哈佛医学院团队在《自然》期刊上发表的综述指出,尽管AI在**多模态生成式医学图像解释(GenMI)**领域取得了显著进展,甚至在某些任务中表现优于人类专家,但其临床落地仍需解决以下四大核心挑战:
一、基准与评估指标的缺失
问题:现有评估体系缺乏对下游临床效果(如诊断准确率、患者预后改善)的衡量标准,且大语言模型(LLM)的性能可能随时间波动,导致不可控风险(例如误诊或保险欺诈)。
解决方向:需建立统一的临床验证框架,结合人类专家审核机制,并加强模型部署后的持续监控与安全监管。
二、人类过度依赖风险
问题:患者可能过度信任AI生成的报告,忽略临床医生的综合判断;医生也可能因AI辅助而降低独立思考能力。
解决方向:需设计“可控交互场景”,例如限制AI直接提供诊疗建议,并要求临床医生对患者进行AI工具使用教育,明确告知其局限性(如无法处理复杂情感与伦理问题)。
三、数据与模型偏差隐患
问题:训练数据中潜在的种族、性别、地域偏差可能导致模型输出歧视性结论;医学图像数据集的模态单一性(如仅包含CT或X光)限制了模型泛化能力。
解决方向:开发多模态、多中心协作的医疗数据集,结合人类反馈强化学习(RLHF)优化模型公平性,并通过边界框标注、异常区域高亮等技术提升结果可解释性。
四、新模型与新科室的适应性挑战
问题:现有模型在罕见病、跨科室综合诊断(如结合放射科与病理科数据)中表现不足,且新兴模态(如分子影像)缺乏适配算法。
解决方向:推动跨学科合作开发通用型视觉语言模型(VLM),采用“AI住院医师”模式进行渐进式临床测试,并通过动态调整模型参数适应不同科室需求。
技术背景与潜在价值
当前主流GenMI框架基于视觉编码器+语言解码器结构,结合大语言模型(LLM)实现多任务处理(如生成报告、病例检索、辅助决策)13。其核心价值在于:
效率提升:快速生成跨科室综合报告,减少医生工作量;
精准诊断:通过多模态数据融合(影像、文本、实验室指标)提高异常识别率;
教育辅助:为医学生提供实时案例分析与诊断模式学习资源。