不是所有医学 AI 都懂临床:聊聊大模型如何通过领域微调适配研究方案设计需求
说真的,现在打开手机搜医学AI,十有八九都吹“能写论文、能做方案”,可真用起来才发现——让它写个高血压临床试验方案,它居然把 “排除妊娠患者” 这条给漏了,还跟你说“参考了XX文献”。这哪儿是帮你干活,明明是给你挖坑!说到底,不是所有挂着“医学”标签的AI都懂临床,真要适配研究方案设计,核心还得看大模型怎么过“临床领域微调”这关。
之前帮同事试过某款通用大模型写研究方案,让它设计“糖尿病足创面愈合”的观察指标,结果它列了一堆“血糖控制水平”、“BMI指数”,偏偏漏了最关键的“创面深度分级”——这可是临床评估里的核心啊!后来才想明白,通用大模型就是个“百科全书”,它知道糖尿病和创面有关,但不知道临床医生看创面时,先看的是深度不是血糖。这种 “懂医学但不懂临床”的情况,在研究方案设计里太致命了:样本量计算不考虑患者脱落率、纳入标准没区分“1型/2型糖尿病”、甚至连伦理审查需要的“知情同意书模板” 都抄的是十年前的版本。不是大模型不聪明,是它没踩过临床的坑,不知道研究方案的设计,得跟临床实际对上。图1 AI通用大模型(左) Vs. 临床微调AI(右)领域微调不只是“加数据”,
是让AI懂临床“规矩”
有人说“给大模型喂够医学文献不就行了?”还真不是。我见过把Pubmed文献全喂进去的模型,写出来的研究方案照样漏洞百出——比如把 “随机对照试验”的分组方法写成“按患者年龄排序”,这明显是没搞懂临床研究的基本设计逻辑。真正有用的领域微调,得让“懂行的人”带着AI学。就像EVA医学AI工具,设计研究方案Agent模块时专门找了资深医学编辑,这些人天天跟SCI论文、临床研究方案打交道,知道研究方案里 “材料与方法” 部分得怎么写才符合期刊要求,也知道样本量计算时要留多少“安全余量” 应对患者失访。这种微调不是“堆数据”,是把临床医生的经验揉进模型里,让AI明白 “这么设计不是因为文献这么写,而是临床就该这么做”。图2 EVA具有经临床领域微调的研究方案设计Agent总结
说到底,选医学AI帮着做研究方案,别光看“大模型”、“文献多” 这些噱头,得看它是不是真懂临床里的“小细节”:知不知道样本量要算上脱落率?知不知道方案写完要过伦理?像EVA这种把临床经验揉进微调里的,才是真能帮你省劲儿的。不然再花里胡哨的AI,写出来的方案还得你自己大改,那又何必呢?作者:歆语健康