医学大模型 + 推理完备算法设计

医学大模型 + 推理完备算法设计

• • 问题背景
  • • 方案一：模拟人脑快慢双系统
    • • 【临床推理与鉴别诊断不充分】
      • 【诊断辅助检查方案不准确】
      • 【诊断逻辑与诊断分型不完整】
      • 【治疗方案设计不全面】
    • 方案二：树 RAG
    • • 第一阶段：半手动实现
      • 第二阶段：实现自动化

问题背景

医学大模型的 4 类问题：

• 临床推理与鉴别诊断不充分
• 诊断辅助检查方案不准确
• 诊断逻辑与诊断分型不完整
• 治疗方案设计不全面
  

怎么搞？在尝试不同方案。

方案一：模拟人脑快慢双系统

设置快慢双系统，快系统理解信息，慢系统辅助决策

快系统是LLM，微调的医学大模型，功能是自然语义理解和对话、复杂的信息集成和洞察

慢系统是临床知识图谱 + 文本向量库，把诊疗规则存在在数据库，功能是医疗决策逻辑

• 问诊时，让慢系统控制快系统进行诊断假设、问询因子，实现临床思维

• 检查时，把检查项目和诊断做关联存储，结合检查证据类型等级，结合风险收益算法，实现个性化

• 诊断时，快慢系统判断结合，病因与临床表现的关系、治疗方法与治疗目标的关系、检查结果与诊断推断的关系、药物治疗与疾病生理机制的关系、饮食、运动等生活方式干预与疾病控制的关系

• 治疗时，相应的治疗手段、方法和诊疗之间的因果关系，不同疾病分期分型下诊断方法、诊断适用条件综合考虑

【临床推理与鉴别诊断不充分】

在进行临床推理与鉴别诊断时，系统地询问患者信息是非常重要的，以确保没有遗漏关键因素。

涉及要素：重要既往史、一般情况、诊治经过、主要症状特点、病情发展与演变、病因与诱因、伴随症状、相关基础病、既往诊治、起病时间和起病情况

以下是一个结构化的提问顺序，可以帮助你更全面地收集患者的病史信息：

1. 主要症状：

   • 主要症状是什么？
   • 症状是如何开始的？（急性或慢性）
   • 症状的持续时间、频率、严重程度？
   • 症状的发展和演变情况？

2. 伴随症状：

   • 有没有其他伴随症状？例如发热、恶心、呕吐等。

3. 病因与诱因：

   • 有没有特定的触发因素或诱因？（例如某些食物、活动、环境因素等）
   • 患者认为可能的病因是什么？

4. 重要既往史：

   • 患者的既往健康情况如何？
   • 有无重大疾病、手术史？
   • 有无家族病史？

5. 相关基础病：

   • 患者是否有已知的慢性疾病？（例如高血压、糖尿病等）
   • 患者是否在服用任何长期药物？

6. 诊治经过：

   • 患者是否已就诊过？诊治经过如何？
   • 曾接受过哪些检查和治疗？效果如何？

7. 一般情况：

   • 患者的生活方式如何？（例如饮食、运动、睡眠）
   • 是否有吸烟、饮酒等习惯？
   • 患者的职业和家庭情况如何？

8. 病情发展与演变：

   • 病情是如何发展的？（是逐渐恶化还是有所缓解）
   • 有没有近期的变化？

9. 既往诊治：

   • 之前的治疗和用药情况如何？
   • 有无药物过敏史？

10. 起病时间和起病情况：

    • 病情是何时开始的？具体的起病情况是什么？
    • 起病前是否有特定的诱因？

避免大模型问诊详细程度完全随机，导致症状细节问诊不足。

【诊断辅助检查方案不准确】

该图包含两部分，展示了一个不准确的辅助检查方案和一个准确的辅助检查方案之间的区别。

图中要点：

1. 不准确方案（左侧）：

   • 标题：辅助检查方案不准确
   • 病例：青年女性，呼吸困难1年
   • 症状：逐渐加重，无喘息
   • 无特殊加重或缓解因素。
   • 无有毒物质接触史，健康史良好。
   • 计划缺少某些必要检查，如甲状腺功能检查多余但缺少肺部CT。
   • 主要问题：甲功多余，缺少肺部CT

