2025年全球开发者先锋大会（GDC）在上海召开，探讨了AI大模型在生命健康领域的最新进展和面临的挑战。专家们一致认为，AI大模型不仅能够辅助医生进行影像诊断和病情分析，还能帮助科研人员处理海量文献、预测疾病机制并加速药物研发。
大模型的应用与优势
AI大模型的核心在于其强大的学习能力。通过学习大量真实数据，模型能够理解数据的概率分布，从而做出接近现实的预测。例如，语言大模型可以根据不同语境预测最合适的词汇填充。这种能力使得AI可以在医学和生命科学领域发挥重要作用。
在Transformer架构中，输入文本被转换为数学向量，词与词之间的关联概率通过向量距离度量。模型通过计算“注意力权重”，确定哪些词对当前词更重要。这种“自注意力”机制允许模型在处理序列数据时，动态地决定哪些信息更为关键。此外，多头注意力机制帮助模型从多个角度理解句子，进一步提升了其处理复杂任务的能力。
具体应用场景
联合利华数据AI总监杨荟介绍了多款生命科学和医学领域的大模型，如Biobert、SCGPT、Evo等。这些模型可以用于基因、蛋白质等多组学信息的整合、药物靶点发现与分子设计以及医学图像分析等场景。AI大模型不仅能够帮助科研人员快速查找和精读论文，还能从海量文献中提取关键结论，建立预测模型，模拟人体对药物的反应，从而提高药物研发的成功率。
以染色体核型分析为例，上海科莫生医疗科技有限公司开发了一款AI平台，能够在1天内完成原本需要28天的染色体报告。该平台通过自动识别、配对和分析染色体图像，显著提高了核型检测的效率，降低了成本，并扩大了医院的诊疗能力。
挑战与风险
尽管AI大模型在生命健康领域展现出巨大潜力，但也面临着诸多挑战。生命科学研究要求高度的专业性和准确性，医学诊断更是直接关系到患者的福祉。西湖大学博士研究生燕阳指出，AI辅助诊断仍然存在许多风险，例如大模型可能会提供错误的医疗建议，导致患者用药不当。
数据质量和标注问题也是影响AI模型性能的重要因素。医院数据往往非标准化，缺乏足够的标注，可能导致模型学习到不准确的医学推理逻辑。此外，使用通用大模型生成的数据训练小模型，虽然能提升小模型的能力，但也可能引入错误和偏差。
为了应对这些挑战，开发者需要追求更高质量的数据，增加专家标注和更多医学知识，确保AI模型能够正确理解和推理。此外，通过展示推理轨迹等算法，可以剔除自相矛盾或错误的逻辑，提高模型的可靠性和安全性。
展望未来
2025全球开发者先锋大会强调了AI大模型在生命健康领域的广阔前景。通过不断优化技术和改进数据质量，AI有望在未来为生命科学研究和临床诊疗带来更多突破，推动整个行业的快速发展。
© 版权声明
文章版权归作者所有，未经允许请勿转载。
