在人工智能技術飛速發(fā)展的今天，大模型以其強大的信息處理與泛化能力，正深刻改變醫(yī)學領域的科研與臨床實踐。與此同時，以聚類分析、隱結構分析等為代表的經(jīng)典機器學習算法，并未因新技術的沖擊而黯然失色，反而在融合與迭代中煥發(fā)新的生命力。如何理性看待大模型與經(jīng)典算法的關系，推動二者協(xié)同發(fā)展，已成為醫(yī)學智能化進程中的重要課題。
一、智能診療：需求與挑戰(zhàn)并存，安全與信任是核心
隨著人口老齡化加劇和醫(yī)療服務需求不斷提升，智能診療技術展現(xiàn)出廣闊的應用前景。從患者診前導診、診后隨訪，到醫(yī)生輔助決策、醫(yī)療機構管理優(yōu)化，人工智能正在多環(huán)節(jié)賦能醫(yī)療流程。然而，技術的落地并非一帆風順。數(shù)據(jù)隱私、算法可靠性、醫(yī)患信任等問題成為必須跨越的門檻。
【資料圖】
正如專家所指出的，人工智能不應被視為醫(yī)生的替代者，而是有力的輔助工具。尤其在中醫(yī)等注重經(jīng)驗傳承的領域，AI能夠加速年輕醫(yī)師的成長，將名醫(yī)經(jīng)驗系統(tǒng)化、可傳承化。但同時，必須認識到算法可能存在的“幻覺”或偏見，尤其在關乎生命健康的醫(yī)療場景中，安全性始終是第一原則。
二、技術路徑：大模型與經(jīng)典算法，各有千秋、互補共進
大模型技術具備強大的自然語言理解與生成能力，能夠快速適應多類任務，像一位“全科醫(yī)生”，覆蓋面廣、響應迅速。然而，其“黑箱”特性也帶來可解釋性不足的挑戰(zhàn)。相反，經(jīng)典機器學習算法如支持向量機、邏輯回歸等，雖處理大數(shù)據(jù)時效率有限，但規(guī)則清晰、結果可追溯，猶如“專科醫(yī)生”，在特定場景中表現(xiàn)精準。
未來醫(yī)學AI的發(fā)展，不應是二者擇一，而應推動深度融合。例如，在數(shù)據(jù)預處理階段，經(jīng)典算法可幫助過濾噪聲、提取關鍵特征；而在決策輸出環(huán)節(jié)，又可借助其可解釋性增強結果可信度。大模型負責復雜語義理解與生成，經(jīng)典方法則承擔精細化校正與規(guī)則約束，如此協(xié)同，方能兼顧效率與安全。
三、迭代升級：經(jīng)典算法不淘汰，而是煥新出發(fā)
有人認為經(jīng)典機器學習算法會逐漸被取代，但更多專家指出，其輕量化、可解釋、易部署的特點，使它在數(shù)據(jù)稀缺或任務明確的場景中仍具不可替代的價值。正如油車與電車各有適用場景，技術路線并無絕對優(yōu)劣，關鍵要看是否契合實際需求。
當前，已有研究嘗試將傳統(tǒng)算法嵌入大模型框架，形成“可微SVM”“神經(jīng)決策樹”等混合模型，既保留深度學習的表達能力，也具備良好的解釋性。這種“融合創(chuàng)新”正是經(jīng)典機器學習在大模型時代的生存法則——不是被動退出，而是主動進化。
結語：以人為本，技術賦能醫(yī)療未來
無論是大模型還是經(jīng)典機器學習，最終目標都是服務于人的健康。在推進技術落地的過程中，必須重視醫(yī)學專業(yè)知識的融入和臨床實際場景的匹配。只有將算法能力與醫(yī)療需求深度結合，以安全可信為前提，以融合創(chuàng)新為路徑，才能推動醫(yī)學智能化穩(wěn)步向前，真正實現(xiàn)“科技賦能醫(yī)療，健康惠及人人”。（作者：陸 麗 王綮）
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