2. 准确方案（右侧）：

   • 标题：完善【辅助检查】推荐逻辑
   • 该计划结构化为四种证据：
     • 必要证据
     • 可能证据
     • 充分证据
     • 排除证据
   • 检查证据示例：
     • 必要证据：多发结节性阴影
     • 可能证据：肺功能异常，可能为COPD或慢性支气管炎
     • 充分证据：抗酸染色阳性，考虑结核
     • 排除证据：良性，暂不考虑肺癌
   • 综合推荐检查逻辑确保诊断方案的科学性、安全性、全面性和实用性。

结合要素制定全面的检查方案：

1. 症状和临床特征：了解主要症状、病情发展及伴随症状。
2. 病史：包括重要既往史、一般健康情况、既往诊断和治疗经过、病因和诱因。
3. 检查证据：
   • 将证据分类为必要证据、可能证据、充分证据和排除证据，以系统地确定适当的检查。
   • 确保所有关键检查都包含在内，同时避免不必要的检查。
4. 风险因素和基础条件：评估总体健康状况和相关基础疾病，以有效地定制检查计划。

涉及要素：必要证据、可能证据、充分证据、排除证据，完善辅助检查推荐逻辑。

要将“必要证据、可能证据、充分证据、排除证据”的辅助检查推荐逻辑应用到医学大模型中，可以按以下步骤进行：

1. 定义证据类型和规则：

   • 必要证据：必须进行的检查，以确保诊断的准确性。
   • 可能证据：可能有助于诊断的检查，根据情况选择性进行。
   • 充分证据：能够支持诊断的强有力证据。
   • 排除证据：用于排除某些疾病或情况的检查。

2. 构建证据收集模块：

   • 根据患者的症状、病史和风险因素，收集相关的初始数据。
   • 大模型会根据这些初始数据生成相应的必要证据、可能证据、充分证据和排除证据列表。

3. 制定推荐检查逻辑：

   • 必要证据：如果存在必要证据，必须首先进行这些检查。
   • 可能证据：在进行必要证据检查后，如果结果不明确或需要进一步验证，进行可能证据的检查。
   • 充分证据：如果初步诊断后需要进一步确认，可以选择进行充分证据的检查。
   • 排除证据：在必要和可能证据检查后，如果需要排除某些特定疾病或条件，进行排除证据的检查。

4. 实施算法逻辑：

   • 在大模型中，实现一个多步骤的逻辑推理过程：
     1. 读取患者的症状、病史和初步检查结果。
     2. 根据必要证据规则，生成第一批推荐检查。
     3. 分析第一批检查结果，如果诊断仍不明确，生成可能证据推荐检查。
     4. 根据可能证据结果，生成充分证据检查推荐（如有必要）。
     5. 最后，根据排除证据规则，生成排除某些疾病或条件的检查推荐。

5. 优化推荐系统：

   • 利用机器学习和反馈循环不断优化检查推荐逻辑。
   • 每次检查结果反馈后，调整证据权重和推荐规则，提高准确性和科学性。

6. 示例应用流程：

   1. 症状输入：

      • 患者：青年女性，呼吸困难1年，逐渐加重，无喘息。
      • 初步数据：无有毒物质接触史，健康史良好。

   2. 模型输出必要证据检查：

      • 胸部X光片：多发结节性阴影。

   3. 模型输出可能证据检查（如必要证据检查结果不明确）：

      • 肺功能检测：可能为COPD或慢性支气管炎。

   4. 模型输出充分证据检查（进一步确认）：

      • 抗酸染色：阳性，考虑结核。

   5. 模型输出排除证据检查（排除特定疾病）：

      • 肺部CT：排除肺癌。

通过这种逻辑，医学大模型可以更科学、系统地生成辅助检查推荐，确保诊断的准确性和全面性。

症状因子：

• 主要症状特点
• 病情发展与演变
• 伴随症状
• 起病时间和起病情况

风险因子：

• 重要既往史
• 一般情况
• 诊治经过
• 病因与诱因
• 相关基础病
• 既往诊治

【诊断逻辑与诊断分型不完整】

涉及要素：确诊标准（正向因子+排除其他相关主要疾病因子），对每种疾病根据症状匹配诊断推断公式

这张图说明了诊断逻辑与诊断分型不完整的问题，并提出了利用大模型驱动的解决方案来改进诊断准确性和完整性。

左侧部分：

• 标题：诊断逻辑与诊断分型不完整的问题 (Diagnostic logic and diagnostic classification)
• 病例描述：青年女性，慢性病程，双侧手指、膝关节肿胀1个月，自服布洛芬有效，既往无特殊疾病史。未予治疗，查ANA及RF阳性。
• 问题描述：
  • MG 推理：ANA和RF升高 => 类风湿性关节炎
  • 错误标记：仅基于ANA和RF结果推断类风湿性关节炎，忽略其他可能的相关疾病因素，诊断逻辑不完整。

