医学顶刊BMJ发文：LLM在抑郁症治疗方面可能比医生强

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2023-12-04 06:24:17

医学顶刊BMJ发文：LLM在抑郁症治疗方面可能比医生强

医学顶刊BMJ发布研究结果，指出大语言模型（LLM）在轻度和重度抑郁症治疗方面已经达到公认的治疗标准。此外，它们还不会被患者的外在因素所影响，这比人类初级医生还要强上一点。虽然LLM对于现阶段医疗可以起到辅助决策的帮助，但真正的治疗还是需要人类医生来进行。

医疗行业一直被视为AI落地的重要领域，而大模型和医疗领域也天生非常契合。在常见的问诊、病历生成、患者病史分析等场景，都需要医生基于历史信息进行整合总结、分析判断，这正是大模型的长项。比如利用大模型的总结摘要能力，可以快速对多类数据进行总结并形成摘要，帮医生完成繁琐、重复性高的工作，提升效率。

今年是大模型爆发的一年，目前国内已经形成“百模大战”格局。诸多大模型厂商都主打ToB路线，正在加速推动大模型在各个行业的应用。还有一些厂商直接推出面向医疗的行业大模型，比如谷歌推出的Med-PaLM2就已经在诊所实测。所以对于医疗领域而言，当下是不缺“模”的。

医疗大模型应用落地路径已经比较明确。但是落地的过程却没有想象中的那般容易。医疗大模型落地目前遇到的两大核心问题，都非常具有原生性：为保证患者数据安全，医院数据仅能内网使用；当前GPU算力紧张，医院很难负担如此高昂的采购成本。所以，AI加速成为了近来业界备受关注的领域。它直接关乎大模型落地的效率和成本，行业内各大厂商的加速方案也都受到热捧。

CPU巨头英特尔，在大模型时代之下确实在开辟着与众不同的路数。例如在OCR领域，在英特尔第四代至强®️可扩展处理器的加持之下，响应延时指标在原有基础上足足提升达25倍！即便是在生命科学和医药等前沿探索领域，CPU也已经成为不容忽视的存在。这些案例，也只是英特尔CPU在大模型时代表现中的一隅；更重要的应当是英特尔在过去一段时间和未来，所坚持的“走法”：不仅重视硬件产品性能的提升，对于软件优化和打造生态系统同样付出大量心血，给用户提供全流程支持。

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