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2025-09-19 0
医学AI再突破！可提供诊断依据，2大痛点被解决，成医生得力助手
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2025年09月19日 21:51 0
admin
之前去医院的时候意外发现，放射科医生每天的工作跟找茬没区别，一上午要扒几百张胸片，盯着黑白影像里毫米级的阴影反复看。
遇到这种情况，如果医生能有AI搭把手当然好，但现在的多数医学AI更像个闷葫芦，扔张片子过去，它扔回一句疑似肺炎，再多问一句，它就不说话了。
新加坡国立大学的博士后蔺奇卡团队刚搞出的DeepMedix-R1模型，就是要逼AI开口讲道理。
医生不敢信AI，问题出在两个堵点
这东西专门解读胸部X光，不只是给个结论，还能一步步写出推理过程，甚至在片子上精确标出可疑区域，相当于给医生递了份带批注的诊断草稿。
这些年医学AI吹得挺凶，说能媲美专家，但真到医院里，多数医生还是不敢当真，不是技术不行，是AI的做事方式太让人没底。
现有AI基本是输入片子，输出结果的模式，内部怎么分析的、靠哪些影像特征下的判断，全是未知数。
就像有人告诉你这菜有毒，却不说毒在哪、怎么看出来的，你敢信吗，医生更不敢，万一AI是靠无关特征误判，比如把影像污点当成病变，那后果将不堪设想。
放射诊断本质是看位置、辨特征，比如判断肺结核，得精准指出右上肺的斑片状阴影，但很多AI只能笼统说肺部有异常，具体在第几肋间隙、靠近哪个血管，根本标不清。
北京邮电大学朱一凡老师组织的专家评估里就提过，这种模糊的判断，还不如医生自己看。
蔺奇卡和他的合作者SwapnilMishra、MenglingFeng教授就是盯上了这两个痛点，他们要做的不是更准的AI，而是更靠谱的AI助手，既能给出问题答案，又能说清问题来路。
让AI学看病思路，团队踩了个大坑
要让AI学会讲道理，光喂数据不够，得教它临床思维，DeepMedix-R1的训练还挺特别，走的是数据打底+试错成长的路线。
团队先扒了MIMIC-CXR、OpenI这些公开的胸片数据集，清洗出大量高质量样本，不光有片子和诊断结论，还得有专家写的解读笔记，相当于给AI准备了带讲解的教科书。
之后用视觉-语言模型做基础框架，分三阶段训练，先学认片子、懂术语，再学把影像特征和诊断挂钩，最后练说话逻辑。
最关键的是加了在线强化学习，简单说就是让AI边干活边反省。
模型分析片子后生成报告，系统会自动比对专家结论，推理顺、定位准就给奖励，瞎扯几句就罚，逼着它慢慢调整思路，这有点像带实习生，错得多了，自然就摸到门道了。
但这过程没少踩坑，强化学习初期模型反而越学越乱，甚至出现性能倒退，明明之前能认出肺炎，练着练着反而认错了。
团队查了好几天才发现，是奖励函数设计太简单，模型钻了空子，为了拿分专挑高频词堆砌，根本不管逻辑对不对，后来反复调整参数，才把这股歪风拧过来。
现在这模型总算有点专家范儿了，给它一张肺炎胸片，它会先观察图片，再结合案例，最后再做综合判断，同时在影像上把病灶标得清清楚楚。
能落地的AI，才是好AI
这模型最实在的地方，是解决了AI进医院的核心障碍，那就是信任。
北京某基层医院的医生试过，用这模型辅助解读胸片，诊断时间从原来的4分钟缩短到1分半，准确率从72%提到了96%还多。
不是医生能力不行，是AI帮着把漏看的细节标了出来，还省了写报告的功夫。
在医疗资源匮乏的地方，这东西更能派上大用场。
偏远地区的卫生院可能就一个全科医生，看胸片没那么有把握，拍了片子还得寄到市区会诊，来回要大半天。
要是装上DeepMedix-R1，当场就能出带推理的初步报告，至少能判断要不要紧急转院，这可是救命的时间差。
而它也可以运用到大规模筛查上，比如学校或社区做肺结核筛查，几千张片子堆过来，AI能先过一遍，把可疑的挑出来，医生再重点复核，效率能翻好几倍，还能降低漏诊率。
不过这模型还不是完美选手，专家评估时发现，它偶尔会说些废话，比如推理到一半突然插句不相关的解剖描述，这就是AI常见的幻觉问题。
从实验室到医院，还要迈几道坎？
现在团队已经有了明确的落地路线图，短期要给模型扩容，不只是看胸片，还要学看CT、MRI，争取覆盖更多影像类型。
长期计划更实在，跟医院合作搞临床试点，看看这模型在真实诊疗流程里好不好用，比如能不能对接医院的影像系统，医生改报告时能不能直接编辑AI的推理内容。
蔺奇卡自己的经历也挺有意思，从北京理工大学读到南洋理工大学博士，一路都在跟AI打交道。
现在他在新加坡国立大学做博士后，专研大模型推理和医疗AI，还参与过中国的国家重点研发计划和新加坡卫生部的课题。
最近蔺奇卡在跟医院医生密集接触，打算搞创业，核心就是先搞懂一线需求，再调模型。
其实医学AI的终极目标从来不是取代医生，而是做靠谱的助手。
以前的AI像个只会报答案的学霸，虽然分数高，但不知道怎么来的，现在DeepMedix-R1试着做会讲思路的搭档，把判断依据摆上台面。
这步看似不大，却是医学AI从实验室走进诊室的关键一跃，毕竟在人命关天的领域，“知其然不够，“知其所以然才能让人放心。
等什么时候AI能跟医生顺畅对话了，它才真正算融入了医院的日常。
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