福鑫科创医助大模型_AI医疗大模型训练平台

福鑫科创医助大模型

福鑫科创医助大模型，以患者诊疗、疾病体征、检查检验结果、治疗路径、临床知识库等高质量医学数据，通过人工智能算法进行训练，从而学习到庞大的医学知识和经验。辅助强大的工程化工具，实现涵盖了智能自诊、辅助诊疗、自动化生成病历文书、治疗方案制定等多个方面，助力医生更快速、准确地识别和解读病历、影像等信息,提高诊断和治疗效率。

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医疗专属大模型

福鑫科创医助大模型依托泛行业A大模型底座，以患者诊疗、疾病体征、检查检验结果、治疗路径、临床知识库等高质量医学数据，通过人工智能算法进行训练，从而学习到庞大的医学知识和经验。辅助强大的工程化工具，实现涵盖了智能自诊、辅助诊疗、自动化生成病历文书、治疗方案制定等多个方面，助力医生更快速、准确地识别和解读病历、影像等信息,提高诊断和治疗效率。

院内大模型开发训练流程 icon

模型特点

支持私有化部署
字号号比音著在医院本地，保护医疗数据不出晚，避如数据泄露。

支持院内定制大模型
基于院内积累的大量疑难病例临床数据、科研数据、一线临床专家的实践经验，训练专属院内大模型。

快速阅读与理解能力、高识别率
融合医学知识图谱，具备高性能的医学实体及关系抽取识别、快速阅读与理解能力，支持快速训练各类海量医学知识文书、医院结构化/非结构化临床诊疗数据。

适配N+医疗场景应用形态
一套院内定制大模型，医疗辅助、患者服务等各类临床智能应用可以通过API能力快速集成，开箱即用。

全方位医疗大模型训练方案 icon

模型训练数据的多样性

数据来源多样性：确保训练数据涵盖不同地区、不同医疗机构和不同类型的患者，以反映真实世界的多样性和复杂性。

数据时间跨度：使用历史数据和最新数据，确保模型能够覆盖不同时间段的医疗实践，从而更好地应对医学知识的更新换代。

质控算法的设计与优化

动态质控机制：开发基于动态阈值或动态规则的质控机制，能够根据医学知识的变化和时间线信息动态调整质控标准，以确保模型预测结果的准确性和及时性。

自适应学习：设计能够自适应调整的学习算法，使模型能够根据实际应用场景和医学知识的变化自主调整和优化。

模型训练和更新的频率

实时更新机制：建立定期更新模型的机制，以及在重大医学事件发生或新指南发布时立即更新模型的机制，以确保模型能够及时反映医学实践的最新变化。

增量学习：引入增量学习技术，让模型能够在持续学习新知识的同时保留已有知识，以适应医学知识的不断更新和演进。

专家知识的融合与反馈

专家审核机制：设立医学专家组织，定期对模型预测结果进行审核和评估，及时发现并纠正模型的错误或不一致之处。

反馈机制：建立医学专家与模型之间的反馈机制，及时收集医学专家的意见和建议，用于模型的持续改进和优化。

1+N大模型全场景应用 icon

AI智能自诊

依托AI医疗大模型强大的学习、感知、推理分析能力,为用户提供在线用药咨询、报告单解读、疾病诊疗方案咨询等AI智能自诊。

核心功能点

疾病科普

依据咨询者疾病知识、诊疗方案、健康问题咨询的需求，通过语音、文字、图谱等多种信息交互的方式，与AI医生进行在线咨询自诊，提供疾病科普，症状分析、治疗/康复建议等。

用药咨询

基于全面的临床药品说明书和知识库，回答患者药品适用人群、注意事项等问题。

报告单解读

深入分析异常检查检验结果，系统性给出临床意义、结果异常原因和就医建议。

AI预问诊

候诊间患者向AI医生发起智能预问诊，实现诊前自动采集病历，快速定位核心疾病。

智能AI预问诊交互对话
遵循患者挂号对应科室的医学知识图谱，模拟智能对话、问答、语音、图文OCR识别等交互方式，实现医患智能交互对话。

基于医学图谱的精准智能诊断
融合医学知识图谱和深度学习模型，对患者自述、问答反馈进行智能分析诊断，推荐辅助诊疗建议。

自动生成AI预问诊报告
自动生成涵盖专业化医疗术语的疾病知识详解、治疗方案、护理建议、辅助检查、疾病预防的预问诊报告，支持预问诊报告自动回写电子病历。

生成式电子病历

通过部署智能硬件，采集医生&患者问诊对话，借助人工智能自动化技术和自然语言处理技术，融合专业疾病知识图谱、医疗术语，自动生成为电子病历，自动回写EMR电子病历系统，让病历书写更简单，节省病历书写时间，提高工作效率。

门急诊病历智能书写
根据医患问诊对话内容，自动分析患者病情，实时引导辅助问诊的问题，生成符合规范的病历，提高医生病历书写效率。

疾病预测
通过对医患对话、主诉、现病史、历史疾病时间轴等智能分析，预测疾病，提示疑似诊断、可能诊断推荐相关疾病的检查检验项目。

辅助诊疗
结合问诊数据、体格检查、临床检查检验结果对疾病进行确诊，推荐相关疾病的治疗方案，辅助临床诊疗。

AI病历内涵质控

融合电子病历书写规范、医疗管理核心制度、疾病知识图谱等临床规范对电子病历的上下文一致性、完整性、客观逻辑性内涵进行质控，有效提升病历质量。

数据采集与结构化

与院内系统(集成平台、HIS、EMR、LIS、PACS等)，获取患者病历文书、HIS处方医嘱、检查检验报告等，借助自然语言采集NLP、文书标注、后结构化等技术对病历数据进行工程化处理。

病历文书质控

借助Al大模型能力对电子病历进行内涵质控，电子病历的上下文一致性问题、形式质控问题、病历内容书写完整性问题、编码正确性、医学逻辑层、客观逻辑层错误、内涵缺陷等，持续提升门诊电子病历质量。

AI智能诊疗辅助

基于患者病情分析进行AI智能辅助诊断，推荐体格检查/检验检查/用药/手术治疗方案/疾病康复建议，有效降低诊疗风险、缓解医生工作压力，推动临床诊疗规范化，提高医疗服务效率，降低误诊。

辅助诊断
根据对患者主诉、疾病史、既往史、病历、生理数据、医学影像等问诊信息的智能分析，AI智能辅助诊断，实时给出疑似诊断、可能诊断、二次诊断、鉴别诊断等。

推荐检查/检验
基于患者疾病情况推荐相关疾病的检查检验项目，辅助疾病确诊。

治疗方案建议
根据患者的个体差异、确诊疾病特点、检查检验结果等信息，结合医学知识和临床经验，为医生提供个性化的治疗方案建议。

AI智能诊疗预警

应用人工智能技术来对临床医疗进行分析预警，它利用大数据、机器学习等技术手段实现对患者病情与诊疗方案合理性进行监测和预警，助力医院有效降低医疗风险。

诊断准确性分析预警
依托问诊数据、患者病情及历史病历等数据的分析当前门诊诊断ICD正确性，诊断遗漏问题提醒。

合理用药分析预警
药品配伍禁忌提醒、处方药品合理性、用药风险分析预警提醒。

治疗方案合理性分析预警
依据循证医学原则，对疾病治疗方案进行科学评估，保证药物选择、手术操作等符合医学诊疗；临床诊疗危急情况预警、危重症患者提醒、检验项目结果危急值/风险预警、感染风险防控预警、抗生素应用风险提醒。

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