今天,商湯發布升級版醫療健康大語言模型——“大醫”,并正式面向醫療健康產業鏈上下游機構客戶開放服務。
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內嵌醫學“場景集市”,包含13個預設場景。
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支持提示工程自定義、長程記憶存取和醫學知識庫查詢總結等一系列個性化功能。
- 高質量訓練、低門檻部署,醫療健康機構可根據實際需求打造專屬醫療健康大模型。
目前,商湯已與鄭州大學第一附屬醫院、上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院、上海交通大學醫學院附屬新華醫院等機構開展合作,實現“大醫”在具體醫療健康場景中落地。
“商湯科技副總裁、智慧醫療業務負責人張少霆表示:‘大醫’的服務范圍不僅僅在醫院,而是希望能夠覆蓋整個醫療健康產業鏈。”
接下來,商湯科技還將探索與營養保健、健康管理等領域企業、機構合作,為企業服務數智化轉型提供強大驅動力,充分釋放大模型在醫療健康產業的潛力,為產業鏈高質量發展賦能。
打造“場景集市”,緊貼臨床需求
助力醫療服務提質增效
聚焦真實醫療健康場景落地能力,“大醫”功能覆蓋智慧大健康、智慧患者服務、智慧臨床以及數智建設四大領域,包括智能自診、用藥咨詢、診后隨訪管理、智慧病歷、影像報告結構化等13個細分醫療健康場景。面對日常健康咨詢 “大醫”可充當“體檢咨詢助手”、“健康管家”等角色。提供疾病風險預測、檢驗檢查分析、體檢咨詢、健康問答等健康管理服務,經過多輪對話后給出健康咨詢建議。 基于該能力,“大醫”能夠幫助傳統大健康領域企業實現服務模式的全面數智化革新,極大提升用戶健康管理的便利性。
面對患者就診需求 “大醫”可化身“陪診助手”,高效實現智能導診、預問診等患者服務功能。
門診環節,“大醫”能夠充當醫生的得力助手,實時記錄、整理、識別醫患問診對話內容,并將提取總結的病歷信息上傳至電子病歷系統,解放醫生雙手,提高臨床效率。臨床診療場景中,“大醫”能夠提供臨床輔助決策支持。
在診后,“大醫”可為患者提供用藥指導,并幫助患者建立隨訪檔案及制定隨訪計劃,提高醫療服務質量。
此外,“大醫”的總結能力可以將患者就醫過程總結成階段性小結、出院小結等多種實用臨床模板,還支持將醫學影像報告、臨床病歷中的自由文本一鍵生成結構化報告,方便醫生進行醫學統計,提升科研效率。
“大醫”功能覆蓋四大領域13個細分醫療健康場景
憑借出色性能,“大醫”已在多家醫療機構實現落地,并獲得廣泛認可。
商湯與鄭州大學第一附屬醫院國家遠程醫療中心合作,基于“大醫”研發了行業前沿的用藥咨詢大語言模型,為患者提供智慧、便捷、高效的線上用藥咨詢服務和體驗。
商湯與上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院合作,通過學習胃腸道專家的經驗構建決策知識,并用真實病歷進行訓練,結合“大醫”的病歷結構化和推理決策能力,優化了以往專科輔助決策中存在的主觀性輸入偏倚、缺乏真實決策變量和重要決策能力不足等問題?!按筢t”可以根據輸入的胃腸道腫瘤患者病歷,提供準確的全身藥物治療(化療、靶向、免疫治療)與局部治療(外科手術、放療等)方案推薦,未來還將實現更多高性能??戚o助診療決策。
商湯與上海交通大學醫學院附屬新華醫院合作,計劃利用“大醫”賦能隨訪等患者服務場景,實現與語音流技術實時交互,分析、理解患者的語音內容,從中提取患者基本信息、病情變化、用藥情況等隨訪數據,并給出專業的健康建議,優化患者隨訪體驗。
