医疗基础大模型之临床工作流程-提G医生护士的工作效率，减轻了医护人员的工作负担

以大模型为代表的人工智能技术在医疗行业具有重大应用价值，包括病历文书处理、医患互动、准确诊疗等。目前范围内，医疗行业的大痛点之一是医生护士花费大量时间在病历书写和录入上。有关调查数据显示，这方面的工作占据了他们60%的时间。在国内的住院医生中，甚至占据了90%的时间。虎博利用大模型的归纳总结、逻辑推理和自然语言对话能力，大幅提G医生护士的工作效率，减轻了医护人员的工作负担。

该案例采用了Tigerbot自研通用大模型和SoftTiger医疗基础大模型，利用国内外数百位医生的标注校验的脱敏临床真实数据，经过了数百张GPU为期数月的训练和微调。该模型通过国际权威的医疗行业术语库和知识库，对病历文书进行知识抽取和知识库构建，大幅降低了大模型的幻觉；基于多语言能力，该应用天然涵盖包括中文、英语、拉丁文、阿拉伯语在内的多语种和小语种，以支持“一带一路”国家战略项目。该应用落地到真实场景后，经过chatbot arena 方法的系统评测和专家评测，效果达到前三，仅次于GPT-4和 GOOGLE-GEMINI，优于GPT-3.5和LLAMA-2在内的主流开源模型。经临床医生试用后，降低了他们在书写病历报告上67%的时间。此案例已经推动了公司和巴西医疗机构和保险机构的业务合作。该研究成果已经被在斯坦福大学举办的AAAI 2024 Spring Symposium on Clinical Foundation Models录取并发表，是被国际学术会议录取的医疗基础大模型。

目前范围内，医疗行业的大痛点之一是医生护士花费大量时间在病历书写和录入上。有关调查数据显示，这方面的工作占据了他们60%的时间。在国内的住院医生中，甚至占据了90%的时间。虎博利用大模型的归纳总结、逻辑推理和自然语言对话能力，大幅提G医生护士的工作效率，减轻了工作负担。

我们采用了Tigerbot自研通用大模型和SoftTiger医疗基础大模型，利用国内外数百位医生的标注校验的脱敏临床真实数据，经过数百张GPU为期数月的训练和微调。该模型通过国际权威的医疗行业术语库和知识库，对病历文书进行知识抽取和知识库构建，大幅降低了大模型的幻觉；基于多语言能力，该模型天然涵盖包括中文、英语、拉丁文、阿拉伯语在内的多语种和小语种，以支持“一带一路”等国家战略项目。该应用落地到真实场景后，经过chatbot arena 方法的系统评测和专家评测，效果达到前三，仅次于GPT-4和 GOOGLE-GEMINI，优于GPT-3.5和LLAMA-2在内的主流开源模型。

经临床医生试用后，该应用减少了他们在书写病历报告上67%的时间，为医生护士减轻了工作负担，提G了工作效率，使医生把更多时间用在诊疗和科研上，是临床医疗工作流程上的一次变革，具有重大的社会价值。该研究成果被在斯坦福大学举办的AAAI 2024 Spring Symposium on Clinical Foundation Models 录取并发表，是被国际学术会议录取的医疗基础大模型。

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