医疗大模型从小事做起(一):患者群管理
进入2024年,大模型变得愈发“成熟”:它逐步褪去自身的娱乐标签,开始以“生产力工具”的定位出现在熟悉的工作和生活场景中。比如,在我常用的Evernote和WPS中,AI助理的按钮都处于醒目位置,并提供多种服务。在B站看学习视频时,评论区也常看到各种各样的机器人用户,对视频内容进行提炼总结,方便大家快速了解视频内容,决定接着看还是划走。总体感觉,进入2024年,大模型正在以前所未有的速度进化,悄然融入生活的方方面面。
于是,对于大模型在医疗领域的落地和实践,也有了更多的期待。大模型落地,场景的选择至关重要。开设这个系列文章的初衷,也是试图从具体的医疗场景、问题需求中,为大模型寻找更精准的定位和落地方式。
一 患者群管理
(1)问题
很多临床科室都有自己的患者微信群。这既是医患沟通的重要渠道和容器,更是科室在线上的重要门面。
很多患者群刚建立时,群里人数不多,科室工作人员凭着一腔热情,齐心协力,可以把群氛围搞得很好,医患双方都满意。
但随着患者人数增加,一个群不够用,开始建第二个群、第三个群,群体验也开始逐渐走下坡路。群里的整体氛围,也从最初的有秩序、有温度、良性互动走向沉默、甚至是“逐渐失控”。
有需求就有响应。在很多场景中,已经有人试着用机器人去解决群管理的问题。在以往的文章《“ChatGPT+医疗”应用场景探讨》中,曾经提到一个案例,在某品牌私人医生的医患群中,智能客服可以向用户提供信息检索、资料推送等服务,患者也接纳了这种方式。除外,在一些办公类IM应用的群聊中,也通过接入大模型的方式,为群用户提供群聊要点自动整理,并生成待办、预约等服务。
上述几个案例中的群机器人,都有一个共同点:群用户和群机器人之间的交互是被动的,只有群用户@群机器人时,才会触发对话;而且对话的内容,更多地围绕用户明确的指令展开。虽然身处群这样一个公域空间,但上述案例中提到的群机器人,在工作时,还是一个单用户聊天机器人。
(2)解决思路
在我们期望的科室医患群管理中,如果寄希望于大模型带来突破,按照对“人”的要求来设定一个群运营和管理机器人,它至少应该能解决如下三个问题:
1)读得懂。能从多用户、多轮次、多线程讨论中,准确地领悟不同主线的主旨、关键词等重要信息。
2)接得住。在读得懂的前提下,能主动且适时介入不同的讨论话题,针对不同用户、不同措辞行恰当的引导、鼓励、气氛调节、问题分发等操作,在确保聊天可控的同时,又不会显得突兀与尴尬。
3)学得会。有了机器人,并不意味着把群的管理和运营工作都交给机器人去打理,更多的时候,机器人和真实的医务人员,在群里是互补的角色。而机器人,则可以从群里的真人医患对话中,不断地学习行业知识和语料,持续提升自己。
上述内容,只是我平日里一点简单思考,显然不足以支撑整个产品设计。幸运的是,我在读论文的过程中,找到了跟我想法相近的论文作为理论支撑,微软研究院于今年一季度发布了一篇名为《Multi-User Chat Assistant(MUCA):a Framework Using LLMs to Facilitate Group Conversations》(点击此处可下载)的论文,文中介绍了一种基于大模型的群组聊天机器人框架,并从“何时”“向谁”“说什么”三个设计维度,为多用户聊天机器人给出了完整的设计思路,最终通过实验结果,给出了设计方案的有效性。有兴趣的可以下载一读。
我更感兴趣的是,医患群机器人这件看似不起眼的小事,可能是当下大模型在医疗场景中,更适合去做的一件事。因为它做起来很“轻”,在云端去训练和计算,可以直接接入医患群,快速落地,起到立竿见影的效果,让用户感受到大模型作为生产力工具的作用,还可以作为互联网医院的增值服务来设计具体的商业模式。相比之下,大模型的私有化部署,虽然安全性较高,但也对软硬件设备、技术开发能力都提出了很高的要求,不见得适用于当下的医疗和市场环境。
以上仅为个人想法,不到之处还请批评指正,欢迎留言探讨。
未完待续
作者简介
李楠,CHIMA委员。现从事医院管理和信息化工作。作者观点仅代表个人,纯属技术交流,与供职单位无关。
CHIMA 2024大会邀请
中国医院信息网络大会(CHIMA 2024)将于5月16-19日在南京国际展览中心召开,以新质生产力理论为指导,以深化应用,融合创新,用信息技术赋能医院高质量发展为主题,邀请国家卫生健康委相关司局领导、两院院士、国内外医疗卫生信息化领域知名专家学者、领军人物做主旨报告。本次大会聚焦医疗信息化的技术及应用领域的核心问题,将设立信息标准与互联互通、信息中心管理与实践、医院基础设施建设等拓导课与分论坛。会议同期还将举办中外医疗信息网络技术和产品展览会,集中展示国内外知名IT厂商最新技术和最新产品。大会大咖云集,内容丰富多彩,欢迎各医院和企业代表参与。
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