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日期: 2024-07-08 | 来源: 钛媒体 | 有0人参与评论 | 字体: 小 中 大
如何让大模型生成的内容有据可依？陶东杰表示，蚂蚁用到了知识增强、推理增强、检索增强三个技术。以知识增强为例，大量的医生参与进行了梳理工作，形成了大量的医疗诊断知识逻辑。范骏翔称，上海市一医院对不同的病种进行了知识图谱的梳理，还按照病历元素、段落、模板进行了文书的场景化录入。
值得注意的是，结构化能力对于模型推理表现尤为重要。例如医生口述文本到最终生成病历的过程，需要把原始输入文本先结构化成正确简洁的信息，再生成结果。其中，诊断抽取、Json结构化、完整性、综合性几个维度都是考量标准。
陶东杰称：“我们对比了被称为闭源天花板的GPT4和开源的ChatGLM2等开源模型，发现GPT4的诊断抽取会正确，但是比较啰嗦。而开源的模型其实表现都还是不太行的。”最终，蚂蚁的做法是和上海市一医院一起微调了数据模型，发现这样可以在几个维度上均衡表现不错，小样本测试显示，其准确率可以达到90%以上。在近日举办的2024世界人工智能大会上，支付宝多模态医疗大模型正式发布。据介绍，基于蚂蚁百灵大模型的多模态能力，该模型支持千亿级别参数医疗视觉识别。
最终效果上，通过大模型生成电子病历，上海市一医院能将原本5到10分钟的工作时长缩减到15至20秒。也就是说，原本一天8个小时的病历书写时间，现在可以浓缩至25分钟，效率增长了近20倍。
孙晓东表示：“让医生能从繁琐的文书工作中解脱出来，我们希望让他们有更多的时间回归临床本质。”接下来，上海市一医院还要开展电子病历质控的工作，意图将三甲医院高水平医生的经验积累下来，未来推广至基层医院等医疗资源欠发达的地方。
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