《2024大模型典型示范应用案例集》重磅发布！10个医疗案例一览

7月5日，在2024世界人工智能大会“迈向 AGI：大模型焕新与产业赋能”论坛上，《2024大模型典型示范应用案例集》（以下简称《案例集》）重磅发布！

本次案例集围绕行业赋能、智能应用、生态服务三大板块，案例覆盖工业、金融、医疗、教育、文创等各行业，全面展现大模型在各个产业垂直场景的应用实践。

大模型的竞争已经进入到下半场，纯粹的技术比拼时代已经过去，接下来是看生态，包括技术、战略与场景。《案例集》认为，从行业赋能来看，面向市场，以场景为导向，AI只有在“场景”下才能真正发挥多重价值。智能应用方面，关键词是革新，AI不仅仅是一个辅助工具，更重要的是要在协助某些领域实现重大突破或创新。生态服务方面，安全、可靠是焦点，《案例集》中多个生态服务案例都是以安全为关键词，构建AI大模型应用落地生态的关键一环。

此次共评选出99个优秀应用案例，其中包括10个医疗领域代表性案例，具体情况如下：

行业赋能

多模态大模型——“山海”

云知声智能科技股份有限公司

山海大模型是由云知声自主研发的大模型产品，基于自建 300P 算力的 Atlas 智算平台，构建了涵盖语言生成、语言理解、数理能力、代码能力、知识问答、逻辑推理、安全合规、领域增强等十大能力，并拓展出文生图、文生视频、图片问答等多模态能力。能够快速适应海量场景，满足各行各业对大模型灵活性、通用性、实用性的更高需求。

目前“山海”大模型通用性能优于 ChatGPT，约相当于 GPT4 的 90%，处于国内通用大模型第一梯队，在最新一期（2024 年 4 月）的 Open Compass 大模型通用能力评测榜单上排名国内大模型第四位；在专业能力层面：其卓越的医疗领域增强能力在 2024 MedBench 评测榜单上登顶榜首，在 MedQA 美国医学执照考试类型问题评测获全球第一，在 2023 C-Eval 全球大模型综合性评测医学能力赛道获全球第一，在 2023 PromptCBLUE 医疗大模型评测获通用赛道一等奖。

联影影智大模型研发应用一体化新范式

上海联影智能医疗科技有限公司

联合申报单位：复旦大学附属中山医院

由企业大模型专家、AI 算法工程师、医院信息部门和临床医生组建联合研发团队，在医院场景中直接开发、测试和应用大模型，实施研发应用一体化策略，加速大模型落地应用。基于多模态影像、通用文本、病历文书等语料，构建医疗影像 - 文本大模型和医疗文本大模型。前者突破传统 AI 影像的单病种、单器官的研发范式，充分利用大语言模型的文本理解能力，自动挖掘医学影像和诊断报告的相关性，实现大规模数据快速标注，融合语言生成和图像处理两种技术，构建图文混合模态的生成大模型，从医学影像直接生成诊断报告，实现一扫多查。后者通过学习大量专业语料和临床病历，辅助医生书写病历和进行质控，减轻医生工作量，提升书写质量和效率。

OpenCSG 医疗大模型

上海传之神科技有限公司

本案例采用 OpenCSG 自研的 LightLLM 分布式训练框架进行 OpenCSG 医疗大模型的预训练。

• 设计并构建一个基于 自研的 Decoder-only GPT 系列架构的 0penCSG 医疗大模型，参数量达到 70 亿，采用自研高性能中英文双语分词器，极大提高 token压缩比，自研基座模型架构但同时易于转换为 llama、mistral、qwen 等主流模型结构，以实现更好的下游应用表现。

• 收集和处理大规模高质量的医疗数据，数据比例为 60% 医疗专业数据 +40%通用数据，确保模型能学习到丰富的医学知识。医疗数据包括但不限于各科权威教材、临床指南、医学文献、病历报告、医患对话语料等。

• 基于自研的高性能、高可用、可拓展的 LightLLM 分布式大模型训练框架，在海量异构数据上对 OpenCSG 医疗大模型进行高效训练，最大限度提升模型理解和生成医学语言的能力。

• 引入多维度评估体系，在训练过程中持续跟踪模型性能。涵盖医学语言理解、知识掌握、语言生成、逻辑推理、安全和伦理等方面的能力评估。

新华医院：商汤大模型助力“智能陪诊助手”

上海商汤智能科技有限公司

为更好的解决“三长一短”问题，并以人为本，面向未来医疗构建数据驱动的“健康生活管理”创新模式，新华医院积极推动全院从“医疗大数据”向“医疗大模型”升级，利用商汤科技研发的医疗健康大模型“大医”，并在此基础上建立医疗垂直模型，率先实现新华医院大模型示范应用落地。“大医”基于 280 亿医学文本训练，能够提示工程自定义、长程记忆存取、医学知识库查询总结、多智能体调度等功能，内嵌了 13 个预设医疗场景，以满足新华医院的特定需求。“大医”应用使得新华医院的服务流程得到优化，提高了效率，减少了患者等待时间。同时，通过智能手术规划系统和智能随访中心等应用，新华医院在诊前、诊中和诊后各个阶段都实现了服务体验的重构。

