以大模型為代表的人工智能技術(shù)在醫療行業(yè)具有重大應用價(jià)值，包括病歷文書(shū)處理、醫患互動(dòng)、精準診療等。目前全球范圍內，醫療行業(yè)的最大痛點(diǎn)之一是醫生護士花費大量時(shí)間在病歷書(shū)寫(xiě)和錄入上。有關(guān)調查數據顯示，這方面的工作占據了他們60%的時(shí)間。在國內的住院醫生中，甚至占據了90%的時(shí)間�；⒉├�用大模型的歸納總結、邏輯推理和自然語(yǔ)言對話(huà)能力，大幅提高醫生護士的工作效率，減輕了醫護人員的工作負擔。

該案例采用了Tigerbot自研通用大模型和SoftTiger醫療基礎大模型，利用國內外數百位醫生的標注校驗的脫敏臨床真實(shí)數據，經(jīng)過(guò)了數百張GPU為期數月的訓練和微調。該模型通過(guò)國際權威的醫療行業(yè)術(shù)語(yǔ)庫和知識庫，對病歷文書(shū)進(jìn)行知識抽取和知識庫構建，大幅降低了大模型的幻覺(jué)；基于多語(yǔ)言能力，該應用天然涵蓋包括中文、英語(yǔ)、拉丁文、阿拉伯語(yǔ)在內的多語(yǔ)種和小語(yǔ)種，以支持“一帶一路”國家戰略項目。該應用落地到真實(shí)場(chǎng)景后，經(jīng)過(guò)chatbot arena 方法的系統評測和專(zhuān)家評測，效果達到全球前三，僅次于GPT-4和 GOOGLE-GEMINI，優(yōu)于GPT-3.5和LLAMA-2在內的主流開(kāi)源模型。經(jīng)臨床醫生試用后，降低了他們在書(shū)寫(xiě)病歷報告上67%的時(shí)間。此案例已經(jīng)推動(dòng)了公司和巴西醫療機構和保險機構的業(yè)務(wù)合作。該研究成果已經(jīng)被在斯坦福大學(xué)舉辦的AAAI 2024 Spring Symposium on Clinical Foundation Models錄取并發(fā)表，是首個(gè)被國際頂級學(xué)術(shù)會(huì )議錄取的醫療基礎大模型。

目前全球范圍內，醫療行業(yè)的最大痛點(diǎn)之一是醫生護士花費大量時(shí)間在病歷書(shū)寫(xiě)和錄入上。有關(guān)調查數據顯示，這方面的工作占據了他們60%的時(shí)間。在國內的住院醫生中，甚至占據了90%的時(shí)間�；⒉├�用大模型的歸納總結、邏輯推理和自然語(yǔ)言對話(huà)能力，大幅提高醫生護士的工作效率，減輕了工作負擔。

我們采用了Tigerbot自研通用大模型和SoftTiger醫療基礎大模型，利用國內外數百位醫生的標注校驗的脫敏臨床真實(shí)數據，經(jīng)過(guò)數百張GPU為期數月的訓練和微調。該模型通過(guò)國際權威的醫療行業(yè)術(shù)語(yǔ)庫和知識庫，對病歷文書(shū)進(jìn)行知識抽取和知識庫構建，大幅降低了大模型的幻覺(jué)；基于多語(yǔ)言能力，該模型天然涵蓋包括中文、英語(yǔ)、拉丁文、阿拉伯語(yǔ)在內的多語(yǔ)種和小語(yǔ)種，以支持“一帶一路”等國家戰略項目。該應用落地到真實(shí)場(chǎng)景后，經(jīng)過(guò)chatbot arena 方法的系統評測和專(zhuān)家評測，效果達到全球前三，僅次于GPT-4和 GOOGLE-GEMINI，優(yōu)于GPT-3.5和LLAMA-2在內的主流開(kāi)源模型。

經(jīng)臨床醫生試用后，該應用減少了他們在書(shū)寫(xiě)病歷報告上67%的時(shí)間，為醫生護士減輕了工作負擔，提高了工作效率，使醫生把更多時(shí)間用在診療和科研上，是臨床醫療工作流程上的一次變革，具有重大的社會(huì )價(jià)值。該研究成果被在斯坦福大學(xué)舉辦的AAAI 2024 Spring Symposium on Clinical Foundation Models 錄取并發(fā)表，是首個(gè)被國際頂級學(xué)術(shù)會(huì )議錄取的醫療基礎大模型。

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