右侧部分：

• 标题：大模型驱动方案 (LLM driven solution)
• 说明：
  • 诊断决策依赖于大模型的数据训练与微调，即使数据质量完整，模型的一致性及召回可靠性仍不可控，导致诊断逻辑模糊且分型不完整。
  • 解决方案：在慢系统中设置独立的诊断逻辑模块，利用现有的诊断知识图谱来分类所有病例，验证大模型的诊断逻辑和分类。

解决方案展示：

1. 诊断推导公式：

   • 明确诊断逻辑错误（诊断标准）：正向因子 + 排除其他相关主要疾病因子 => 确诊
   • 例如，ANA和RF阳性只是一个线索，还需要排除其他可能导致关节肿胀的疾病（如感染、其他自身免疫性疾病等）。

2. 分型与确诊：

   • 明确诊断的具体分期、分型：不仅确定疾病，还要明确其具体类型和发展阶段。
   • 假设“疑似诊断”是确定诊断：应明确疑似诊断，并进一步验证。

3. 病例讨论与验证：

   • 通过病例讨论模块，进一步验证诊断的准确性和完整性，确保排除其他可能的相关疾病因素。
   • 对每种疾病，根据其诊断标准匹配诊断推导公式，形成准确的诊断逻辑。

如何应用到大模型中：

1. 数据收集与预处理：

   • 收集患者症状、病史、检查结果等数据，并对数据进行标注。
   • 对每个病例进行详细分类，确保数据的完整性和准确性。

2. 诊断逻辑模块化：

   • 建立独立的诊断逻辑模块，根据既有的医学知识图谱和标准，细化诊断逻辑和分类。
   • 对每种疾病，定义明确的诊断标准和推导公式，确保诊断的准确性和一致性。

3. 模型训练与微调：

   • 利用大规模标注数据训练模型，使其能够准确提取患者信息并生成诊断。
   • 通过持续的反馈和微调，优化模型的诊断逻辑和分类能力。

4. 实时验证与反馈机制：

   • 在实际使用中，通过病例讨论和反馈机制，不断验证和调整模型的诊断逻辑。
   • 利用实时数据，动态调整诊断逻辑和推导公式，确保诊断的准确性和完整性。

5. 诊断推导公式的应用：

   • 在模型中，基于输入的患者信息，应用诊断推导公式进行初步诊断。
   • 验证初步诊断，排除其他可能的相关疾病，形成最终确诊。

通过这些步骤，利用大模型驱动的解决方案可以更全面、准确地进行诊断和分类，确保每个病例都能得到科学、合理的诊断。

【治疗方案设计不全面】

涉及要素：接确诊后，必须有实用性（药物治疗方案、一般治疗、随访计划）

这张图说明了治疗方案设计不全面的问题，并提出了利用大模型驱动解决方案来改进治疗方案的准确性和有效性。

1. 左侧部分：

   • 标题：治疗方案设计不全面的问题 (Diagnostic logic and diagnostic classification)
   • 具体病例：青年女性，慢性病程，双侧手指、膝关节肿胀1个月，自服布洛芬有效，既往无特殊疾病史。未予治疗，查ANA及RF阳性。MedGPT给出的诊断是类风湿关节炎。
   • 问题描述：
     • MTX主要用于维持治疗而非首选用药：此处的治疗方案不准确，说明了实际治疗过程中存在的问题。
     • 治疗方案不全面：缺乏实用性，治疗方案不准确，药物选择不合适（例如糖皮质激素作为初始治疗用药不合适）。

