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  • word文档 AIGC生成式AI大模型医疗场景应用可行性研究报告(152页 WROD)

    ........39 4. AI 生成式大模型在医疗场景的应用...........................................................42 4.1 临床决策支持......................................................................................44 4.1.1 ...............................................................................127 8.1.1 案例一:AI 助力临床诊断........................................................129 8.1.2 案例二:健康管理平台.................... 型,具有极高的现实意义与可行性。 当前,面对全球医疗资源紧张、临床决策复杂化等挑战,传统 医疗模式已无法满足日益增长的患者需求。医务人员需要在短时间 内处理海量的信息并做出决策,这无疑增加了医疗风险。生成式大 模型通过自然语言处理、图像生成等技术,可以在多方面为医疗应 用提供支持。 首先,生成式大模型可以应用于临床诊断辅助。通过分析患者 的症状、实验室结果及影像学资料,这些模型能够生成初步的诊断
    60 积分 | 159 页 | 212.70 KB | 7 月前
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  • pdf文档 2025年智算服务案例集-全球计算联盟

    目前“智医随行”大模型已在普外科、骨科、血液内科、神经外科、心血管内科、肿瘤 科为重点的六大专科形成重要助力,覆盖肝切除术后、腰椎间盘突出、膝关节骨关节炎、造 血干细胞移植、颅脑外伤、高血压、冠心病及肺部肿瘤等 9 类专病,经临床专家审核的专病 管理路径,为患者提供个性化、精细化的健康管理服务。 面向患者,“智医随行”大模型重构了传统分散的诊前、诊中、诊后服务流程,通过医 院微信小程序“健康小助手”,整合个性化健康宣教、复诊智能提醒、精准分诊导引、就医 、院中、院后全流程服 务闭环,显著提升患者就医体验。 面向医护,“智医随行”大模型通过自动化处理重复性系统录入工作,帮助医护人员释 放更多时间投入核心诊疗。其内置的专病管理路径知识库不仅经过临床专家严格审核,更在 为每位患者制定管理方案前由医生二次核验,确保医疗安全与质量。在此基础上可为居家患 者提供用药指导、风险评估、运动康复建议、体征动态监测等服务,并通过大模型赋能的智 能随访及 能随访及时识别潜在风险。同时,模型支持人机协同的全天候在线咨询,可快速解答居家康 复科普问题,智能推送复诊挂号入口,并通过持续随访为普外科肝癌术后症状管理、心血管 内科难治性高血压等项目的临床研究进行院外数据收集。 技术创新层面, “智医随行”大模型突破传统医疗应用局限,通过超高自然度语音合成、 专科话术模拟及方言自适应理解,实现高度拟人化医患交互;依托多意图理解和动态问题规
    10 积分 | 28 页 | 2.59 MB | 1 月前
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  • pdf文档 DeepSeek洞察与大模型应用-人工智能技术发展与应用实践

    1500+、医学教材指南1800+、管理报表100+,为医 护人员提升信息获取效率,为精准医疗提供有力保障。  大模型医疗应用服务平台:提供模型微调、测评、推理加速等全链路工具箱,为医院管理、临床、教学、科研等工作提供新范式。 -25- 大模型赋能船舶设计 n 联通数智公司、上海联通与中船海舟联合挂牌成立联合实验室,探索大模型落地中船海舟船舶设计等应用场景  针对大模型处理公式计算和图表理解的不准确问题,使用5万条增量
    10 积分 | 37 页 | 5.87 MB | 9 月前
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  • pdf文档 大模型技术深度赋能保险行业白皮书151页(2024)

    家与OpenAI签署业务合作协议(BAA)的保险公司。 (1)自动化文档处理 这一功能主要集中于临床医疗文件。一般来说,记录患者和医疗团队之间的一次对话 可能需要20多分钟。借助OpenAI的API,Oscar将记录医疗护理对话和审查实验室测试结 5.2.8 奥斯卡健康 ��� 果所花费的时间减少了近40%,在整个公司层面节省了无数时间,允许护士和临床医生专 注于更高阶的任务,从而提升效率。这仅仅是开始⸺研发表明GPT-4在某些情况下可以 PT-4在某些情况下可以 将生产力提高高达90%。 在此基础上,Oscar Health利用以前无法处理分析的医疗记录解锁了非常强大的用例, 具体包括: ① 帮助临床医生找到患者的相关信息,以便更快地审查保险索赔; ② 总结以前的医疗记录,为医生与患者的会面做好准备,使其更加高效和个性化; ③ 从许多医疗记录中提取信息并进行分析,回答诸如“哪些糖尿病患者适合连续血糖监 测?”之类的问题;
    20 积分 | 151 页 | 15.03 MB | 3 月前
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  • pdf文档 基于大模型的具身智能系统综述

    这三种模态的结合使得模型 能够在多模态环境中进行有效的交互和任务执行. 例如, 在机器人技术中根据文本指令执行物理操作; 在游戏 AI 中根据视觉场景和文本指令预测玩家的 动作; 在医疗保健中通过视频理解临床情况并生成 相关文本描述. 作者的实验证明了其在各个领域中 生成有意义和上下文相关输出的能力, 展示了在多 模态系统中开发通用、行动导向的系统的可能性. 在 ALOHA[37] 中, 作者提出一种新颖的算法:
    20 积分 | 19 页 | 10.74 MB | 3 月前
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