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医渡科技发布自研医疗大模型,并与华为签署合作协议

时间:2024-05-19 17:00:16 科技赋能

医渡科技发布大型自研医疗模型,并与华为签署合作协议。

2020年12月21日,由医渡科技主办、华为技术有限公司(以下简称“华为”)协办的“医疗智能大会”在北京召开。

握住。

会议以“智慧医疗,共创未来”为主题,深入探讨人工智能等新技术给医疗行业带来的机遇和变革。

会上,医都科技自主研发的医疗垂直大模型正式发布。

这是国内首个针对医疗垂直领域多场景的专业大语言模型。

医都科技的医疗场景解决方案也迎来全面升级。

同时,医渡科技与华为在会上签署了深化合作协议,共同推出智慧医疗解决方案,加速医疗健康行业的智能化转型。

宜都科技CEO联合创始人徐济铭表示,与以往的AI浪潮不同,在这波大模型技术浪潮下,人们很快形成了集体共识,即大模型只有从通用走向垂直,快速走向产业落地,才能被证明。

真正的价值。

医渡科技深信大规模医疗模式的巨大潜力,持续推进其创新应用,努力让医疗技术更加触手可及,携手合作伙伴开启医疗智能化新篇章。

宜都科技CEO卢永平、联合创始人徐济铭致辞。

华为中国政府、企业、教育和医疗系统部总裁卢永平在致辞中表示,华为继续秉承“合作伙伴+华为”开放协作的合作理念,坚持做行业的“黑土”,做行业的“黑土”。

做好工作的推动者和推动者作用,支撑着各行业的多种业态和繁荣。

通过提供强大的计算、存储、网络、云、安全等ICT基础设施,我们在技术和解决方案层面与行业合作伙伴进行整合和融合,支持软件开发合作伙伴更高效、便捷地开发算法、软件、应用和工具。

推动医疗健康产业智能化转型升级。

华为中国政府、企业、教育和医疗系统部 总裁、卢永平致辞 大趋势:医疗与人工智能加速融合 今天,“数字健康”作为“数字中国”与“健康中国”的战略交汇点推动数字健康产业发展,已成为数字经济与健康产业深度融合的必然要求。

在此背景下,人工智能、大数据技术特别是新兴的大模型技术正在加速与医疗行业深度融合。

会上,科技部高技术司原副司长、一级巡视员梅建平指出,医疗健康领域智能化发展面临其他领域不存在的困难例如医疗健康数据隐私保护、场景复杂、应用模型困难等。

着陆等。

不过,他很欣慰地看到,中国人工智能在医疗领域不断创新,出现了像医都科技这样优秀的创新型企业。

梅建平高度赞赏宜都科技与华为的强强联合。

他认为,这将有利于我国自主技术生态系统的形成和发展。

科技部高技术司原副司长、一级巡视员梅建平致辞。

中国医院协会信息专业委员会主任委员王才友以“《数字时代融合创新促进医院高质量发展》”为主题进行分享。

他提到,数字技术日益融入各个医疗健康领域的全流程。

数字化转型也对政府、医院机构、科技公司的协作与创新提出了新的挑战。

政策层面需要纵向整合、横向协作,医疗机构、科技公司和企业也必须共同努力,让医疗智能化给医护人员和患者带来福音。

中国医院协会信息专业委员会主任委员王才友致辞。

中国信息通信研究院云研究院数字健康部副主任(主持工作)冯天一肯定了AI大模型在医疗健康领域的潜力。

他认为,AI大模型不仅能够重塑数字内容的生产方式和消费模式,还将带来生产力的大幅跃升。

目前,人工智能大模型在医疗服务、患者服务、运营管理、临床研究等九大领域都有一些探索性应用。

然而,AI大模型在不同领域的应用机会、影响以及成熟速度差异很大。

未来,标准化将是一个重要的工作方向。

例如,高质量的医疗健康行业数据集将大大提高大模型的应用能力。

中国信息通信研究院云研究院数字健康部副主任(主持工作)冯天一就医都科技大模型发布发表讲话:B端和C端都是实施的。

面对大型模型技术带来的市场机遇,医都科技积极探索医疗大型模型的开发与应用。

会上,宜都科技大型模型首次公开亮相。

宜都科技CTO、首席人工智能科学家严军发布了宜都科技大模型。

作为国内医疗智能行业的领军企业,医都科技深耕医疗智能领域近10年。

其“医疗智能大脑”YiduCore被授权进行流程分析,收集了超过40亿条病历,积累了大量多维度、可量化的知识图谱。

公司基于自主研发的数据生成技术,将这些知识图谱应用于大型模型训练。

“过去10年的积累,构筑了宜都科技大模式的核心壁垒。

”宜都科技CTO兼首席人工智能科学家严军表示。

医渡科技将其大模型定位为新一代“医疗超级大脑”,为医疗健康行业各种应用场景提供易用、高品质、可定制的强大支持。

针对C端用户,医都科技模式提供专业的医疗级个性化服务。

发布会上,现场比对展示了医渡科技的大模型如何根据不同用户的需求和情况,提供更加精准、实用的医疗建议和治疗方案。

当面对用户问题时,与一般大语言模型直接给出可能性列表不同,宜都科技大模型可以主动提出问题,通过多轮“审讯”收集足够的决策因素,然后给出更严谨的答案。

据介绍,宜都科技的大模式已在“惠民宝”领域进行试点。

江苏省惠民宝“江苏益惠宝1号”正在率先接入宜都科技大模。

大型车型将承担其7×24/7的健康管理服务。

宜都科技大模型的对比演示是针对B端的。

医都科技的大模式不仅可以利用强大的专业能力帮助“医、教、研、管”等场景各方面提升质量和效率,还可以为医疗行业的每一个人赋能。

工作人员可以轻松构建自己的应用程序。

医渡科技的大模型是已经全面适配医疗领域和升腾AI的大模型。

基于升腾AI硬件,双方共同为B端打造了一体化训练推广机解决方案,内置基于千亿级精细化训练代币的基础模型,并提供完善的工具用于数据管理、模型管理、培训管理、评估管理和应用管理。

