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최근 상하이 기술 출시

"보기 · 할 말" 시리즈

루이진병원은 지난해 루이진 의료모델 출시에 이어 올해 7월 막 개최된 2024 인공지능 컨퍼런스에서 루이진 AI 닥터를 출시했다. Ruijin 병원 상하이 디지털 의학 혁신 센터의 최고 기술 책임자인 Huang Feiyue는 Ruijin 병원의 고품질 의료 데이터를 기반으로 팀이 사람들에게 혜택을 주고 의사를 지원하기 위해 대규모 의료 모델 그룹을 구축했다고 말했습니다.

황 페이웨(Huang Feiyue)는 "AI는 지난 10여년 동안 매우 빠르게 발전했지만 지난 몇 년간 AI와 의료 산업을 관찰한 바에 따르면 의료 AI는 아직까지 특별히 획기적인 발전을 이루지 못한 분야다. ."

AI 폭발 시대,

의료 AI가 어떻게 일반 사람들의 집으로 날아갈 수 있습니까?

Huang Feiyue는 의료 AI 개발에서 직면하는 주요 문제를 '수량', '정확성', '완전성', '안전성'의 4가지로 요약했습니다. 즉, 기존 AI는 주석이 달린 대량의 정제된 데이터에 의존합니다. 사실 의료 데이터는 상대적으로 부족합니다. 의료 AI의 정확성 정확성에 대한 요구가 많기 때문에 "정확성"이 여전히 부족하고 제품 수준도 부족합니다. 대규모 연구 및 개발이 제한됩니다.

Huang Feiyue의 견해: 지난 2년 동안 AI 연구의 새로운 패러다임은 사전 학습 및 대규모 모델 방법을 통해 초기화되었습니다. 이러한 연구 패러다임은 문제에 대한 더 나은 솔루션을 제공할 것이며 이는 또한 좋은 희망입니다. GPT로 대표되는 대형모델 기술은 지난 수년간 매우 빠른 속도로 발전해 왔으며 실제로 의료분야에도 진출했습니다. 대형 의료 모델의 주류 연구 패러다임은 다중 모드, 다중 작업, 약한 감독 및 사전 훈련 관련 방법을 통해 전체 시나리오, 제로 샘플 보편성을 달성하는 것임을 알 수 있습니다.

지난해 '네이처'에 게재된 기사

이러한 연구개발 아이디어는 의학적 관점에서도 언급되었는데,

즉, 의료용 대형모델 방식을 통해

일반 의학의 인공 지능을 향하여. "

황 페이웨(Huang Feiyue)가 말했다.”

20년 넘게 축적된 Ruijin CDR 의료 기록은 3억 2천만 건에 이르렀으며, 그 중 상세한 치료 과정을 기록하는 EMR 데이터는 의료 사전 교육에 가장 적합합니다. Huang Feiyue는 병원 전체의 통계를 바탕으로 고품질 EMR 기록의 총 개수가 8천만 개를 초과하고, 기록당 평균 토큰 개수가 약 3,000개이므로 사전 훈련의 총량이 약 240B개라고 소개했습니다. 이를 위해 Ruijin의 기본 모델은 사전 훈련 강화 방법을 사용하여 일련의 의료 데이터를 기반으로 개발되었습니다.

대규모 의료 모델의 통합 일정 관리와 Ruijin 임상 주문에 따른 미세 조정 감독을 통해 의료 에이전트 그룹을 구성했습니다. 다양한 의료 에이전트가 협력하여 애플리케이션 시나리오의 실제 사용 효과를 향상시킬 수 있습니다. 이 에이전트 전문가 시리즈는 계속해서 협력하고 발전하고 있습니다. 지난 10년 동안 점점 더 많은 의료 정보가 사용되었습니다. 저는 앞으로 이러한 일련의 설계와 연구 개발을 통해 우리의 의료 정보 시스템이 정보에서 지능으로 전환하는 데 더 도움이 될 수 있다고 믿습니다. "

황 페이웨(Huang Feiyue)는 이렇게 말했습니다.

“Ruijin의 대형 애플리케이션 모델

증상인식과 의학적 조언의 관점에서

잘라내다,

홍보하겠다는 의지가 특징

실제 임상 의학 업무에 실용적으로 적용됩니다. "”

현재 루이진 대형 모델은 수십만 건의 이상 증상을 식별하고 환자에게 가장 적절한 후속 진료 부서와 정확한 의학적 조언을 추천할 수 있다. Ruijin의 10개 부서 중 대형 모델도 매우 우수한 일반화 성능과 우수한 기술 역량을 보여 관련 기술 지표가 95% 이상에 도달했습니다.

기업 및 전문가의 견해는 공식적인 입장을 대변하지 않습니다.

편집자: zy