2024-11-21 21:53 北京
今天是世界胰腺癌日，为大家介绍一个特别的开发者团队。
今天是 2024 年世界胰腺癌日，这种疾病因为发病迅猛、五年生存率只有 7%到 10%，也被称为「癌症之王」。
我们要为大家介绍一个阶跃星辰开发者生态中特别且温暖的产品——小胰宝。
小胰宝是一个面向胰腺肿瘤患者及家属的开源公益项目，大力倡导使用 AI 技术，为患者和家属最大程度解决在医学、疾病、心理及营养等方面的信息差问题。小胰宝上线的首款产品，是为胰腺癌患者提供服务的智能助手。
小胰宝的开发者 Sam ，也是一位胰腺癌患者。在寻求治疗的过程中，Sam 发现信息差成为患者治疗过程中最大的问题。甚至有人在恐惧之下寄希望于“神医”，采用了未经验证的方案，错过最佳治疗时机。
在一个公益病友组织内，Sam 接触到了医生和病友们传递的专业治疗经验和国内外权威的治疗指南，开始采用系统化的循证治疗方案。
“生病了之后会有很多家人朋友来关心你，但对于深处谷底的人，同情是最不需要的东西，我们需要的是看到光，病友群给了我能握在手中对抗疾病的武器”。他发现，虽然老患者都很热心，但新加入的病友会重复问询基础问题，占用大量回复精力。而医生因为过于忙碌，通常只能回复只言片语，难以兼顾温度。
出于多年从事数字化解决方案专家的职业本能，Sam 决定用大模型能力开发一款 RAG 产品，根据权威的治疗手册为病友们答疑，并在大家需要情感支持时，提供 7×24 小时的温暖陪伴。
一个月后「小胰宝」上线了，因为功能实用且具有专业性，这款产品在病友群内快速扩散，很快用户量就突破了 5000 人，二次使用率超过 70%。那一刻 Sam 突然意识到小胰宝真的帮助了 5000 个人和他们背后的家庭。
小胰宝也是最早接入阶跃星辰 Step-1V 视觉理解多模态大模型的 AI 应用之一，推出了「病情提醒」功能。患者在小胰宝上传不同时期的血液、CT 等检查报告，大模型就能对比分析出每次检查之间的变化，提醒患者该注意哪些关键指标，解读背后的风险。
来源：小胰宝产品｜病情识别
目前，小胰宝已经帮助了上万名癌症患者和家属。
在开发小胰宝的过程中，这支开发者志愿团队，探索出了通过 AI + RAG（检索增强现实）构建帮助患者和家属克服医患信息差的智能助手，并意识到这套模式和经验可以通过开源的力量复制到更多病种。
除了小胰宝，目前，团队还开发出了肺癌肿瘤患者信息助手“小肺宝”和肛管癌患者信息助手“小萌宝”。
不止如此，已经有志愿者在罕见病和抑郁症领域，评估和推进利用 RAG 技术去解决患者信息差，并进行危机干预。
最近，小胰宝团队还正式发起了“微光成炬计划”，包括阶跃星辰、Ucloud、Knows 在内的公司都是这一计划的生态成员，为小胰宝提供大模型技术、云计算资源、医疗知识库等方面的资源支持。
而为了打造服务更多癌症病种患者的产品，小胰宝在招募 RAG 专业志愿者、有医学和药学背景的志愿者、医学专业在校研究生，特别是在卵巢癌，胃癌及其它癌种有沉淀的人士。与此同时，也寻求与跨癌种社群的组织者、能免费提供技术能力的平台达成合作，提升 AI 能力在社群中的使用。
?小胰宝入口：
chat.xiaoyibao.com.cn
?小肺宝入口：
chat.xiaofeibao.com.cn
我们跟小胰宝的创始人 Sam，运营负责人晓乐和复旦肿瘤医院胰腺综合治疗部护士长唐雯洁教授做了一次访谈，一起聊聊小胰宝的初心，以及多模态大模型技术如何与公益结合，为胰腺癌病友们解决治疗过程中的种种问题。
以下是访谈内容的节选，enjoy：
Q：从得知自己患病后，你经历了怎样的心路历程？