商湯與鄭州大學第一附屬醫院國家遠程醫療中心合作,基于“大醫”研發了行業前沿的用藥咨詢大語言模型
提示工程自定義、專屬知識庫調用
強大可塑性滿足定制化、個性化需求
醫療健康大模型要適配更多具體場景,需要滿足個性化、差異化的需求。“大醫”支持提示工程自定義、長程記憶存取和醫學知識庫查詢總結等個性化功能,展現出強大的落地“可塑性”,能夠為醫療健康全產業鏈提供多樣化、個性化服務。
提示工程可以幫助大模型更好地理解和回答用戶請求。
作為國內率先推出提示工程自定義功能的醫療健康大模型,“大醫”能夠幫助客戶打造專屬“場景助手”,支持在界面上調整提示工程,引導模型根據實際場景需要智能調整回復內容。例如: 在智能自診場景下,可以調整模型提問方式、醫學解釋詳略程度等。
在智慧病歷場景下,可以根據階段性小結、出院小結等不同種類的臨床模板總結患者就醫經過,并支持修改臨床模板樣式。
?“大醫”支持通過調整提示工程,引導模型根據實際場景需要智能調整回復內容
對于自有高質量數據且對數據隱私安全有高要求的合作機構,商湯可提供搭建專屬知識庫等服務,并以插件形式搭載于“大醫”上。
例如,可將體檢知識、健康管理科普、飲食運動處方、用藥注意事項等知識構建為知識庫,借助“大醫”強大的檢索和總結能力,為合作機構打造緊密貼合其需求的專屬醫療健康大模型。
?“大醫”可調用專屬知識庫,借助強大檢索和總結能力給出準確的回答
針對長病程患者,“大醫”還能夠處理長醫療文本信息,同時支持接入外部記憶模塊插件作為補充存儲空間,使其具備更強的長病程管理能力。
針對各類醫療健康場景中的復雜計算,“大醫”支持調用多種醫學計算器插件,以此顯著提升大模型的計算能力,在疾病預測、風險提醒、體檢報告解讀等實際應用場景中發揮更大價值。
多版本選擇+模型量化
有效降低醫療健康大模型部署門檻
商湯科技在醫療健康大模型的研發上具備深厚積累,在數據、算力和落地部署能力方面優勢明顯。數據層面,“大醫”以千億參數規模的大語言模型“商量”為基模型,后者擁有萬億token 預訓練語料。在此基礎上,“大醫”利用超200億token的高質量醫學知識數據訓練而成,數據范圍涵蓋醫學教材、醫學指南、臨床路徑、藥品庫、疾病庫、體檢報告等,以及4000萬真實病歷、醫患問答和對話等。高質量的訓練數據,保證了“大醫”回答的可靠性和準確性。
算力儲備層面,商湯AI大裝置SenseCore上線GPU數量已提升至30000塊,算力規模提升至6 ExaFLOPS,為商湯醫療健康大模型開發和持續快速迭代提供強大優勢。
在落地部署能力方面,為滿足差異化部署需求,商湯推出多個“大醫”版本,參數量從千億至百億級別不等,既可以公有云服務方式為合作機構提供服務,開箱即用,也可幫助合作機構高效完成模型私有化部署。借助創新模型量化技術,可降低“大醫”落地部署的硬件需求,有效降低醫療健康大模型的部署門檻,讓更多合作機構可以借助“大醫”優化業務流程。
“大醫”已面向醫療健康產業機構客戶開放服務,可發送郵件備注聯系方式及機構名稱至sensecare-chat@sensetime.com獲取邀請碼后,登錄https://chat.sensetime.com/申請試用。
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《解決醫療大模型訓練數據難題,商湯最新研究成果登「Nature」子刊》
《多場景落地!商湯打造“醫療大模型工廠”引領智慧醫療持續創新》
原文標題:面向產業端正式提供服務,商湯重磅升級醫療健康大模型“大醫”
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