进入医院，智能导诊机器人就迎上来，简单的数据扫描或交互后就为你规划出最优的就诊路线；候诊时，虚拟诊室先为你进行初步诊断，结果将自动同步到医生电脑上；进入诊室，医生会依据你的电子病历与实时身体监测数据精准判断病情，明确个性化的治疗和用药方案……

随着AI技术在医疗领域的应用逐步深入，方便快捷的智慧医疗诊疗服务会梦想成真吗？在2024年世界互联网大会乌镇峰会上，正式亮相的国内首个能模仿人脑信息处理机制的类脑医疗大模型“脑启-素问”给出了肯定的回答。

啥是类脑大模型

类脑大模型，是一种借鉴人脑信息处理机制来构建的人工智能模型。传统计算机以二进制逻辑进行数据处理，而类脑大模型模仿人脑神经元的工作方式，构建出更加智能、高效且具备认知能力的计算模型。

与传统的AI大模型相比，类脑大模型的独特之处在于，它在试图复刻人脑神经元的连接方式、信息传递路径，以及学习与记忆机制，从而实现对复杂数据的深度理解、分析与处理。

南京航空航天大学人工智能学院副教授李博涵介绍，传统AI往往依赖于大规模的数据训练和复杂的算法架构，如图像识别、语音识别等来实现特定任务的执行。“类脑大模型则是追求一种更为通用、灵活且接近人类认知模式的智能表现。在面对复杂环境与任务时，它具备更强的适应性与学习能力。比如处理图像时，它并非单纯识别像素，而是能综合颜色、形状、纹理等多方面特征进行分析，就像人类大脑那样，能够通过持续学习来迎接各类未知挑战。”

学习能力更强

那么，号称类脑的大模型，能媲美人脑吗？

从“脑启-素问”公开的数据来看，这个类脑医疗大模型已经吃透了200万篇临床医学文献、100万本医学书籍。它还深度学习了涵盖200多万医学实体、800万个概念关系的医学知识库。

李博涵认为，撇开强大的“记忆”能力，仅以其能从海量医疗数据中学习知识与规律的能力，这一类脑医疗大模型在一定程度上可媲美人脑。

值得注意的是，类脑大模型并不是简单地模仿人脑，其深受生物海马体结构启发。它通过构建高质量的多维度训练数据集，并运用树突神经元动力学模型进行类脑化转换——妥妥的人脑才有的学习和计算模式。

“虽然类脑大模型在某些功能表现上可比拟人脑，但情感、意识等复杂层面仍是类脑模型难以企及的。”李博涵说，类脑大模型更多是在信息处理效率和数据整合分析的特定领域展现与人脑相似的强大功能。

带来诊疗新体验

在“脑启-素问”发布之前，AI大模型在医疗领域的应用已经取得显著进展。

“当前，AI大模型已被广泛应用于疾病辅助诊断、疾病预测与预防、个性化医疗、医疗影像分析、药物研发、医学文献分析与知识发现等多方面。”数坤科技首席技术官郑超告诉记者，通过分析病历、症状描述、检查结果、医学影像、基因信息等医疗数据，AI大模型能为医生提供辅助诊断建议。

不过，传统AI大模型并不具备类脑大模型高度自适应性和并行处理的能力，在处理复杂、多变的医疗场景时，类脑大模型更加灵活和高效。

类脑大模型的优势，在于模拟人脑的记忆和学习机制。如果能在医疗领域广泛应用，其所能带来的将不仅仅是公众在就医流程上的快捷和智能化体验，而是整个诊疗流程上的革新。

“当然，类脑大模型在医疗领域的应用，需要重视数据隐私安全；算法透明度也有待进一步提升，以确保AI的决策可解释。”李博涵说，只有在严格遵守医疗伦理和法律法规的前提下，类脑大模型在医疗领域才能发挥出应有的价值。

郑超也认为，医疗领域在创新技术的同时，必须对各个环节持严谨态度，特别是涉及诊断结果和决策结论的环节。“对于医疗大模型产品而言，无论技术多么先进，也必须经过严格的临床验证，确保其应用的安全性和伦理合规性。”