医疗保健中的AI关键在于正确模型选择

AI in healthcare: It all depends on the right model

2025年10月07日

提出复杂问题，快速获得答案——这是当今许多人使用基于AI的聊天机器人的方式。但这些机器人存在弱点；它们以编造或扭曲信息而闻名。这类程序将来是否仍可用于医疗保健？

在接受MEDICA.de采访时，保罗·卢科维奇教授（Paul Lukowicz）解释了这些机器人背后的AI模型（大型语言模型或基础模型）对医疗保健的影响，以及为什么它们并非灵丹妙药但仍可能有用。

医疗保健中的AI简要概述

• 大型语言模型或基础模型极大地简化了对AI模型的访问。
• 在可预见的未来，这些模型可能特别适用于个性化健康应用。
• 从长远来看，它们可以通过使信息更易获取来提高医疗保健部门的效率。

卢科维奇教授，您目前在医疗保健领域的AI和大数据方面观察到哪些趋势？

保罗·卢科维奇教授： 我认为，与所有AI领域一样，当前的热点是基础模型。这些模型最初被称为大型语言模型，即ChatGPT等模型。它们的效果是，您不再需要为每个特定应用广泛训练系统。

这些是预训练系统，您只需输入一些附加信息，它们就能突然提供解决方案。但有一个问题：如何确保这些解决方案确实有意义，而不仅仅是看似如此？

您必须清楚地沟通模型能做什么和不能做什么

保罗·卢科维奇

德国人工智能研究中心（DFKI）

为什么现在这一点特别令人兴奋？

卢科维奇： 这些模型使大量公司和应用能够访问高性能AI。训练此类系统所需的资源，即获取数据、计算能力、基础设施和专业知识，以前需要专门的AI部门。现在，即使是小型企业也能获得此类模型的访问权限。

而这正是问题所在：它有时会给人一种错觉，即您可以无需深入AI专业知识就能使用这些模型。这可能产生负面影响，因为产品最终可能无法按您想象的方式工作。

另一个趋势是，这些模型将改变我们使用可穿戴设备的方式。如今的可穿戴设备无法理解我们的生活；它们不会告诉我们"这就是你需要做的以保持健康"。这在实验室中可行，但在现实中不行。语言模型未来可能改变这一点。然而，这将在健康和生活方式领域发挥更大作用，而非在医疗保健领域。

会议：AI与大数据——释放医疗保健数据的力量

保罗·卢科维奇在MEDICA 2025

2025年11月18日星期二，MEDICA创新论坛（12号厅）的这一会议将聚焦AI。保罗·卢科维奇教授（DFKI）将主持一场高水平的小组讨论，主题是AI作为医疗保健的伙伴——AI如何支持人类专业知识和决策制定，演讲者包括微软和萨尔布吕肯医院等机构的代表。

AI模型：建立信任，正确使用

整合数据并提供信息：这是大型语言模型/基础模型未来可能在医疗保健中使用的方式。

在您看来，研究和行业需要做些什么来确保患者和医疗专业人员信任AI并接受其使用？

卢科维奇： 我认为必须清楚地沟通此类模型能做什么和不能做什么。当然，用户也必须质疑他们使用的模型类型以及运营该模型的公司所在地，因为这涉及健康数据的保护。

在德国，一方面，我们倾向于在许多领域过度强调数据保护，以至于限制了我们的发展。另一方面，不可否认的是，有人坐在那里收集我的数据，而我不知道是谁或为了什么目的。当涉及到关于健康的最私密问题时，这对用户来说非常成问题。因此，必须建立这种信任，这也意味着我必须说明什么是可能的，什么是不可能的。

您认为五年后我们将在医疗保健中如何使用AI？

卢科维奇： 我相信AI将改变医疗保健的几乎所有领域。很难说五年内会以何种程度实现这一点。五年前，ChatGPT甚至不存在。这表明变化正在迅速发生。

总体而言，我们将能够在医疗保健中更高效地工作。例如，考虑农村地区的医疗保健问题，许多地方缺乏应有的护理。当然，AI不会在这里取代医生，也不应该取代。但如果例如有一位当地全科医生，那么此人可能缺乏许多领域的专业知识。在这里，AI将提供访问更多信息的可能性。医生随后将能够评估这些信息，并比以前做更多的事情，而无需立即将人们送到专科诊所。

对于较小的医院，情况类似，它们可以使用AI做出更好的诊断，可与顶级大学医院相媲美。AI工具也适用于行政管理和文档工作，这些领域消耗了医院大量资源。

关于保罗·卢科维奇

保罗·卢科维奇博士（Prof. Dr. Paul Lukowicz）是德国凯泽斯劳滕理工大学（RPTU University）计算机科学系的人工智能全职教授，在该校领导嵌入式智能团队，同时担任同样位于凯泽斯劳滕的德国人工智能研究中心（DFKI）的科学主任。他的研究聚焦于情境感知的普适和可穿戴系统，包括传感、模式识别、系统架构、大规模自组织系统模型及其应用。

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