Sam：肿瘤患者在心理上一般会经历五个阶段（否认期、愤怒期、协议期、沮丧期、接受期），我也是这样过来的。我记得当时体检发现了异常，第一反应就是医院不靠谱。之后去了复旦肿瘤医院检查又再一次确诊了。即便确诊了，否认和愤怒的心态还是很强烈。之后因为本能的求生欲，开始寻找正确的治疗方式。我相信我必定不会留在谷底，只要爬上去，慢慢就会看到光，大概用了 1 个月的时间接受这件事。对患者来说，很重要的是找到能给你客观的、系统化治疗建议和解决方案的人。另外患者也要冷静的对比、做出独立判断。有的患者可能会在疾病的压力下去寻找循证治疗以外的方式，但效果往往不理想，甚至缩短了生命周期。
Q：小胰宝是如何诞生的？
Sam：是病友群里的交流启发了我。病友群对新病友来说非常重要，它是有温度的，老患者愿意花时间帮助新患者，提供了大量宝贵的经验，但我注意到他们每次都要在群里重复回答很多问题，这个过程完全可以智能化。于是就开始研究国内外关于胰腺癌的治疗指南和患者手册，目标是开发一个能通过 AI 能力服务病人的智能助手，输出专业知识、7x24 小时提供有温度的陪伴。在 2024 年 3 月前，我几乎一个人完成了所有工作，但在 4 月之后，我遇到了开源社区的一些专家，他们帮我打开了开源这扇门。从那时起，我们快速地完成了产品版本能力升级、社区团队构建，还成功复制到了跨癌种领域。
Q：从专业医生的视角看，小胰宝这类产品能帮助患者解决哪些此前没有被满足的需求？跟医院诊疗如何形成乎不同关系？
唐雯洁教授：在患者教育方面，小胰宝这类使用了 AI 技术的应用确实能够解决我们医疗同事因时间和精力不足，无法对患者进行个性化的知识普及和教育问题，它实现了我们期待中的能力和效率；
患者教育在帮助患者提升对于医疗方案的理解，从而更好的配合医生，提高治疗的依从性受益，让患者从稳定和科学治疗中，获取更大的治疗效果，能够在掌握病情知识后，克服慌乱，积极配合治疗，做好自己在营养和心理支持能力。这是非常好的综合治疗模式的体现。
Q：胰腺癌病友最需要解决的问题是哪些？
晓乐：我们分析了用户与小胰宝交流的内容，发现大家最关心的是治疗方案的方向、饮食问题以及采取化疗等治疗手段时可能引发的并发症。当患者对病情和病症的发展方向没有认知，他们往往会缺乏信心，感到沮丧。有些患者因为使用了小胰宝，最终选择了更合适的治疗方案。另外患者在治疗过程中，无法时刻询问医生关于指标的意义或注意事项等细节，或者有时候无法完全理解医生的解释。这种时刻他们可以通过小胰宝来获取专业名词的解释、理解自己处于什么样的阶段、药物或化疗等治疗手段的作用是什么。这种细节性的陪伴非常重要，因为无论是病人的家属还是医生，都无法完全经历病人所经历的心理波动、治疗中的无助感。然而，像小胰宝这样的 AI 服务，可以在这些方面提供持续的帮助。
Q：多模态大模型技术，在小胰宝产品功能实现上发挥了什么作用？
Sam：小胰宝接入了阶跃星辰多模态理解大模型 Step-1V 做病历识别，虽然图像识别并不是最新的技术，但大模型做件事的进步非常显著，尤其是在识别和推理能力的结合上。这让我们实现了一个重要场景 0 到 1 的突破，就是病情提醒。肿瘤患者在治疗过程中，会定期进行血液检查和 CT 检查，产生报告通常是标准化、电子化的。如果这些报告能够以图片姓氏传给大模型进行对比和解析，提醒患者其中的变化并做出解释和归纳，那是非常有价值的。过去，AI 在这方面一直存在瓶颈，通常需要先将图片抽取出文本，再交由大模型分析。
通过阶跃多模态的能力，最近我们实现了将同一患者两个月内的病情图片截图输入大模型，大模型能够进行指标计算、差距提示、文字说明，以及提出后续建议。这些建议并不是治疗建议，而是提醒患者注意哪些指标的变化、可能的风险是什么，并建议他们与医生沟通下一步的治疗方案，比如是否需要做增强 CT 或其他影像检查。这是一个大模型在关键能力上的直接应用突破，解决了连续性的病情对比、指标固化和病情提醒难题。目前，我们还希望增强数据库和内存结合的能力，让大模型能够计算并保存长期的指标数据，以便提高在多轮对话中对话质量。RAG（检索增强生成）技术在这里的应用价值非常明确，通过小数据增强提高大模型输出的准确性，这是未来 LLM（大语言模型）应用中的重要场景。