2. 右侧部分：

   • 标题：大模型驱动方案 (LLM driven solution)
   • 说明：与检查方案类似，治疗方案的数据内容与方案决策逻辑来自模型训练和微调数据，同样导致方案输出的准确性与有效性无法保障，方案质量不稳定。
   • 解决方案：基于准确的诊断和分类，在慢系统中构建治疗方案与确诊分类之间的逻辑关系，并引入治疗效果和风险收益评估，确保方案输出的有效、合理。
   • 具体展示：
     • 药物治疗方案：根据诊断和病情细化药物治疗方案。
     • 一般治疗：包括生活方式调整、运动建议等。
     • 随访计划：制定详细的随访和监测计划。
     • 细化治疗项目分类：将治疗项目分类，以确保每个方面都得到充分考虑和覆盖。
     • 合理分配治疗项目：在各类治疗项目中进行合理分配，以确保治疗的全面性和实用性。

总结：
这张图表明，利用大模型驱动的解决方案可以更全面地设计治疗方案，确保每个诊断和治疗步骤都有据可依，提高治疗方案的准确性和实用性。

具体包括药物治疗方案、一般治疗和随访计划等，同时通过细化治疗项目分类和合理分配治疗项目来形成更合理的治疗方案。

要将图中提到的治疗方案设计逻辑应用到大模型（如MedGPT）中，可以按照以下步骤进行：

1. 数据收集与预处理

• 收集病例数据：包括患者的症状、病史、检查结果等。
• 标注数据：对数据进行标注，区分不同类型的证据和诊断信息。

2. 定义治疗方案逻辑

• 证据分类：将证据分为必要证据、可能证据、充分证据和排除证据。
• 推荐规则：基于不同的证据类型，定义推荐检查和治疗方案的规则。

3. 模型训练与微调

• 模型训练：利用大量标注数据训练大模型，使其具备从患者数据中提取关键信息并生成诊断和治疗方案的能力。
• 模型微调：通过持续的反馈和数据更新，优化模型的推荐逻辑和准确性。

4. 诊断与治疗方案生成

• 症状与病史输入：输入患者的症状、病史、检查结果等信息。
• 诊断生成：大模型基于输入信息生成初步诊断结果。
• 治疗方案推荐：根据诊断结果，生成相应的治疗方案，包括药物治疗、一般治疗和随访计划。

5. 治疗方案验证与调整

• 治疗效果监测：对实施的治疗方案进行监测，记录其效果和患者反馈。
• 方案调整：根据监测结果和反馈，动态调整治疗方案，确保其有效性和实用性。

具体步骤示例：

1. 数据输入与收集
   患者信息输入：

• 症状：青年女性，慢性病程，双侧手指、膝关节肿胀1个月，自服布洛芬有效。
• 检查结果：ANA及RF阳性。

2. 诊断生成
   大模型基于输入信息生成诊断：

• 初步诊断：类风湿关节炎。

3. 证据分类与检查推荐
   根据初步诊断，大模型生成检查推荐：

• 必要证据：进一步检查关节状况，可能需要X光或MRI。
• 可能证据：血液检查以确认炎症指标。

4. 治疗方案生成
   基于诊断和检查结果生成治疗方案：

• 药物治疗：
  • 甲氨蝶呤（MTX）：主要用于维持治疗。
  • 糖皮质激素：适用于急性期症状控制，但应注意副作用。
• 一般治疗：
  • 生活方式调整：建议患者进行适量运动，注意饮食健康。
  • 疼痛管理：建议使用非处方镇痛药如布洛芬。
• 随访计划：
  • 定期随访：每月一次，评估治疗效果和病情变化。
  • 监测副作用：特别是长期药物治疗的副作用。

5. 治疗方案实施与反馈

• 实施：患者按照推荐的治疗方案进行治疗。
• 监测：定期评估患者的治疗效果和反馈，记录病情变化和药物副作用。
• 调整：根据监测结果和反馈，动态调整治疗方案，确保其有效性和实用性。

6. 反馈机制与持续优化

• 持续数据收集：收集患者反馈和治疗效果数据，输入大模型。
• 模型优化：基于新的数据和反馈，持续优化模型的诊断和治疗方案推荐逻辑。

通过上述步骤，利用大模型驱动的解决方案可以更全面、准确地设计和实施治疗方案，确保患者得到科学、合理的治疗。

方案二：树 RAG

目的是：在与大模型，交互时设计一套主动诊断、总结、思考的过程，以补全诊断所需信息，达到准确诊断的目的。

拆成两个阶段来实现。

第一阶段先实现半手动

让用户填写关键信息，提交到树RAG系统，一个用户对应一个档案，在对话时，让微调大模型来根据文本，来做诊断指引。

这样的好处是，用户病历和信息可以生成足够多的真实数据，并且一户一档，第二阶段完成自动化之后，有更多的用户数据支撑，医院系统转型平滑。

第二阶段就是实现自动化

有了这些真实的数据，你可以微调一个对这个场景增强的大模型了，结合提示词工程，给他链式思考、思维树这样的提示词工程，大模型就能主动地根据用户的对话和后台数据，实现高效引导对话，提升用户体验。

