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        打造“医疗大模型工厂” ,问诊看片全不愁,商汤推出升级版智慧医院综合解决方案

        打造“医疗大模型工厂”,问诊看片全不愁,商汤推出升级版智慧医院综合解决方案

        ChatGPT的横空出世引发了新一轮生成式大模型热潮,过去半年,国内外众多企业打响“百模大战”,争相推出各自的大模型 ,怎样实现大模型在产业界的落地已成为最受外界关注的议题之一。其中,

        如何利用大模型为医生提供疾病诊疗的新工具、新方法,以改善疾病诊断、治疗和预防,就是人们迫切关注的问题 。

        发挥纵深优势,商汤大模型实现多医疗场景落地

        产业应用场景已成为大模型的最佳“练兵场” ,垂类大模型将进一步发挥纵深优势,助推产业界的快速发展。商汤科技积极探索大模型在医疗领域的落地,并于WAIC期间,发布了融入医疗大模型的升级版“SenseCare智慧医院”综合解决方案,覆盖智慧就医  、智慧诊疗、智慧医院管理、智慧医学科研 、智慧医疗云五大场景 ,打造五位一体全方位产品矩阵。目前该解决方案已落地全国多家头部三甲医院,用更多元化的AI服务 ,赋能医院诊疗、科研 、决策等各个层面,助力医院智慧化转型升级。

        郑州大学第一附属医院承担建设了国家远程医疗中心 ,打造了国内领先、国际先进的“国际-国家-省-市-县-乡-村”七级联动的远程医疗服务体系 。商汤科技运用医疗大模型及扎实的智慧医疗云平台建设能力,助力郑州大学第一附属医院构建了一体化多模态综合服务平台,创新河南省全域远程医疗健康服务模式。

        商汤科技助力瑞金医院建设的全院智慧影像云平台,覆盖包括影像数据互联互通、移动阅片 、5G 远程会诊、AI智能诊疗、患者云影像健康档案等多种功能。在精准诊疗方面,在多模态医疗基础模型的辅助下 ,商汤科技助力瑞金医院实现了全身多部位多器官的AI辅助诊疗 ,为瑞金医院多个院区 、不同临床科室提供满足诊、疗 、愈全流程的智能化服务 ,有效地提高医生的诊疗效率和精度 。接下来,商汤将探索医疗大模型在更多医疗场景的落地,为更多科室赋能 ,优化医生的诊疗效果,提升患者就医体验。

        针对就医环节 ,商谈科技基于医疗语言大模型“大医”打造的智慧就医平台,可提供智能导诊、智能预问诊 、诊前检验、智能随访、院内导航等多种功能 ,实现了诊前 、诊中 、诊后多个环节的数字化升级 ,重塑患者就诊流程,实现门诊环节全流程智能化,缩短患者在院停留时间,优化患者就医体验。

        打造“医疗大模型工厂”,问诊看片全不愁,商汤推出升级版智慧医院综合解决方案

        未来,商汤科技将进一步聚焦不同医疗机构的需求场景 ,基于医疗基础模型群进一步扩容“医疗大模型工厂” ,为客户提供更多临床功能 、更多创新服务形式如MaaS(Model-as-a-Service)的一站式临床解决方案,更好地助力医院智慧化转型及高质量发展 ,助力普惠医疗的实现 。

        临床问题纷杂难覆盖?多模态医疗基础模型群来“破局”

        《中国人工智能大模型地图研究报告》显示,中国自2020年起进入大模型快速发展期  ,一批通用类大模型正快速发展。据不完全统计,截至目前,中国10亿级参数规模以上大模型已发布79个 ,相关应用行业正从办公 、生活、娱乐等方向,向医疗 、工业、教育等领域快速拓展。

        美国罗格斯大学计算机系特聘教授Dimitris N.Metaxas指出 ,随着大模型浪潮的到来,医疗基模型在解决医疗多模态数据分析及临床长尾问题方面已展现出不俗的能力 ,例如在一些数据较少的临床场景 ,大模型可带来显著人工智能效果提升。未来,生成式和多模态大模型也将持续为医疗行业带来创新动力 。

        不过,相较其他领域,大模型在医疗领域的落地面临着更复杂的挑战。一方面,不同模态的医疗数据之间 ,成像模式 、图像特征都有较大差异,且医疗临床长尾问题纷繁复杂;另一方面 ,医疗数据私密性要求极高,满足医疗机构本地环境部署要求也是大模型落地的重要考量因素。因此 ,行业发展亟需适应不同临床问题 、且能满足临床部署要求的医疗专业大模型。

        正是在这一背景下 ,商汤科技与行业伙伴合作 ,推出了医疗语言大模型 、医疗影像大模型 、生信大模型等多种垂类基础模型群,覆盖CT、MRI、超声 、内镜 、病理、医学文本、生信数据等不同医疗数据模态。

        大模型训练,离不开强大的算力支持,商汤大装置SenseCore拥有5000 Petaflops算力,支持20个千亿参数超大模型同时训练,为大模型的创新和应用效率大大提速。借助商汤大装置的超大算力和医疗基础模型群的坚实基础 ,商汤能够化身“医疗大模型工厂”,基于医疗机构的特定需求,帮助其针对下游临床长尾问题高效训练模型,甚至辅助机构实现模型自主训练 。

        “该模式突破了医疗长尾问题数据样本少、标注难度高的瓶颈,实现了针对不同任务的小数据 、弱标注、高效率的训练,同时显著降低了大模型部署成本,满足不同医疗机构个性化、多样化的临床诊疗需求。”商汤科技副总裁、智慧医疗业务负责人张少霆表示,该模式兼顾了大模型性能与落地便捷度之间的平衡 ,帮助医疗机构在解决疑难病症的同时实现降本增效。

        作者 :沈湫莎

        图片:商汤科技提供

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