，我国放射科医生数量严重不足，医生工作量远远超出负荷。面对当下形势，科技赋能医学影像领域变得尤为迫切。
医生使用“小君”帮助影像诊断。 受访者供图
“从新加坡回国工作后，我就希望自己所做的数据科学相关的研究落地到医学领域中。”张美慧介绍，抱着这一想法，她联系了北理工集成电路与电子学院院长助理、副教授叶初阳，后者一直在做天坛医院影像方向的研究工作，二人一拍即合。决定通过天坛医院的影像、文本等丰富的医疗信息，做更强大的应用。“天坛医院放射科学科带头人、主任医师刘亚欧对科研也有非常大的热情，为我们的日后研究提供了很大帮助。”
张美慧介绍，医院的数据涉及患者隐私，因此不能拿到外面做开发，在这几年的研究中，大部分时间是将学生派驻到医院内，和一线医生不断磨合给研发提供了支持。科研要有一个迭代的过程，大模型的问世很大程度取决于数据的积累，需要高质量的强大资源系统才会取得质的飞跃，团队在医院中搭建了有强大算力的硬件，将智能模型部署在这些硬件上，利用医院影像、文本资源不断地训练模型。此前因为新冠疫情，团队也遇到了难以进医院的困难，研究曾一度受阻。
“很多学生在训练模型的同时，把自己也训练得能够看懂放射科影像了，成了真正的学科交叉型人才。”张美慧笑着说道。最终，“小君”医生问世，她的研发是基于全球首个专为医学影像诊断而设计和构建的人工智能大语言模型(LLM)——“龙影”大模型(RadGPT)，张美慧认为，该模型的建立是高校与医院强强联合的成果。基于超过百万的优质医学影像图像数据以及数十年积累的专业影像诊断经验，北理工团队实现了其核心功能，即通过分析MRI图像的描述快速生成诊断意见。
未来将迭代更多放射科专业技能
回忆起“小君”医生成功问世的瞬间，张美慧仍印象深刻。她介绍，“小君”医生超过95%的准确率是基于综合指标认定的，在一次讨论会上，北理工团队展示了生成结果，小君医生平均生成一个病例的诊断意见仅需0.8秒，“主任感到很惊讶，我记得他说开了句玩笑‘以后做得足够好，就可以取代影像科医生，一部分人要失业了’。”
小君医生网页端截图。 受访者供图
她介绍，“小君”医生目前已经在天坛医院投入使用，未来如果能够直接给予二三线城市等地方医院使用，将非常有意义，可以弥补医资力量的不足，这也是团队将“小君”医生通过小程序发布，开放给社会免费使用的原因。
当下，“小君”医生能够“7×24小时”不间断工作。这意味着，病人的影像诊断需求可以得到更及时处理，放射科医生繁重的诊断压力也可以得到缓解。根据统计，“小君”医生发布首月用数即达到6000次，累计上传次数近5000，用户覆盖了全国29个省级区域。
张美慧介绍，“小君”医生的各项功能还在完善中。根据一线医生的需求，通过持续学习和迭代，她将掌握对CT和X线影像的报告解析和诊断，以及进一步通过图像生成影像诊断等多种放射科专业技能，在医学实践中造福社会。
新京报记者 刘洋
编辑 缪晨霞 校对 柳宝庆
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