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随着互联网医疗的迅猛发展，我们正站在一个新的医疗时代门槛上。
据统计，到2023年6月，互联网医疗用户规模已经达到了3.64亿人，市场规模高达3099亿元。然而，医疗资源的不平衡和优质医生资源的集中，一直是制约行业发展的瓶颈。
在这一背景下，我们面临几个核心问题，一是互联网医疗平台的诊疗水平有限，安全性保障不足。二是医生的积极性不高线上工作强度。大三是营收能力差，急需提升业务效率。四是医患间的信任关系难以建立。
面对这些挑战，我们提出了一个解决方案，利用AI技术再造医疗诊断模式，通过智能问诊来提升医疗服务的效率和质量。
我们的AI系统通过Post Pretraining方式弥补专业知识的缺陷，并通过关键技术RAG解决答非所问的现象。
在诊断过程中，AI能够理解医疗术语，按照合理逻辑解答问题，同时通过输入常见的病例、患者表现以及药方减少幻觉问题。
我们将AI应用分为诊前、诊中、诊后三个阶段。在诊前AI完成病患基本信息收集，进行分科或建档。诊中医生利用AI处理信息形成诊断结果或开具检查项目。然后AI生成病例进行患者管理。患者通过移动端提供症状描述，AI通过推理症状特征形成对比并给出诊断书。
这一新的医疗模式不仅减轻了医护人员的工作负担，也解决了患者看病难的问题。
通过AI大模型，我们实现了线上医疗诊断，患者通过移动端问诊引导完成个人信息症状信息收集，完成病例给出诊断书和药方。
尽管成果显著，但我们也要意识到，通用的大模型在回答专业医疗问题时可能会出现偏差。
为了解决这一问题，我们通过大模型关键技术Post-Pretraining，SFT以及RAG方式可解决以上风险，不断提升AI的专业性，确保诊断的准确性。
这一模式的成功不仅局限于医疗行业，还可以推广到法律行业，为律师事务所提效，实现客户接待、信息收集以及法律文书的编写。
53AI，企业落地应用大模型首选服务商
产品：大模型应用平台+智能体定制开发+落地咨询服务
承诺：先做场景POC验证，看到效果再签署服务协议。零风险落地应用大模型，已交付160+中大型企业
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