高度灵活、可重用的人工智能(AI)模型的异常快速发展可能会在医学中引入新的能力。本文提出一种医学人工智能的新范式,称为全科医学人工智能(GMAI)。GMAI模型将能够使用很少或没有特定任务的标记数据来执行一系列不同的任务。GMAI通过在大型、多样化的数据集上进行自监督而建立,将灵活地解释不同的医疗模式组合,包括来自图像、电子健康记录、实验室结果、基因组学、图或医学文本的数据。反过来,模型将产生表现力的输出,如自由文本解释、口头建议或图像注释,这些显示了先进的医学推理能力。本文确定了GMAI的一组高影响的潜在应用,并列出了实现它们所需的特定技术能力和训练数据集。我们预计,支持GMAI的应用程序将挑战目前监管和验证医疗人工智能设备的策略,并将改变与大型医疗数据集收集相关的实践。

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大模型是基于海量多源数据打造的预训练模型,是对原有算法模型的技术升级和产品迭代,用户可通过开源或开放API/工具等形式进行模型零样本/小样本数据学习,以实现更优的识别、理解、决策、生成效果和更低成本的开发部署方案。
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