左醫醫療大模型算法

左醫醫療大模型算法是北京左醫科技有限公司旗下的深度合成服務算法。該算法依託於左醫GPT(網站)，套用於對話生成場景，根據用戶輸入的問題描述，生成有關醫學知識領域的答覆。

2024年2月，國家網際網路信息辦公室發布第四批境內深度合成服務算法備案清單，左醫醫療大模型算法在列。

基本介紹

• 中文名：左醫醫療大模型算法
• 角色：服務提供者
• 開發主體：北京左醫科技有限公司
• 備案號：110102634853201240019

算法原理

左醫醫療大模型算法基於自然語言處理技術，它利用深度學習的方法來理解和生成自然語言文本，特別是與醫學相關的內容。其基本原理主要包含以下幾點：預訓練和微調： 醫學大模型首先在大規模的通用語料庫上進行預訓練，學習語言的基本規律。然後，在專業的醫學領域語料庫上進行微調，以便模型適應醫學專業知識的表示。Transformer 架構：醫學大模型基於Transformer 架構，它使用自注意力機制（Self-Attention）來捕捉輸入文本中的長距離依賴關係，從而更好地理解文本信息。多頭自注意力：多頭自注意力結構可以讓模型學會從不同的語義子空間中提取有關醫學知識的特徵。位置編碼：位置編碼能夠使模型理解文本中辭彙的順序信息，有助於捕捉醫學語料中的因果關係和相互依賴的信息。輸入層：模型將輸入的文本數據編碼為向量表示，使其可以用於後續的計算。

運行機制

自注意力層：模型通過自注意力機制，計算輸入文本的辭彙之間的關聯強度，捕捉它們之間的依賴關係。前饋神經網路層：前饋神經網路層用於對輸入數據做非線性變換，增強模型學習複雜數學表達的能力。解碼器：在生成文本時，模型通過解碼器逐字生成序列，每次生成一個辭彙，並以生成的文本作為下一步的輸入，直至生成完整的文本序列。輸出層：將生成的文本序列編碼回人類可理解的自然語言文本，作為最終的輸出。

套用場景

醫療問答系統：解答患者或醫務人員關於疾病、藥物、症狀、治療方法等方面的問題，提高信息查詢效率。病例分析：輔助醫務人員分析、整理和歸納病例記錄，提高病例管理和分析的效率。初步診斷建議：通過分析患者的症狀、體徵和實驗室檢查結果，為醫生提供初步的診斷參考，輔助決策。醫學教育與培訓：生成醫學知識問答、案例分析，幫助醫學生加深理解，鍛鍊臨床思維。藥物互動查詢：提供藥物間相互作用的查詢結果，提醒醫生和患者注意用藥安全。醫學輔助編碼：根據病例的描述，自動推薦相關的ICD編碼等，簡化醫療記錄中醫學編碼的工作。

算法目的

提高效率：通過自動化技術輔助醫務人員完成部分常規工作，減輕他們的工作負擔，使他們能夠專注於更複雜、需要專業知識的任務。減少錯誤：利用深度學習算法的高準確性，輔助醫務人員避免人為失誤，提高診療質量。普及醫學知識：通過深度學習技術將醫學專業知識傳播給更廣泛的大眾，幫助人們更好地了解與維護自身健康。推動醫學研究：協助研究人員挖掘醫學文獻信息，結合多源數據提供新的觀點和假設，加速醫學研究的進展。