以智赋医,APUS助力三甲医院构建现代化医护体系

⭐发布日期:2024年10月05日 | 来源:年年爱旅游

⭐作者:陈凤珍 责任编辑:Admin

⭐阅读量:410 评论:1人

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或许你曾有过这样的就医经历:看病提前一周挂号预约,门诊外排队两小时实际问诊5分钟结束……这些生活中困扰大众的就医问题,也是当前医疗行业在数字化转型、推进健康中国建设中噬需解决的堵点难题。

生成式AI涌现,正在加速推动医疗健康领域开启智能新时代。据艾瑞咨询的数据显示,2020-2025年AI+医疗市场规模呈现高增长状态,市场总规模在2025年将达385亿元。在广阔的市场增长空间下,“AI+医疗”新应用也加速在各需求场景中落地生花,大模型在医疗行业中大有可为。

为了更好地提升医院服务质量和效率、完善信息化平台建设、打造国际先进水平的智慧医院,河南省儿童医院(以下简称“省儿童医院”)与国内领先大模型厂商APUS先行合作试点,联合推出多款基于人工智能大模型的AI医疗应用,并逐步建立起“线上+线下”一站式打通的数字运营体系。

APUS首先基于医疗垂直场景数据,蒸馏提炼出行业基础层——APUS医疗大模型与省儿童医院在知识库构建、智能诊疗平台搭建、AI数字医生、智能评价体系建设方面进行实践落地。

构建医疗知识库,为APUS大模型提供专业“养分”

相较其他领域,医疗行业更具专业性与严肃性,对于垂直应用的容错率低,因此医疗大模型在训练时往往要采集高标准数据。为了提升APUS大模型对医疗的深度理解,APUS在通用语料之上,汇总学习三甲医院丰富的医疗经验、权威医学知识和医疗数据资源(包括医学理论文献、临床医案经验、真实医学病例、健康管理、养生食疗等专业知识图谱等),构建了包括超百亿token的高质量医学知识库,作为APUS医疗大模型训练、调教的优质“养分”。

基于这一丰富的医学知识库,技术人员通过 PDF识别、OCR识别、视频智能识别、HTML智能正文提取、数据自动清洗等手段,将大量专业数据沉淀、打散、重组,并“投喂”到APUS大模型中反复调教、深度学习和推理决策,保证大模型衍生的应用和服务具备专业性、可信度、可溯源。

智能诊疗平台,满足患者“足不出户”的就医体验

为了改善小病必须去医院、挂号预约难、排队候诊久、医院咨询慢等实体服务问题,APUS与省儿童医院联合开辟线上就医路径,推出了智能诊疗应用系统。这一系统将医院医生资源与预约挂号一站式打通,实现线上挂号、智能分诊分配医生,缩短患者就医等候时间。

此外,平台支持提供病情咨询和初诊、慢病养护、健康管理与疾病筛查等服务,为有日常健康管理需求者、或居住地相对较远的患者,提供了“足不出户”的医疗体验。

智能诊疗平台通过在线问诊、智能分诊、智能客服、健康咨询等“7x24小时”不间断服务,辅助医护人员实时处理高并发需求场景,提高医院运营效率;同时,平台也成为推动优质医疗资源扩容下沉、打破医疗服务区域壁垒的重要“抓手”。

AI数字医生,在线问诊如同“真人面对面”

虽然智能诊疗平台可以辅助医院提供服务,但对于老年、小孩、特殊人群来说,智能终端与智能平台使用也无形增加了此类人群的问诊难度。

本着AI普惠的原则,APUS与省儿童医院模拟打造“AI数字医生”,模拟真人医生与患者开展对话式问诊,了解病人病情并在疾病预防、治疗、康复等各个环节中给出专业治疗方案。这便让不熟悉智能应用的老人、小孩和特殊人群也同样享受到“1v1”的优质医疗服务。

智能评价体系 辅助医疗服务质量提升

在大健康全链路管理中,“预防医学”是前置且重要的环节;通过健康测评判断风险因子,是减少疾病发生、降低大病率的有效手段。

为此,APUS联合省儿童医院与国内医学专家合作,打造了智能评价体系,建设2000+专项测评题库,患者可通过在线智能问答,对自身健康进行检测并获得健康评测报告。通过报告科学反馈健康状况,不仅有效帮助个人对潜在健康问题早预防、早发现、早诊断、早治疗,也能提升疾病筛查率,辅助精准医疗发展与服务质量提升。

“反哺健康诊疗知识库,辅助医学进步、拓展研究边界

除了借助AI进行智能诊疗、提升医疗服务水平,APUS大模型还将进一步助力医学科研创新。

APUS医疗大模型可对智能诊疗平台流通的病理情况、患者画像、用药处方等海量医疗数据进行分析,基于自身强大推理能力,发现新的医学知识、疾病模式和治疗方法,推动医学水平提升、科研进步。

在分析医患数据、推动技术演进的同时,省儿童医院也非常注重数据安全和伦理问题。在与APUS的合作中,双方对大模型应用的数据安全、知识产权保护、法律和伦理等问题进行了深入的研讨并构建了强安全防护,保证多模态应用建设的合规性,确保患者的隐私和数据安全。

AI之于医疗系统,是数字化提效工具,也是驱动行业提升、进化、高质量发展的技术动力。APUS医疗大模型在省儿童医院的应用实践,对提升医疗质量和效率、优化区域间医疗资源配置、改善群众看病就医感受等方面具有重要意义。未来双方也将利用各自优势,持续探索更多高效、惠民的医疗AI应用,逐步构建起智能化、现代化的医疗服务体系。

随着应用场景拓展和生态融合,以需求为导向、大模型为技术底座的医疗AI应用将在更多空间内发挥价值。未来,APUS医疗大模型将持续探索医疗垂直场景应用,将服务延伸至医院、医药、医械、医疗服务等产业链上下游,为大健康产业智慧升级注入创新动力。

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库玛·米什拉

5秒前:基于这一丰富的医学知识库,技术人员通过 PDF识别、OCR识别、视频智能识别、HTML智能正文提取、数据自动清洗等手段,将大量专业数据沉淀、打散、重组,并“投喂”到APUS大模型中反复调教、深度学习和推理决策,保证大模型衍生的应用和服务具备专业性、可信度、可溯源。

IP:47.69.6.*

解元

7秒前:“反哺”健康诊疗知识库,辅助医学进步、拓展研究边界除了借助AI进行智能诊疗、提升医疗服务水平,APUS大模型还将进一步助力医学科研创新。

IP:66.92.8.*

托辛·科尔

3秒前:这一系统将医院医生资源与预约挂号一站式打通,实现线上挂号、智能分诊分配医生,缩短患者就医等候时间。

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