为深入探讨人工智能大模型在医疗、医保和医药领域的应用潜力,清华大学临床医学院、中国信息通信研究院云计算和大数据研究所牵头编写《人工智能大模型赋能“三医”产业研究报告》(以下简称“报告”)。
该报告汇聚了来自43家产学研用医单位的智慧与经验,全面分析了人工智能大模型在医疗、医保和医药领域的应用现状及未来发展趋势,并结合《指引》文件,以案例形式进一步丰富了实践成果。旨在为卫生健康部门、医疗机构等人工智能技术应用方和医疗健康大模型服务技术支持机构提供发展参考,助力“三医”领域智能化发展,提升全民健康水平。
报告详细介绍了人工智能大模型的技术原理、主要类型、发展现状及其在“三医”领域的应用现状和应用实例。其中福鑫科创联合华中科技大学同济医学院附属协和医院联合申报案例 —— “协和人工智能生成式电子病历及人工智能病历内涵质控助手”作为医疗诊断和决策支持方向优秀案例荣誉入选。
案例名
协和人工智能生成式电子病历及人工智能病历内涵质控助手
场景描述
依托于 GPU 超强并行处理能力,针对海量数据集实施深度的监督微调、大规模增量式预训练,以及高性能奖励模型的优化训练进程,训练协和定制的院内大模型。生成式电子病历系统通过移动 PAD 设备、智能语音识别等智能硬件采集医生和患者的问诊对话,依据门诊电子病历标准要求,利用人工智能自动化技术和自然语言处理技术,自动生成电子病历,并通过接口集成回写 EMR电子病历系统。
此外,在门诊电子病历保存完成后,模型可联接院内系统(集成平台、HIS、EMR、LIS、PACS 等)获取患者病历、处方医嘱、检查检验报告等,对电子病历上下文一致性、编码正确性、医学逻辑性等进行质控。
应用效果
人工智能智能临床辅助应用通过大模型来理解和处理医疗专业人员的语音输入,自动生成结构化、符合医疗规范的电子病历,病历录入效率提升了 80%,医生问诊时间节省了 15%。
通过人工智能智能预警、分级质控、全量质控,结合医院独有的知识库和规则库,对病历进行自动化评价和分析,整合电子病历系统与内涵质控系统,提高了病历书写的规范性和准确性,实现了质控一体化。同时辅助医生更清晰地解释病情和治疗方案,提升了患者满意度。