垂直医疗大模型概述
39AI全科医生是一个基于垂直医疗大模型的解决方案，旨在为初级全科医生提供医学咨询、疾病诊断和精准辅助诊断等功能。该模型分为三个阶段：初级全科医生大脑、疾病诊断和精准诊疗方案。
三个阶段三个功能
- 初级全科医生大脑（2023年初级全科医生大脑）：主要基于主诉和扼要病史，AI询问病史，给予初步诊断建议。
- 疾病诊断：主要基于主诉和扼要病史，AI询问病史，给予初步诊断建议。
- 精准辅助诊断：结合医学咨询和疾病诊断，提供更精准的辅助诊断。
技术路线
- 海量数据标注、强大算力、模型训练：
- 预训练数据多轮清洗加工：排除数据缺失、错误或重复，使用聚类算法和回归模型修复问题数据，人工翻阅及抽样审核纠正语法错误，核查信息脱敏情况。
- 知识图谱构建及应用：自研实体关系抽取模型抽取医学领域信息，利用Transformer自注意力机制编码输入文本上下文，利用医学知识图谱生成监督训练数据和上下文学习样本。
- 医生大脑AI模型训练：预训练阶段无监督学习医疗领域语言模式和知识，特定医疗任务或数据集微调帮助模型理解医疗任务，基于人类反馈的强化学习方法对生成模型进行优化。
- 模型演进与迭代更新：定期维护与调整模型，解决偏见、过拟合、故障等问题，收集新数据重新训练与微调模型，持续优化和扩大应用领域，让AI大脑具备工具使用能力，确保专业性和准确性。
应用场景
- AI+销售培训
- AI+智慧医院与学科建设、企业社区健康管理
核心观点与关键数据
- 技术基础：基于transformer的LLM大语言模型自主研发，采用相关自然语言处理技术和深度学习算法等人工智能技术。
- 数据积累：十年深耕互联网医疗，服务2000多家区县市医院，覆盖30多个专业科室，数千万结构化的专科医学数据；23年沉淀数十亿条经医生标注过的医学问答、病例文章及健康科普数据。
- 模型特点：基于症状的诊断，上万种疾病准确九成；源于自身基因，自身数据各国指南文献，人类医学成果的数字永生；循医疗本质微调反馈，激发AI底座输出。
研究结论
39AI全科医生通过垂直医疗大模型，有效提升了初级全科医生的诊疗能力，为中国医疗优质资源同质化下沉做出了贡献。
