10万+病例数据训出中医大模型,有望缓解医患负担(病例数据收集)

10万+病例数据训出中医大模型,有望缓解医患负担(病例数据收集)

近日,广州超算中医大模型落地展示应用活动在广州汉古中医举行。该模型基于10万+病例数据、千问大模型及国家超算广州中心算力平台进行训练。模型目前已完成工程化,并落地使用,通过临床医生人机交互迭代不断优化,逐步贴近中医医生的临床经验。

专家考察中医大模型应用活动现场

该模型由中山大学计算机学院王昌栋教授团队与汉古中医合作开发。中山大学计算机学院王昌栋教授表示,之所以从算法理论研究转到AI 医疗方向,是因为随着生活水平提高,大家越来越重视自己的健康,有些小毛病都往医院跑,这增加了医疗负担。如果能通过医学人工智能模型,让人们在院前了解自己症状或体检结果的严重性,再决定是否需要去医院,既能减轻患者焦虑,也可以节省医生的时间。

中山大学计算机学院王昌栋教授现场发言

中山大学计算机学院陈弘毅博士研究生介绍,鉴于中医与西医在标准化路径上的显著差异,以及每位中医师个人经验和用药习惯的独特性,如何使模型精准捕捉并反映这些个体差异,成为研发过程中的一大挑战,同时也是该模型的重要亮点之一。为此,王昌栋教授实验室的计算机专家和汉古中医的临床中医师们组成了一支交叉学科研究团队,他们致力于开发一个辅助而非替代医生的智能系统。该模型的目标不在于与医生的专业技能进行竞争,而是为了在医生积累和丰富个人诊疗经验的过程中提供有效的支持,从而提高工作效率。这一创新模式标志着中医智能化发展迈出了重要的一步。

王昌栋团队陈弘毅博士介绍模型

该中医大模型的实际应用场景包括以下三方面:一是医生助手,能够辅助医生快速生成诊断建议;二是处方推荐,结合数据分析提供精准的中药推荐方案;三是为中医教育提供支持。此外,该系统还构建了完善的闭环优化机制。临床医生在实际诊疗中使用模型输出后,可对系统的预测结果进行评分与反馈,形成“应用—反馈—优化”的良性循环。

此前,王昌栋教授团队基于20万+急诊分诊数据开发的急诊分诊模型,已成功部署中山大学附属第二医院的急诊分诊台,提升了分诊效率。中山大学孙逸仙纪念医院急诊科主任李莉表示:“AI模型应该辅助医生,而非替代医生。急诊分诊模型也能够被部署在中医馆这样的医疗机构,辅助中医发展急救水平。无论是中医还是西医,在医学这条路上,我们都还有很长的路要走。”她还希望,人工智能医学模型不仅被应用于医院,未来还能被应用于院前场景,让患者在家中、在手机上对自身情况做出判断,从而避免浪费时间,并提高生活质量。

中山大学孙逸仙纪念医院急诊科李莉主任(左);广东省中医院急诊科奚小土主任医师(中);汉古中医联合创始人陈长青博士(右)

关于未来AI能够为医生或医学生带来何种改变这一问题,广东省中医院急诊科奚小土主任医师指出:“每个医生都希望有一个强大的AI助手,以便更好地梳理、总结自身经验。”汉古中医联合创始人陈长青博士表示,希望AI助手能够辅助搜索文献,对照医案分析,以提高传承效率,让静态的经验转变为活的经验。

右江民族医学院党委书记李雪斌(左);中山大学计算机学院王昌栋教授(右)

右江民族医学院党委书记李雪斌指出:“人工智能赋能医学是实现医疗技术弯道超车的重要机遇。我们依托附属医院丰富的临床数据,重点推进数据标注与智能体开发,正联合王昌栋教授团队及广州超算中心,突破当前AI医疗多聚焦单病种、尤其是影像病理领域的局限,拓展更广泛的疾病研究与应用空间。”

采写:南都N视频记者 曾文琼

实习生:戴萱

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