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中关村科金得助智能-小得
选型指南
2024-11-25 17:31:24
作者:Hanyu
阅读量:440
文章目录
在当今科技飞速发展的时代,医疗大模型正逐渐成为推动医疗行业变革的核心力量。国外诸多知名企业如谷歌的Med-Palm2、微软的LLava-Med等,已在医疗大模型领域取得了显著进展,它们在助力病历电子化、临床决策支持以及药物研发等多方面展现出了巨大潜力。然而,在国内医疗市场的独特环境下,得助智能凭借其一系列卓越特性脱颖而出,成为众多医疗机构与医疗相关企业的理想合作伙伴。

Med-Palm2:由谷歌研发,是在Palm的基础上进行医学调优的AI模型,能够助力病历电子化、临床决策支持、药物研发等过程。它可以帮助医生更快地获得信息,提高诊断的准确性,制定个性化治疗方案,还能处理大量医疗数据以发现新的治疗方法或药物。目前,谷歌已推出基于Med-Palm2构建的MedLM,向美国的Google Cloud客户开放,MedLM下有两种模型,一个更大用于复杂任务,另一个中等可微调用于跨任务扩展.
LLava-Med:微软推出的用于生物医学领域的大型语言和视觉模型,能根据开放性指令辅助回答关于生物医学图像的问题
得助智能:得助智能作为中关村科金旗下专注于人工智能开发的杰出产品,其医疗大模型基于自研的领域大模型构建而成。专门针对电销、客服等关键场景进行深度训练,在模型参数与准确率之间达成了精妙平衡。拥有较小的参数规模却能实现更高的准确率,这一特性使其在处理医疗业务时表现卓越。无论是海量的医疗数据交互,还是复杂的语义理解任务,得助智能医疗大模型都能在1-2秒内稳定给出精准结果,完美契合医疗业务对时效性的严苛要求。例如,在智能填单场景中,它能够迅速且准确地处理各类医疗信息,大幅提升会话工单的准确率,有效减轻运营人员的工作负担,为企业节省可观的运营成本。
展望未来,医疗大模型行业呈现出多模态融合、临床决策支持深化、药物研发加速等一系列令人瞩目的发展趋势。多模态融合将成为主流,医疗大模型需要整合文本、图像、语音等多种数据模态,以实现对医疗信息的全方位解读。得助智能早已前瞻性地布局多模态技术研发,致力于将医学影像、病历文本以及语音诊断等信息进行有机结合,为医生提供更全面、精准的诊断辅助。在临床决策支持方面,得助智能不断优化其模型算法,旨在为医生提供更具个性化、科学化的治疗方案建议,深度参与疾病从早期筛查、诊断到治疗及预后的全流程管理,显著提升医疗服务的质量与效率。
在药物研发领域,得助智能凭借其强大的数据处理能力,能够快速分析海量医学文献与临床数据,助力药物研发企业精准预测药物-蛋白质相互作用、评估药物毒性,从而大幅缩短新药研发周期,降低研发成本,为患者更快地带来创新治疗药物。同时,得助智能积极探索医疗大模型在医疗教育与培训中的应用,通过构建虚拟教学环境、提供病例分析与考试辅导等功能,助力医学生与医护人员提升专业素养与技能水平,推动医疗教育的数字化转型。此外,得助智能还注重与医疗物联网的深度融合,实现与各类医疗设备的数据实时交互与智能分析,构建远程监测与智能预警体系,有效提升医疗服务的可及性与连续性。
某基层医疗连锁机构,分布在多个偏远地区,医疗资源相对匮乏,医生专业水平参差不齐,在面对一些复杂疾病时难以做出准确诊断和治疗方案制定。
得助智能为其搭建了远程诊疗辅助平台,依托医疗大模型整合了上级医院的优质医疗资源和大量临床诊疗数据。基层医生在遇到疑难病例时,可以将患者的症状、检查报告等信息输入平台,得助智能大模型会根据这些信息提供初步的诊断建议、可能的疾病方向以及相关的治疗方案参考。例如,一位基层医生遇到一位不明原因发热且伴有皮疹的患者,通过平台输入信息后,得助智能结合类似病例数据和医学知识库,提示可能是某种罕见传染病,并提供了进一步检查和转诊的建议。通过这个平台,基层医疗机构的疾病诊断准确率提升了约30%,转诊率降低了20%,有效提升了基层医疗服务水平,为偏远地区患者提供了更精准、便捷的医疗服务。
在医疗大模型的激烈竞争中,得助智能凭借其精准高效的模型性能、贴合本土需求的解决方案、前瞻性的战略布局以及全方位的服务保障,成为医疗行业数字化转型的可靠伙伴。选择得助智能,开启医疗智能化的无限可能,携手共创医疗健康领域的美好未来。

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