要将上述方案应用到大模型上，具体步骤如下：

第一阶段：半手动实现

1. 创建用户档案系统

• 设计数据库结构：

  • 创建数据库表结构来存储用户信息、病历、症状、检查结果和治疗记录等数据。
  • 每个用户对应一个唯一的档案编号。

• 开发用户界面：

  • 设计用户界面，方便用户输入和更新健康信息和病史。
  • 界面应包括输入表单、选择框等，涵盖所有必要的健康数据字段。

2. 半自动诊断指引

• 微调大模型：

  • 使用现有的大模型（如MedGPT），进行微调，使其能够处理用户输入的健康信息并生成初步诊断建议。
  • 微调数据集可以包括标注的病历数据和对应的诊断建议。

• 实现对话系统：

  • 开发对话系统，能够接收用户输入的健康信息，并调用微调模型生成诊断建议。
  • 对话系统应能够与用户进行多轮对话，逐步引导用户完善病历信息。

3. 数据积累

• 数据收集与标注：
  • 收集用户输入的数据，并进行标注，确保数据的准确性和完整性。
  • 标注数据可以用于进一步微调模型，提升模型的诊断能力。

第二阶段：实现自动化

1. 数据驱动微调

• 微调模型：

  • 利用第一阶段积累的真实数据，对大模型进行微调，增强其诊断逻辑和对话引导能力。
  • 使用标注的真实病例数据进行监督学习，提升模型在具体医疗场景中的表现。

• 提示词工程：

  • 结合链式思考（Chain-of-Thought）和思维树（Tree of Thoughts）等提示词工程，优化大模型的推理能力。
  • 设计提示词模板，引导模型按照预设的逻辑进行推理和对话。

2. 自动化对话引导

• 智能对话系统：

  • 开发智能对话系统，使其能够根据用户输入和档案数据，主动提供诊断和治疗建议。
  • 对话系统应具备上下文理解能力，能够动态调整对话内容和方向。

• 动态调整：

  • 系统能够根据实时对话内容，动态调整诊断和治疗方案，确保用户得到个性化和准确的医疗服务。
  • 通过实时反馈机制，不断优化诊断逻辑和对话引导能力。

3. 系统优化与反馈

• 持续优化：

  • 通过用户的持续使用和反馈，定期对模型进行微调和优化。
  • 根据新数据和用户反馈，调整模型参数和诊断逻辑，提升系统性能。

• 用户体验提升：

  • 设计友好的用户交互界面，提升用户输入和查询体验。
  • 提供个性化的健康建议和随访计划，增强用户的参与感和满意度。

具体实现步骤

1. 数据收集与预处理

   • 定期收集用户输入的健康信息和病史数据。
   • 对数据进行清洗和标准化处理，确保数据质量。

2. 模型微调

   • 利用收集到的标注数据，对大模型进行微调，使其能够更准确地生成诊断和治疗建议。
   • 结合提示词工程，优化模型的推理能力和对话引导效果。

3. 开发对话系统

   • 设计和开发智能对话系统，使其能够与用户进行自然语言对话，提供个性化的诊断和治疗建议。
   • 确保系统具备上下文理解能力，能够动态调整对话内容。

4. 实时反馈机制

   • 建立实时反馈机制，收集用户的使用体验和反馈，持续优化系统。
   • 利用反馈数据，对模型进行定期微调，提升诊断和治疗能力。

5. 跨部门协作

   • 与医疗专业人员和IT团队密切合作，确保系统的专业性和技术实现的可行性。
   • 定期进行系统测试和评估，确保系统性能和用户体验。

通过这些步骤，可以将诊断逻辑与诊断分型应用到大模型中，实现从半手动到自动化的平滑过渡，最终提供高效、精准的医疗诊断和治疗服务。