医疗基础大模型之临床工作流程

虎博网络技术（上海）有限公司

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、精准诊疗等。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，大幅提高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，效果达到全球前三，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。

智能应用

病历生成式语言模型

上海森亿医疗科技有限公司

森亿智能的病历生成式语言模型可以根据患者信息、跟随医生思路，自动灵活扩写病历，边写边生成病情描述、鉴别诊断、治疗方案等信息，无需选择病历模板即可轻松生成病历。不仅如此，由于医生使用目的不同，该模型可代入不同角色（交班、汇报、出院），以多种角度和方式总结生成病历摘要、治疗建议和出院小结。该模型还拥有能够读“懂”医生思维的 AI 智能扩写功能，临床医生可与人工智能“协作配合”书写病历，极大节省医生在患者出院前的文书工作时间，使节省时间充分应用于与患者沟通，提升医疗服务质量。

森亿智能的病历生成式语言模型在合肥举行的中国卫生信息技术 / 健康医疗大数据应用交流大会（2023 CHITEC）上正式亮相，当天现场近 500 余位行业专家进行了模型测试与体验，超过 90% 的专家表示在日常工作中，生成式病历能够提升病历录入的速度，书写方便流畅，并且愿意成为产品的首批使用者。

基于大模型的麻醉专家咨询系统

苏州麦迪斯顿医疗科技股份有限公司

随着医学科技的快速发展，麻醉学科作为临床医学的重要分支，其专业性和技术性日益凸显。为了满足临床麻醉工作的需求，提高麻醉质量和安全性，以及应对日益增长的专业知识更新和临床决策复杂性，麦迪斯顿通过 19 年来积累的2000 多家医院麻醉临床信息系统建设经验，以国内权威麻醉专家顾问团为专业支持，整理了全面的麻醉专业知识库，从麻醉药物、各类手术麻醉、并发症等多方面涵盖麻醉专业内容，依据专业知识库，结合大模型技术，建设了基于大模型的麻醉专家咨询系统。该专家咨询系统的建设为麻醉医生提供了便捷、高效的学习咨询平台，同时系统能为麻醉临床活动提供辅助决策支持，有效提高麻醉临床质量。

SciMind 生物医药专利自动分析系统

中国科学院上海药物研究所

联合申报单位：华为技术有限公司、苏州阿尔脉生物科技有限公司

生物医药专利是药企的核心资产。生物医药专利中包含许多生物序列和化学结构，现有的通用大模型如 GPT-4 都无法有效处理。SciMind 生物医药专利自动分析系统是在深入挖掘专利领域数据并构建高质量标注数据集的基础上开发的，采用多模态混合专家大模型技术，实现对专利中生物序列和化学结构的准确识别和理解。它能够准确提取专利中新物质组成、标志物、靶标、作用机制、生物活性数据和疾病适应症等信息，缩短人工提取和校验的时间，提高了准确性。该系统可用于支持生物技术发展及药物研发的科学和商业决策，提升整个行业的创新能力。

医保小智—蚂蚁百灵大模型医保 AI 智能助理

蚂蚁科技集团股份有限公司

联合申报单位：杭州市医疗保障局

基于国务院下发的“进一步加强信息基础设施建设，数字赋能医保治理能力，促进医保服务的普及和推广”文件精神，以及用户对医保的伴随式流程指引、政策解读的需求，蚂蚁集团以 LLM 语义增强大模型和微调 M3E 模型为底座，构建“大模型 + 知识图谱”技术的医保领域多模态政务服务机器人——医保小智，助力数智经办服务应用场景落地，破解医保经办服务中的痛点、难点问题，提高医保服务效率和质量，促进医保服务的普及和推广。

目前医保小智具备强大的口语化问题理解能力，多维度精准匹配知识库能力，更安全的自主可控底层技术和更准确的意图与情绪识别等特点，可实现多端发布并结合数字人宣教服务，在典型应用场景已有较好的体验。

生态服务

医疗大模型安全评估标准制定

御方治圆（上海）科技有限公司

御方治圆的技术团队 AIDX TECH 受新加坡某国家级医疗科技中心邀请，合作成立医疗大模型检测实验室以及参与相关标准的制订 , 我方通过根据人工智能模型与数据生成测试样本，对医疗大语言模型进行测试与安全评估。该实验室专门用于解决大语言模型固有的复杂性，并提供严格的评估指标和程序，以测试它们抵御对抗性攻击的弹性。测试过程旨在建立一种结构化方法，用于评估医疗大语言模型对对抗性攻击的稳健性，使开发人员和组织能够识别和减轻潜在漏洞，并最终提高使用大语言模型构建的智能医疗系统的安全性和可靠性。希望通过本案例，辅助构建不仅先进，而且安全、符合伦理的智能医疗生态系统。

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

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