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医学文本数据(20亿条):这些数据包括大量医学指南、教科书、研究论文、药品说明书等医学知识。GPT通过对这些文本进行预训练,能够掌握最新的医学知识和规范。
临床数据(800万条):真实的临床数据是GPT实现精准医疗的关键。这些数据涵盖了大量的诊断、治疗和手术记录,帮助模型掌握不同病症的临床表现和处理方法。
RLHF数据:为提升模型的实际应用能力,GPT结合了100名专业医生的反馈,通过强化学习进一步优化模型的表现。这种机制保证了模型在不同场景下的灵活应对,能够为复杂的临床决策提供有力支持。
预训练(Pre-train):在这一阶段,GPT利用大量无标签的医学文本数据进行无监督学习。这一步的目标是让模型学习通用的医学知识结构,如疾病、治疗方案、药物等相关概念。通过这种方式,GPT获得了医学领域的基础认知,具备了回答问题和生成医学相关内容的能力。
精调训练(Fine-tuning):预训练完成后,GPT会进行针对性更强的精细化调整。通过RLHF技术,100名医生对模型的输出进行反馈,帮助模型优化对医学问题的理解和判断能力。这一阶段的训练使得模型不仅能“记住”医学知识,还能在复杂的临床场景下做出符合医疗规范的决策。
模型评估:这一阶段的测试主要是对模型的预测准确性、处理速度和响应能力进行评估。GPT的性能需要达到行业标准,特别是在涉及疾病诊断和治疗方案建议时,必须具备极高的准确性。
医学评估:模型的医学知识掌握程度是其能否在实际医疗场景中应用的关键。在医学评估中,模型需要通过多个专业医疗测试,以确保其在医学数据理解、疾病处理以及用药建议等方面的表现与医生的标准相匹配。
安全评估:医疗行业对患者隐私和安全有着严格的要求。因此,GPT需要通过一系列的安全性测试,确保其在处理患者数据时,能够保障数据安全,并遵循相关的法律和伦理要求。
患者端应用:GPT可以为患者提供个性化的健康管理建议。例如,它能够通过分析患者的病历和健康数据,预测潜在的健康风险,并提出相应的预防措施。此外,GPT还能帮助患者解读复杂的医学报告,为他们提供更易理解的健康信息。
医生端应用:对于医生而言,GPT是一款强大的智能助手。它能够辅助医生进行疾病诊断、治疗方案选择,并在手术前后提供详细的管理建议。特别是在多学科协作诊疗中,GPT能有效帮助医生整合不同领域的信息,提供全面的治疗建议。
多模态应用:随着医学影像、语音输入等数据形式的广泛应用,GPT的多模态能力能够处理包括文本、影像、语音等多种类型的医疗数据。这意味着无论是分析CT影像还是解释患者的语音描述,GPT都能给出相应的智能解读。
智能硬件集成:GPT还可以与智能医疗设备相结合,提供从诊断到治疗的全方位支持。例如,它可以被嵌入医疗机器人、智能病床或可穿戴设备中,实时收集患者数据并做出快速反应。
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