记者从国家人工智能应用中试基地了解到,12月20日正式发布的优秀国产医疗大模型测评榜单中,云知声公司自主研发的知医大模型成功入选。
这一具有行业权威性的测评结果,标志着国产医疗人工智能技术在临床应用领域取得重要进展。
当前,医疗行业面临着诊疗效率提升、医疗资源均衡配置、临床决策精准化等多重挑战。
传统医疗信息系统在处理海量非结构化数据、辅助复杂临床决策方面存在明显短板。
如何运用新技术手段破解这些难题,成为医疗卫生体系改革的重要课题。
据了解,知医大模型完成新一轮系统升级后,构建了医学文本大模型与医学多模态大模型双引擎技术架构。
该系统整合了文本理解、任务协同、影像信息感知等核心功能,可适配知识交互、辅助决策、流程规划、报告解析等多个临床场景,形成较为完整的医疗智能化基础设施。
在技术路径上,研发团队针对医疗领域信息准确性要求高、专业性强的特点,采取了多项创新举措。
系统对接权威医学知识库,为医护人员提供疾病、药品及治疗方案等信息支持。
针对技术应用中可能出现的信息偏差问题,团队融合了持续学习机制、知识图谱增强技术以及强化学习方法,并结合循证医学训练,从源头提升生成内容的真实性与可追溯性。
在信息处理能力方面,该系统运用自然语言理解技术,能够解析病历、文献、健康档案等非结构化文本,实现医疗实体识别与关系提取,为临床科研、医院管理及患者服务提供数据支撑。
技术优势正在转化为实际应用成果。
云知声基于该大模型构建的智慧医疗产品体系,涵盖病历生成与质控、临床辅助决策、医疗质量监管、医保支付审核等环节,深入医政管理和临床诊疗关键领域。
数据显示,相关解决方案已在全国近400家医院正式部署,另有700余家医院处于测试阶段。
服务网络覆盖北京协和医院、北京友谊医院、东南大学附属中大医院等多家大型三级甲等医院,为提升医疗服务质量和效率发挥积极作用。
业内专家认为,医疗大模型技术的成熟与推广,有助于缓解优质医疗资源分布不均问题,提升基层医疗机构诊疗水平,推动分级诊疗制度落实。
同时,智能化工具的应用可减轻医务人员重复性工作负担,使其将更多精力投入到患者沟通和复杂病例处理中。
从发展趋势看,随着技术不断迭代完善,医疗大模型将在疾病预测、个性化治疗方案制定、药物研发等更广泛领域发挥作用。
但同时也需要建立健全相关标准规范,加强数据安全保护,确保技术应用始终服务于提升医疗质量和保障患者权益的根本目标。
云知声方面表示,将继续深化与医疗机构、科研院所的合作,推动技术在更多临床场景的深度应用,通过持续创新助力医疗体系数字化转型,为实现健康中国战略目标提供技术支撑。
医疗大模型技术的突破与应用,是人工智能赋能实体经济的生动实践,也是推动医疗卫生事业高质量发展的重要抓手。
从实验室到临床一线,从技术验证到规模部署,这一过程既体现了我国在关键技术领域的自主创新能力,也展现了产学研协同攻关的显著成效。
面向未来,如何在保障安全可控的前提下,让技术创新更好地服务医患需求、提升全民健康水平,仍需各方持续探索与实践。