首个行业专属语料库上线 ,支撑医疗行业大模型训练 。11月27日,市经济和信息化委员会、市卫生健康委员会、上海市疾病预防控制局共同发布上海市首个卫生健康语料库。上海市卫生健康行业语料库(临床医学)1.0版,覆盖100多个二、三级专科科目,兼顾常见病、多发病、急难危重症、肿瘤和罕见病;适配智能化就医咨询、门急诊分诊、辅助诊疗、医疗质控、临床教学和临床研究等近20种应用场景。

上海市首批5大医疗应用场景MaaS平台同时亮相,利用人工智能大模型赋能医疗服务、医院管理、临床科研、医学教育。由复旦大学附属中山医院及联影智能共同开发的“uAI 有爱小山-电子病历书写智能助手”入选。

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5分钟生成电子病历,重塑医生临床文本书写流程

从患者问诊到病愈康复,病历书写是医疗环节中不可或缺的一部分。医生需要在繁忙的诊疗工作中,详细记录每位患者的病情、治疗过程和结果。据相关统计,医生手工书写一份完整的病历一般需要1-2小时,书写过程中易受主观因素影响,出现漏记、误记等现象,这不仅无形中增加医生的工作负担,也将影响病人的后续诊疗。且传统方式下,医生与患者沟通过程中经常需要长时间对着电脑打字记录,缺乏对患者的人文关怀与情感交流,患者体验不佳。

为此,联影智能与中山医院共同研发“有爱小山-病历助手“。该系统基于中山医院诊疗经验与联影智能uAI影智大模型,依托中山医院海量真实病历,构建临床思维链,打造有据可依、逻辑清晰的病历辅助书写应用。

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“有爱小山-病历助手”使用自研千亿参数医疗大模型进行推理,模型使用百亿级医疗知识库,涵盖医学教材、专家共识、住院病历文本、医患对话录音、各类检查检验报告、病历质控标准等混合模态医学资料,能将医患对话结构化为病历文书需要的结构化信息,一键辅助生成住院场景中多种类型的医疗病历,包括患者入院录、首程录、出院小结等,大幅提升住院场景下医疗记录的实时性、准确性和完整性。

目前,“有爱小山-病历助手”已在呼吸内科其中一个病区进行应用研发和试点,累计使用量超370例,病历书写平均时间从20分钟缩减至5分钟,病历书写工作效率提升75%,临床医生对辅助书写的内容质量给予高度认可。

中山医院呼吸科医生石林表示:“使用’有爱小山-病历助手‘有好几个月了。整体感受下来,我认为这个系统准确性是非常高。在我们问诊过程中,它能把我们跟患者间对话中的重要信息采集到,生成的内容与临床匹配度很高,让我们在病历书写上更方便,大大缩短了临床医生文书工作时间。”

从20分钟到5分钟,AI大模型的引入为医生的临床文本书写工作提质增效。这背后是联影智能研发团队与中山医院专家在对临床真实痛点深入思考下,开展的深度产医协同实践。

2023年,联影智能便与中山医院携手开发多模态医疗大模型。该款 AI 大模型汇聚中山医院优质诊疗经验,是覆盖患者入院到出院的全生命周期的智能化辅助系统。该项产医协同落地成果成功入选2024世界人工智能大会重磅发布的《2024 大模型典型示范应用案例集》。

支持传染病监测预警、健康评估干预等应用场景

上海申康医院发展中心指导,由中国电信股份有限公司上海分公司携手上海市人工智能行业协会、复旦大学附属中山医院、同济大学附属东方医院以及人工智能产业链上下游企业共同发起成立上海公共服务 MaaS 训练及成果转化联盟。

市卫生健康委员会、市疾病预防控制局、市疾病预防控制中心在上海库帕思科技有限公司支持下,共同发布了上海市卫生健康行业语料库(临床医学)1.0版和上海市卫生健康行业语料库(公共卫生)1.0版。

此次,上海市卫生健康行业语料库构建卫生健康领域具有前瞻性的高质量“语料魔方”。

上海市卫生健康行业语料库(公共卫生)1.0版,聚焦基础资源、业务资源、主题资源三大类,细分至传染病动态监测、慢性病及其危险因素、免疫规划和疾病控制等61个科目。适配多样化应用场景,支持从基层社区到各级疾控中心的多层次应用需求,例如传染病监测预警、公共卫生风险处置、健康评估干预与服务等3大类15个典型应用场景,整合国内外公共卫生权威指南、行业知识库、行业数据库、行业场景库等4个维度的核心内容,语料规模达3TB。

后续本市还将面向基础医学、健康管理、药物研发、中医中药等领域不断发布完善行业语料库,推动卫生健康领域语料规模和结构质量持续迭代。同时,还将持续深化小模型+智能体、语料终端一体机等语料数据服务的模式创新,为行业拥抱人工智能和大模型构建全方位的语料数据能力基座,推动上海卫生健康领域从DATA4BI迈向DATA4AI时代。

由联盟各方共同搭建的公共服务大MaaS平台,以上海电信“智云上海”为公共服务算力底座,其上汇聚硅基流动、无问芯穹等模型训推加速能力,兼容中国电信星辰、商汤日日新、阶跃星辰等基础大模型。此外,基于公共服务大MaaS平台,

公共服务MaaS训练及成果转化联盟成立、首个行业专属语料库上线以及第一批5个医疗应用场景仅仅是一个起点,未来还将有更多的公共服务领域的机构和人工智能产业上下游企业加入进来,形成生态合力。