Q：作为开发者，为什么会选择接入阶跃星辰的大模型？
Sam：我们接入了阶跃星辰的 Step-2 语言大模型和多模态大模型。阶跃的模型上线后，我们第一时间进行了测试，发现在以下场景表现都比较突出。
逻辑性提高：针对答复逻辑，表现的更为有逻辑性，结合 RAG 的输出层级体系稳定，用户端的体验是清晰，准确，这是很大的一个改善。我们并没有大幅度调整 Prompt，这个变化是底层模型能力的价值体现。我们对比了 GPT，Step-2 表现得更有优势。
图像识别：我们还在调试代码，期待跟阶跃星辰的伙伴一起把图片解析能力接入微信生态，在图像识别部分，能够实现病历报告解读这样的场景。
语言 TTS（Text To Speech，从文本到语音）能力：我们也在测试 TTS 的应用，对于老年人以及治疗中由于化疗损伤不方便阅读的病友人群，可以使用语音进行交互。这方面我们期待的是，小胰宝能拥有实时可打断的最新 TTS 能力，也就是意味着我们可能需要小程序或者 App 端支持这种能力。欢迎有技术专长的志愿者加入，Lead 这个分支。
Q：据你观察，国内 AI+医疗的项目都在做哪些探索？
晓乐：北京一些医院已经开始使用 AI 导诊系统，输入基本信息，它会告诉你应该去哪个科室。据我了解，这些项目在初期是非营利的，后期可能会走向大众服务健康的方向，逐渐转为盈利模式。
Sam：我首先想到的是 Coze 上有个项目叫“急诊室的一夜”，这是一个结合了 RAG 和 Workflow 的 Multi-agent 的应用，可以模拟急诊室的紧急情况，并提出问题，让屏幕前的用户做出抉择。虽然目前面向患者的 AI 应用较少，但我相信随着技术的成熟这个场景的需求增长空间很大。以肿瘤为例，25 种不同的肿瘤患者都需要一个高效率的信息获取工具，与 RAG 结合的应用，但现在 80% 以上的家属和病人仍在使用百度搜索信息。我们现在的所有项目搭建过程都是开源的，我们走过的弯路都可以避免再走了。小胰宝的模式可以复制到乳腺、甲状腺等领域。小萌宝（肛管癌患者支持与科普公益项目，提供权威医疗知识及 7x24 小时一对一陪伴）的准上线只需要两天就能完成。
Q：AI+ 医疗的公益项目要真正落地，需要怎样的土壤？
Sam：做小胰宝的早期，我觉得想要实现这件事确实是有些困难的，因为涉及到的陌生领域非常多。我非常希望能够得到一些平台的帮助。当时，我确定了公益方向，做出了一个产品原型，尝试去联系各家大厂寻求帮助。然而，实际情况并不像我想象的那么顺利。无论是 Token、技术能力还是其他项目所需的支持方向，他们都觉得不适合，不符合他们的要求。
什么是好的土壤呢？我认为就是从小善入手，一群普通人一起做事情，让微光照亮微光，汇聚在一起时，照亮一个更大的区域。我们的项目就是这样，在开源社区吸引到几十位伙伴，大家没有金钱利益，纯粹从公益的角度去实现目标。现在团队已经有 100 多人了。在小胰宝的开发过程中，我们看到类似于阶跃星辰、FastGPT 这样的创业公司，他们反而更好地印证了微光成炬的概念。当这些能量聚在一起时，我们能够将一个人坚持的项目变成一群人共同前进的项目，走得更远。这本身就是科技向善的最佳实践。
Q：请介绍下你们最新推出的产品「小肺宝」。
晓乐：我们已经有了一定的规模和明确的组织分工，希望拓展到其他癌症领域，小肺宝就是我们面向肺癌（包括小细胞肺癌和非小细胞肺癌）患者推出的智能助手，可以提供包括治疗科普、患者教育、报告解读、心理安抚和营养支持等围绕患者和家属的全面综合治疗信息。这款产品的核心价值就是更全面地整合患者全病程中需要的医疗信息，减少肺癌患者和家属的信息差。
