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          櫻智大模型賦能醫(yī)療,北電數(shù)智與中日友好醫(yī)院共繪數(shù)智醫(yī)療新藍(lán)圖

             發(fā)布時間:2025-02-18 11:33 作者:趙云飛

          在醫(yī)療科技日新月異的今天,人工智能與醫(yī)療行業(yè)的深度融合正引領(lǐng)著一場前所未有的變革。北京電子數(shù)智科技有限責(zé)任公司(簡稱“北電數(shù)智”)憑借其在人工智能領(lǐng)域的卓越表現(xiàn),于2024年底榮獲多項重量級獎項,包括“AI創(chuàng)新先鋒2024年中國生成式AI創(chuàng)新企業(yè)榜單-算力層創(chuàng)新企業(yè)榜”提名,以及“CSDN 2024開發(fā)者影響力年度人工智能企業(yè)”和“InfoQ 2024年度人工智能生態(tài)先鋒企業(yè)”稱號,這些榮譽無疑彰顯了其在AI技術(shù)方面的深厚底蘊和創(chuàng)新實力。

          不久前,在博鰲皮膚健康醫(yī)學(xué)創(chuàng)新論壇上,北電數(shù)智攜手中日友好醫(yī)院,共同推出了針對醫(yī)療領(lǐng)域的“櫻智大模型”,以及專注于皮膚疾病的“櫻智·α專病大模型”。這一重大成果旨在通過人工智能的力量,推動醫(yī)療服務(wù)的智能化升級,提升醫(yī)院的診療效率和科研水平。

          “櫻智大模型”是基于中日友好醫(yī)院豐富的臨床經(jīng)驗和龐大的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)構(gòu)建的專業(yè)循證醫(yī)學(xué)模型。它不僅整合了醫(yī)學(xué)教材、指南、說明書等行業(yè)數(shù)據(jù),還深入挖掘了醫(yī)院的高質(zhì)量專病和臨床研究數(shù)據(jù)。通過預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)、PE、RAG檢索增強(qiáng)等技術(shù)手段,確保了模型的精準(zhǔn)性和可靠性,為醫(yī)療服務(wù)和醫(yī)學(xué)研究提供了堅實的基礎(chǔ)。

          為了保障“櫻智大模型”的專業(yè)性和準(zhǔn)確性,北電數(shù)智與中日友好醫(yī)院共同建立了“醫(yī)療可信數(shù)據(jù)空間”。這一空間為模型的訓(xùn)練提供了強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)支持,使其能夠精準(zhǔn)融合多種行業(yè)及院內(nèi)專業(yè)數(shù)據(jù),有效溯源權(quán)威指南和知識。這不僅提升了模型的構(gòu)建質(zhì)量,還為醫(yī)生在醫(yī)學(xué)咨詢、診療、病歷編寫以及藥物安全評估、會診、教學(xué)等方面提供了全方位的輔助。

          “櫻智大模型”具備強(qiáng)大的醫(yī)學(xué)領(lǐng)域相關(guān)能力,包括理解、診斷和生成功能。它依托安全可靠的大算力和大數(shù)據(jù)支撐,能夠快速響應(yīng)各類專業(yè)需求,同時確保醫(yī)療數(shù)據(jù)的安全性和可信度。未來,“櫻智大模型”系列將涵蓋多個科室的專病模型,以及全場景的智能體應(yīng)用,形成“MxN”模型應(yīng)用矩陣,全面提升醫(yī)院的診療服務(wù)能力和科研水平。

          目前,面向皮膚科的“櫻智·α專病大模型”已經(jīng)率先落地應(yīng)用。它融入了皮膚病專業(yè)數(shù)據(jù),為醫(yī)生臨床工作提供了有力支持。基于這一模型,北電數(shù)智與中日友好醫(yī)院還開發(fā)了多個智能體助手應(yīng)用,覆蓋了助診、助研等多個場景。這些智能體助手通過語音、圖像等多種形式收集病情信息,進(jìn)行深度病例分析和實時答疑,助力醫(yī)生更高效、精準(zhǔn)地評估病情,提升診療效率和質(zhì)量。

          在助診場景中,智能體助手如跟診助理Agent,能夠支持多模態(tài)病歷特征提取,依據(jù)語音、圖像等信息進(jìn)行綜合分析輔助判斷,還能自動生成病歷模板,大大簡化了醫(yī)生的工作流程。而在助研場景中,專業(yè)助手Agent和數(shù)據(jù)洞察Agent同樣表現(xiàn)出色。它們能夠基于專病指南和優(yōu)質(zhì)病歷完成專業(yè)問答,還可對接臨床數(shù)據(jù)系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,提供有價值的洞察建議,有效提升醫(yī)療服務(wù)與科研創(chuàng)新水平。

          據(jù)實際應(yīng)用反饋,“櫻智·α專病大模型”打造的智能體助手在院內(nèi)場景中成效顯著。它們使平均診療時間縮短了20%,誤診率降低了15%,病歷書寫效率提升了75%、質(zhì)量提升了45%。這一成果極大地減輕了醫(yī)生的負(fù)擔(dān),提升了病歷撰寫及相關(guān)診斷流程的規(guī)范性,為醫(yī)療行業(yè)的智能化升級樹立了新的標(biāo)桿。

           
           
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