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智慧医疗
多场景智能医学诊疗
多轮问答、内容精确
决策因子、确保准确
更新可控 、成本低廉
我们能够解决的行业困境
- • 数据孤岛：医疗服务的信息极为碎片化，医疗数据异构性、难流通；
- • 数据门槛：医疗业内没有统一的数据标准，门槛高，训练难度大；
- • 复合人才稀缺：交叉领域，且专业性极强，既要懂“医疗”，又得懂“技术”；
- • 综合能力不足：医疗专业的知识本身就比较精细化，再加上与算法的深度融合，AI+医疗对于综合能力的要求极高；
- • 行业标准不统一：目前还没有统一的行业标准证明AI+医疗的准确性，难以做到对患者的结果负责。
突破困难，发挥潜力，我们为您展现医疗大模型！
国内首款自研医疗大模型MedGPT
基于Transformer架构，目前参数规模为1000亿，可支持医疗场景下的多模态输入和输出；
预训练阶段使⽤了超过20亿的医学文本数据，微调训练阶段使⽤了800万条的高质量结构化临床诊疗数据，并投入超过100名医⽣参与⼈⼯反馈监督微调训练；
经典医学应试上的表现
NMEC(国家执业医师资格考试)试题模拟
360
及格
495
MedGPT
600
满分
USMLE(美国执业医师资格考试)试题模拟
192
及格
247
MedGPT
300
满分
在经典的医学应试能力评测上，MedGPT顺利过关
MedGPT秒秒钟就给出了正确答案，并且还配上了每个选项的详尽分析。
潜力突破
大语言模型的发展已经有足够的潜力给医疗保健整个行业带去更加深远、广泛的变革。远程问诊效率和准确度的提升能帮助医疗人员减少工作量；医疗文档的简化可以更快速地定位到相关信息，纠查更加方便。
突破“四个首次”
首次突破了AI医生无法与真实患者连续自由对话的难点
首次开出检验检查单，首次由AI给出准确诊断与治疗方案
首次利用多种医学多模态，首次打通从问诊到医学检查的流程
首次与医联互联网医院打通，实现药品到家的诊疗闭环
实战优势
一致性校验机制，保证诊断准确率；
多轮问诊引导，收集足够完善的诊断决策因子
实际应用价值
作为致力于疾病全流程诊疗的医疗专业大语言模型，医联MedGPT形成了一套独有的「DIAE」医疗AI建设方法论，分别从四个维度来建设与打磨产品，不断提升MedGPT的实际医疗应用价值。
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