链上,用户可以快速定制自己的专属模型,微调后可以一键赋能业务系统。

据介绍,目前医都科技大模型在分诊、基础医学、全科医学、临床内科、临床外科、资格考试等多个明确医疗任务场景下的评测表现已超过GPT3.5。

在数据结构方面,任务上的准确率和召回率也远高于相同参数的大型模型。

目前,医渡科技的大模式已与国内多家排名前20的领先医院合作落地,在医学研究、临床辅助、数据管理等多个场景赋能。

宜都科技大模型对比评测严军表示,大模型的训练和实现是一个复杂的系统工程。

医都科技希望通过全面的协作和解决方案,降低项目的复杂性,加速大模型的落地和创新。

创新生产力:升级解决方案,实现大模型价值释放。

基于领先的大模型技术,医都科技针对数据治理、医院管理、临床科研、临床诊疗等多个场景对原有解决方案进行了改造升级。

加速你对大模特的拥抱。

在数据治理方面,传统方法严重依赖体力劳动,通常需要 8-12 个月的时间。

医渡科技基于NLP和知识图谱构建的新一代数据中心YiduEywa2.0将这一过程缩短至4-6个月。

发布会上,YiduEywa升级至3.0版本,依托大模型进行更高效的数据理解、结构规范化和数据质量控制,再次将数据治理效率提升50%以上。

基于YiduEywa3.0,医都科技面向临床科研、临床决策、病案质量控制、医院管理等应用场景的产品和解决方案也得到了全面升级。

大模型赋能的新一代科研数据平台,可全面支持临床研究人员从AI阅读总结文献、自然语言病历检索到智能数据处理、自动化统计分析、智能生成论文初稿等,科研产出论文周期由6-12个月缩短至1-2个月。

医渡科技大模型赋能的医院精益管理平台,无论是工具易用性还是基于副驾驶的专业智能顾问,都能全面帮助医院提升管理效率。

在赋能临床诊疗方面,医都科技也在尝试用大模型赋能病历书写、疾病特征提取、辅助诊疗方案生成、诊治后后续建议生成等各个方面。

提高医生的工作效率和医疗质量。

,进一步提升患者的就医体验。

医都科技CEO联合创始人徐济铭致辞 医都科技CEO联合创始人徐济铭介绍,医都科技大模型还将赋能医疗资源、传染病监测、预警应急、C端健康服务等地市级综合监管场景。

在这个场景下,公司将以大模型重构现有的产品和解决方案,同时不断创新和探索大模型的应用,推动整个医疗生态的升级和进步。

深化合作:联合华为发布智慧医疗解决方案 对于规模化模式落地,行业明显趋势是越来越多的企业拥抱合作互通,通过生态共建实现共赢。

会上,宜都科技与华为技术有限公司签署深化合作协议。

此次合作的达成,标志着双方将聚焦医疗领域,基于医都科技在医疗智能化领域的技术和实践积累,以及华为在医疗智能等核心关键领域的优势,进行技术研发和市场拓展。

比如算力、软硬件、渠道等。

、产业共建等全面战略生态合作,共同推动大规模医疗模式创新与应用,打造行业领先的联合医疗解决方案,加速医疗健康产业智能化转型升级。

忆都科技与华为签署合作协议。

医都科技与华为的合作可以追溯到2009年,今年,双方正式启动医疗大模型联合创新,基于升腾AI澎湃的算力和医都科技在医疗智能领域的专业积累,双方正式启动医疗大模型联合创新。

打造了医疗领域专属的一体化大模型训练推送解决方案。

发布会上,华为公共事业系统部副总裁孙鹏飞发表主题演讲,分享了对医疗智能化趋势的洞察,并推出了聚焦大型医疗模式、智慧医院、智慧健康三大场景的联合解决方案。

城市。

:医都科技大模型训练推广一体机、科研大数据平台、智慧健康城市大数据平台。

医都科技与华为联合发布智慧医疗解决方案。

他在致辞中提到,本次联合解决方案的发布是双方深化合作的新开始。

未来,双方将通过密切合作、联合创新,开发出更具竞争力的解决方案,为行业客户提供更大价值,推动医疗生态系统的可持续发展。

华为公共事业系统部副总裁孙鹏飞致辞,“我们期待看到医疗智能技术的不断创新和演进,为医疗行业带来更多改变和便利。

”徐济铭表示,医都科技将继续致力于医疗领域。

模型的研发和创新应用,与合作伙伴共同努力,推动医疗技术向更深更广的领域拓展,为构建数字健康美好未来做出贡献。