DeepSeek 和“知识蒸馏”将如何重塑医学

本月在巴黎举行的AI峰会上，全球关于人工智能的讨论发生了意想不到的转变。美国副总统J.D. Vance在峰会第二天表示，当前世界对待AI的态度“过于自我意识化，过于规避风险”，警告过度监管可能会“使我们几代人以来见过的最具前景的技术之一陷入瘫痪”。

他的发言反映了政治和商业领袖对AI的看法正在发生变化——不仅将其视为一种需要规范的技术，更是需要加速发展的力量。

这一变化在关键时刻到来。就在上个月，一家鲜为人知的中国公司推出了DeepSeek-V3，随后又推出了一款高性能推理模型DeepSeek R1。尽管这家公司相对默默无闻，但独立评估表明，其产品已经可以与OpenAI、Google和Anthropic等业界领导者的产品相媲美。更重要的是，DeepSeek的模型是开源的，个人和公司都可以免费下载、使用和进一步开发。

这些进展将改变多个行业，从金融到气候科学再到制造业，但在医疗保健领域的冲击最大。DeepSeek对医学的最大影响并不只是来自于其模型本身，而是来自医疗创新者如何利用其开源特性，构建新一代AI驱动的医疗工具。

直到现在，只有拥有数十亿美元的公司才能负担得起开发AI系统。训练一个大型语言模型需要数亿美元的计算资源和数千个昂贵的Nvidia GPU。DeepSeek通过证明可以在以前成本的一小部分（据称低至600万美元）开发出最先进的AI模型，改变了游戏规则。

DeepSeek是如何做到这一点的？其工程师开创了一种完全不同的AI开发方法，结合了三项关键突破：

• 专家混合：DeepSeek不是训练单一庞大的神经网络，而是将其AI分为较小的、专门的“专家”网络，每个网络专注于不同的主题领域。这减少了GPU之间的通信需求，大幅降低了能耗。

• 数学压缩：通过优化数值数据的处理和存储，DeepSeek减少了内存需求并降低了计算成本，而不会牺牲准确性。

• 知识蒸馏：DeepSeek的AI不是从零开始训练，而是从现有模型中学习，提取和精炼知识，从而更快、更便宜、更高效地进行训练。

虽然所有这些创新都促成了DeepSeek的早期成功，但知识蒸馏的广泛应用将产生最大的影响。通过大幅降低训练AI模型的成本和时间，这种方法将使小型医疗初创公司能够在不需数十亿美元投资的情况下，构建高度专业化的AI应用。

对于医疗保健而言，知识蒸馏和DeepSeek的开源方法改变了游戏规则。小型医疗公司现在可以采用现有的AI基础，并对其进行改进，纳入特定疾病的数据和数百万患者互动的关键经验。结果将是新一代高度专业化的AI工具，能够改善诊断、治疗和慢性病管理。

与许多AI开发受限于缺乏新数据的行业不同，医疗保健提供了大量未被充分利用的机会来训练先进的生成式AI系统。目前，医院床边监护仪97%的数据被丢弃，从未用于改善患者护理。同样，数百万来自医疗呼叫中心和慢性病管理项目的电话和视频互动记录仅用于法律和质量保证目的，尚未被纳入像OpenAI或Anthropic这样的大型AI模型的训练中。

以下是两个将结合知识蒸馏和未使用的医疗数据的AI医疗应用，为更专业、以患者为中心的解决方案铺平道路：

1. 使用AI虚拟护理团队进行急性诊断

数百万患者依赖护士咨询热线和远程医疗服务获取医疗指导。像Teladoc和Omada Health这样的公司雇佣人类临床医生帮助患者管理急性症状和病情。尽管这些服务很有价值，但它们昂贵、劳动密集且难以扩展。

通过知识蒸馏和真实世界的训练数据，AI虚拟护理团队可以以更低的成本提供相同的专家级服务。具体方式如下：

• 新模型将从现有的大型语言模型中提取相关医学知识（就像DeepSeek使用蒸馏技术一样）。

• 这些AI助手将接受数百万次真实患者与临床医生互动的训练，分析呼叫中心记录、护士咨询和远程医疗访问，以提高其准确性和决策能力。

• 在部署前，AI虚拟护理团队将在现实场景中与人类临床医生进行严格测试。一旦它们在准确性、响应质量和同理心方面表现出比人类临床医生高出10%，就将有资格获得FDA批准。

2. 使用AI健康代理进行慢性病管理

当糖尿病、心力衰竭和高血压等慢性病管理不善时，患者面临更高的生命威胁并发症风险。根据CDC的数据，多达50%的心脏病发作、中风、癌症和肾功能衰竭可以通过更有效的慢性病管理预防。减少这些可避免的医疗危机将大大减少昂贵治疗、急诊室就诊和住院的需求。

问题不在于缺乏医学知识。医生知道如何预防这些并发症。真正的挑战是时间。大多数患者每隔三到六个月才见一次医生，在两次就诊之间几乎没有监督。因此，许多慢性病多年得不到控制，导致健康恶化和医疗费用飙升。

为了填补这一空白，慢性病管理项目已经开发出来，为患者提供持续支持。但这些项目严重依赖人类临床医生，使其昂贵且无法普及到大多数美国人。

今天，只有60%的高血压病例（中风的主要原因）得到良好控制。糖尿病的情况更糟，它是心脏病发作和肾功能衰竭的主要原因。

AI健康代理与家庭可穿戴监测设备结合，可以改变这一局面，以较低的成本提供实时疾病管理。这些工具将为所有患者提供连续、个性化的护理，无论收入或地理位置如何。

具体方式如下：

• 类似于AI虚拟护理团队，AI健康代理将首先通过知识蒸馏获得广泛的医学知识。然后，它们将通过分析来自Omada Health和Teladoc的Livongo等慢性病管理项目的患者互动数据，发展特定疾病的专长。

• AI还将连接到家庭监测设备，通过蓝牙传感器跟踪血糖水平、体重、呼吸模式和日常活动。患者无需等待面对面或虚拟与护士互动，当他们的状况未能按预期对治疗作出反应时，会收到实时警报。

• 因此，当出现严重健康问题时（例如心力衰竭患者的早期液体潴留迹象），AI将立即识别问题并同时通知患者和医生，实现更快的干预，防止昂贵的急诊室就诊和住院。

这些AI代理还将经过严格的临床测试。FDA批准要求这些模型在信息准确性、成功疾病控制和早期并发症识别方面优于人类临床医生。

未来之路：推动更好的可及性、公平性和健康

目前，AI驱动的虚拟护理每小时成本约为9美元。随着AI应用规模扩大，成本将下降，使专家级医疗指导变得可负担且普及。结果将是改善患者预后和降低总体医疗成本。

这些工具不会取代医生和护士，而是填补护理中的关键空白，在办公室就诊之间提供持续支持，增强疾病管理。

与许多分析师可能认为的不同，最大的成本节约并非来自用AI替代人类临床医生。而是来自预防影响60%美国人并占70%医疗支出的慢性病并发症。

直到现在，开发创新的生成式AI解决方案需要数十亿美元的资金，限制了除最大公司外的所有机会。

随着开源模型的可用性、知识蒸馏的应用以及基于数据和人类互动的额外训练，这些障碍已被降低。

唯一的问题是：谁将引领这一变革？

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