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據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)表明，６０％以上的門診病人可以在基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)解決，７０％以上的住院病人可以在社區(qū)接受家庭醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)照顧。基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)是醫(yī)療服務(wù)的第一線，是人民群眾基本醫(yī)療需求的重要保障點(diǎn)。
自２０２２年底以來，國內(nèi)外海量ＡＩ大模型涌現(xiàn)，全球ＡＩ新一輪競爭開啟，但這些醫(yī)療大模型與基層醫(yī)療應(yīng)用之間存在較遠(yuǎn)的距離，主要表現(xiàn)有兩個方面，一是側(cè)重建議，而科學(xué)來源解釋不足；二是沒有重視企業(yè)的私有知識庫。
為此，華南理工大學(xué)數(shù)字孿生人實驗室和基醫(yī)云公司、未醫(yī)深度公司聯(lián)合研發(fā)了基層醫(yī)療大模型Ｊｉｙｉ Ｃｈａｔ，助力基層醫(yī)療的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
中國基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)數(shù)量龐大、分布廣泛，是保障人民群眾健康的重要力量。然而，長期以來，基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)在人員、技術(shù)、設(shè)備等方面存在不足，制約了其服務(wù)能力的提升。
為解決這一問題，研究團(tuán)隊以大模型技術(shù)為基礎(chǔ)，在基礎(chǔ)醫(yī)療，家庭健康、營養(yǎng)健康等領(lǐng)域構(gòu)建了數(shù)千個健康領(lǐng)域的細(xì)分知識庫，并且通過構(gòu)建動態(tài)可插拔可迭代的高效知識庫檢索架構(gòu)、多輪對話上下文約束的檢索Ｑｕｅｒｙ優(yōu)化機(jī)制、多元信息聯(lián)合優(yōu)化檢索鏈路、共享基座的多適配器聯(lián)合推理框架等技術(shù)，形成基層醫(yī)療大模型Ｊｉｙｉ Ｃｈａｔ，實現(xiàn)了在醫(yī)療健康專業(yè)領(lǐng)域的專屬知識問答。
據(jù)介紹，該解決方案不僅提高了基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)的服務(wù)效率和質(zhì)量，更在提升患者滿意度和醫(yī)療安全性方面發(fā)揮了重要作用。
基層醫(yī)療大模型Ｊｉｙｉ Ｃｈａｔ研發(fā)架構(gòu)
據(jù)基層云介紹，Ｊｉｙｉ Ｃｈａｔ大模型主要表現(xiàn)為三方面的能力：
一是多輪知識問答能力。它基于大模型技術(shù)，結(jié)合醫(yī)療知識圖譜，能夠?qū)崿F(xiàn)對醫(yī)療健康專業(yè)領(lǐng)域的精準(zhǔn)問答。基層醫(yī)生和醫(yī)藥工作人員可以通過該模型快速獲取專業(yè)知識，提高診療水平和服務(wù)質(zhì)量。
二是實時問答咨詢和隨訪隨診功能。患者可以通過該模型與醫(yī)生進(jìn)行實時交流，獲取個性化的健康建議和診療方案。同時，醫(yī)生也可以通過該模型對患者進(jìn)行隨訪隨診，及時了解患者的病情變化，提供針對性的治療和管理措施。
三是慢病管理和疾病預(yù)防控制功能。它可以通過對患者的歷史數(shù)據(jù)和健康狀況進(jìn)行分析，提供個性化的慢病管理方案，幫助患者有效控制病情。同時，該模型還可以根據(jù)患者的健康狀況和風(fēng)險因素，提供疾病預(yù)防控制的建議和指導(dǎo)，降低疾病的發(fā)生率。
下圖是Ｊｉｙｉ Ｃｈａｔ與其他通用大模型基層醫(yī)療問答能力比較：
基層云介紹，在第三方機(jī)構(gòu)的專家評估當(dāng)中，設(shè)定了０－２三級評估，其中：
０分表示“存在錯誤的知識或者遺漏關(guān)鍵的答復(fù)”；
１分表示“無知識錯誤，但是知識可能不全面或者回答模棱兩可、泛泛而談”；
２分表示“答案準(zhǔn)確、專業(yè)且解釋比較詳細(xì)充分，能有效解答用戶的疑問”。
國外第三方專業(yè)評估機(jī)構(gòu)反饋，ＪｉｙｉＣｈａｔ的平均得分為１．８７５，ＣｈａｔＧＰＴ的平均得分為１．１２５，智譜ＧＬＭ的平均得分為１．０，文心一言的平均得分為０．８７５。
基層云表示，目前，基層醫(yī)療大模型Ｊｉｙｉ Ｃｈａｔ已經(jīng)在全國約８００個基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)和數(shù)個頭部醫(yī)藥公司實現(xiàn)試點(diǎn)落地。試點(diǎn)結(jié)果顯示，該模型將公共衛(wèi)生管理率提高了約２５％，人工成本節(jié)省了１５％左右。
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