醫(yī)聯(lián)發(fā)布國內(nèi)首款醫(yī)療大語言模型 MedGPT

5月25日，醫(yī)聯(lián)正式發(fā)布了自主研發(fā)的基于Transformer架構(gòu)的國內(nèi)首款醫(yī)療大語言模型——MedGPT

。與通用型的大語言模型產(chǎn)品不同，MedGPT主要致?于在真實醫(yī)療場景中發(fā)揮實際診療價值，實現(xiàn)從疾病預(yù)防、診斷、治療、康復(fù)的全流程智能化診療能力。而基于MedGPT，醫(yī)聯(lián)也引領(lǐng)數(shù)字醫(yī)療服務(wù)正式進入2.0時代。

AI首次實現(xiàn)從有效問診到準確診斷

通用大語言模型在面對醫(yī)學(xué)問題的準確性上存在天然缺陷

，在問診階段，通用大語言模型往往會輕易給出結(jié)論，但對于醫(yī)療應(yīng)用來說，一致性和準確性是底線問題。MedGPT則能夠通過多輪問診引導(dǎo)患者收集足夠的診斷決策因?之后再進?到診斷環(huán)節(jié)，從而保證準確性。

醫(yī)聯(lián)MedGPT項目負責(zé)人王磊表示：MedGPT不會輕易給出診斷結(jié)論而是會循序漸進地引導(dǎo)患者給出足夠能夠支撐有效診斷的病情全貌。也就是說

，MedGPT是通過收集足夠信息并做出符合醫(yī)學(xué)的決策，以“治愈”為目的而進行人機交互。通過獨有的將?然語??模型AI技術(shù)與?系列?程調(diào)優(yōu)技術(shù)以及醫(yī)學(xué)?致性校驗技術(shù)相結(jié)合，并在模型微調(diào)訓(xùn)練階段采??量真實醫(yī)?參與的RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)監(jiān)督微調(diào)，有效提升模型的疾病特征判斷與模式識別能?，確保醫(yī)療準確性。

醫(yī)聯(lián)還建立了基于專家評議的AI診療準確性與真實世界醫(yī)?對標測試機制

，不斷將AI與真實診療場景對齊