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在日常生活中,许多人对大模型存在一些误解。
自2023年ChatGPT诞生至今,仅仅一年多的时间里,各种创新应用如雨后春笋般涌现。这些误解,或许是因为人们对这一新兴技术的了解还不够深入。
今天,我将通过一个实例,展示大模型在医疗行业中的独特应用,希望能引发大家的深入思考和讨论。
事实上,大模型不仅可以轻松安装在个人电脑上,而且运行效率也相当可观。这里特别推荐Ollama,一个开源的深度学习框架。它致力于简化大型语言模型在本地电脑的部署流程,提供简洁易用的API,降低技术门槛,同时保持高性能和轻量化的资源占用。更重要的是,它支持多平台运行,拥有良好的可扩展性,并拥有一个活跃的社区,持续为用户提供支持与更新。
值得一提的是,Ollama提供了70多个大模型供用户免费使用!今天,我们就来体验一下阿里最新的千问大模型在医疗领域的应用潜力。
安装并运行Ollama框架。
ollama run qwen2
编写Python代码,调用Ollama的大模型(Qwen2 千问2)。
import ollamadef call_ollama(model, message):try:response = ollama.chat(model=model, messages=[message], stream=True)return [chunk.get('message', {}).get('content', '') for chunk in response if 'content' in chunk.get('message', {})]except Exception as e:st.error(f"Error calling Ollama API: {e}")return []
利用Streamlit搭建简易网页前端,实现与大模型的实时互动。
st.title = "病例整理"
user_input = st.text_area('', '', height=400)
if st.button('整理病例'):
user_input += '请把以下资料和数据,整理为数据表格。对检验指标,请加以解释说明。 '
messages = [{'role': 'user', 'content': user_input}]
response_chunks = call_ollama(model_choice, messages[0])
final_response = ''.join(response_chunks)
st.write(final_response)
if st.button('治疗方案'):
user_input += '请寻找治疗方案和临床治疗路径,有相关文档请列出,整理后以表格形式用中文输出。 '
messages = [{'role': 'user', 'content': user_input}]
response_chunks = call_ollama(model_choice, messages[0])
final_response = ''.join(response_chunks)
st.write(final_response)
运行streamlit,网页应用开始运行
streamlit run Ollama_LLama.py
这个简单应用非常适合医院内疑难杂症的多学科会诊场景。医生们往往需要整理大量的检查报告、病人主诉、病史及过往治疗方案等资料。这是一项繁琐却至关重要的工作。在整理好这些材料后,医生们会进行多学科会诊,并希望了解相关病例的文献和临床路径。虽然大模型目前尚未获得行医资格,但它却能在病例资料整理、相关文献查找等方面为医生提供有力支持。
下面就是调用大模型后得出的成果,令人眼前一亮!
本次演示是在我的MacBook Pro上运行的,通过编程语言将大模型集成到网页应用中,并成功输出了所需结果。我并没有对大模型进行微调或者增加本地数据库,而是利用大模型本身的能力整理病例。
这仅仅是一个开端,旨在抛砖引玉。那么大家在医疗领域,还能想到哪些大模型的应用场景呢?期待大家的踊跃讨论!
53AI,企业落地大模型首选服务商
产品:场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺:免费场景POC验证,效果验证后签署服务协议。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
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