以大模型為代表的人工智能技術在醫(yī)療行業(yè)具有重大應用價值，包括病歷文書處理、醫(yī)患互動、精準診療等。目前全球范圍內，醫(yī)療行業(yè)的最大痛點之一是醫(yī)生護士花費大量時間在病歷書寫和錄入上。有關調查數據顯示，這方面的工作占據了他們60%的時間。在國內的住院醫(yī)生中，甚至占據了90%的時間。虎博利用大模型的歸納總結、邏輯推理和自然語言對話能力，大幅提高醫(yī)生護士的工作效率，減輕了醫(yī)護人員的工作負擔。

該案例采用了Tigerbot自研通用大模型和SoftTiger醫(yī)療基礎大模型，利用國內外數百位醫(yī)生的標注校驗的脫敏臨床真實數據，經過了數百張GPU為期數月的訓練和微調。該模型通過國際權威的醫(yī)療行業(yè)術語庫和知識庫，對病歷文書進行知識抽取和知識庫構建，大幅降低了大模型的幻覺；基于多語言能力，該應用天然涵蓋包括中文、英語、拉丁文、阿拉伯語在內的多語種和小語種，以支持“一帶一路”國家戰(zhàn)略項目。該應用落地到真實場景后，經過chatbot arena 方法的系統(tǒng)評測和專家評測，效果達到全球前三，僅次于GPT-4和 GOOGLE-GEMINI，優(yōu)于GPT-3.5和LLAMA-2在內的主流開源模型。經臨床醫(yī)生試用后，降低了他們在書寫病歷報告上67%的時間。此案例已經推動了公司和巴西醫(yī)療機構和保險機構的業(yè)務合作。該研究成果已經被在斯坦福大學舉辦的AAAI 2024 Spring Symposium on Clinical Foundation Models錄取并發(fā)表，是首個被國際頂級學術會議錄取的醫(yī)療基礎大模型。

目前全球范圍內，醫(yī)療行業(yè)的最大痛點之一是醫(yī)生護士花費大量時間在病歷書寫和錄入上。有關調查數據顯示，這方面的工作占據了他們60%的時間。在國內的住院醫(yī)生中，甚至占據了90%的時間。虎博利用大模型的歸納總結、邏輯推理和自然語言對話能力，大幅提高醫(yī)生護士的工作效率，減輕了工作負擔。

我們采用了Tigerbot自研通用大模型和SoftTiger醫(yī)療基礎大模型，利用國內外數百位醫(yī)生的標注校驗的脫敏臨床真實數據，經過數百張GPU為期數月的訓練和微調。該模型通過國際權威的醫(yī)療行業(yè)術語庫和知識庫，對病歷文書進行知識抽取和知識庫構建，大幅降低了大模型的幻覺；基于多語言能力，該模型天然涵蓋包括中文、英語、拉丁文、阿拉伯語在內的多語種和小語種，以支持“一帶一路”等國家戰(zhàn)略項目。該應用落地到真實場景后，經過chatbot arena 方法的系統(tǒng)評測和專家評測，效果達到全球前三，僅次于GPT-4和 GOOGLE-GEMINI，優(yōu)于GPT-3.5和LLAMA-2在內的主流開源模型。

經臨床醫(yī)生試用后，該應用減少了他們在書寫病歷報告上67%的時間，為醫(yī)生護士減輕了工作負擔，提高了工作效率，使醫(yī)生把更多時間用在診療和科研上，是臨床醫(yī)療工作流程上的一次變革，具有重大的社會價值。該研究成果被在斯坦福大學舉辦的AAAI 2024 Spring Symposium on Clinical Foundation Models 錄取并發(fā)表，是首個被國際頂級學術會議錄取的醫(yī)療基礎大模型。

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