通用模型的应用与挑战解读_通用模型的意义-CSDN博客
首先是对算力的高需求,强大的计算能力是实现其高效运作的基础,但这一点在技术配置上需要不断更新与投入;其次是数据质量问题,高质量的数据对于训练出有效模型至关重要,不同来源和格式的数据可能影响最终结果。此外,商业化路径的探索与实践也是制约通用模型进一步发展的因素之一,需要探索适合不同领域与市场需求的商业模式,...
AI 大模型应用于医疗健康,或将面临哪些风险与挑战? - 知乎
大语言模型（Large Language Model）在医疗领域相对传统方法具有多方面的优势，不仅体现在知识的提取整合上...
川观智库资讯丨 AI探路医院场景,医疗大模型目前仍面临三大问题
三是应用局限性。目前，大部分基于大模型构建的智能应用还没有脱离传统医疗 IT 应用的范畴，更像是互联网医疗的Plus版，因此还需要围绕医院需求，研发更多适配应用，进而实现大模型的规模化落地。
国内医疗大模型现状:投资人在观望,创业者寻找杀手级场景
原因是，虽然很多通用大模型会开放参数，但不会公开“配方”，即每个领域的数据配比。当企业想要在某个开源模型的底座上开发医疗大模型时，如果只单一灌输医学知识，模型本身的医疗能力或许会提升，但会破坏底座结构，影响最终效果，这也是早期很多医疗大模型容易出现“幻觉”的原因。“如果你的医疗底座中没有添加足够多...
论文浅尝 | 利用通用大语言模型助力现实世界医疗咨询
DISC-MedLLM是基于高质量数据集DISC-Med-SFT在通用领域中文大模型Baichuan-13B上训练得到的医疗大模型。模型的优势以及框架图如图1所示,该模型从真实咨询场景中计算得到病人的真实分布,以此指导数据集的样本构造。进一步,该模型基于医学知识图谱和真实咨询数据,使用大模型和真人问询两种思路,进行数据集的构造。
王士泉:大模型为医疗领域带来的机遇、挑战与创新模式
在数据层面，医疗行业因为安全及隐私保护要求数据大多存储在本地，通用大模型在医疗能力上缺乏必要的训练数据。另外一方面，医疗行业在安全、精度等方面要求较高，系统又比较复杂，再加上对医学专业知识和经验要求很多，所以从这几个维度去看，通用大模型的医学常识、生成的可控性和准确性都达不到这个行业的最低要求，...
人类医生的饭碗保不住了?_DeepSeek_模型_会诊
辅助临床诊断前,AI儿科医生曾参与四次测试,既包括专业能力测试,也包括对幻觉的测试。幻觉测试方面,与DeepSeek做了对比,结果发现AI儿科医生模型的幻觉率更低。“DeepSeek是一个通用模型,虽然它非常强大,但并不专注于医疗健康领域。而AI医生是专门为医疗设计的专业模型,因此,它的表现更为精准。”...
医疗AI:困局与曙光并存的发展之路
此外，数据标准化不足也是一个重要问题，不同医疗机构之间的数据格式和标准存在差异，导致数据难以有效整合和共享。再者，跨机构数据共享壁垒也限制了医疗数据的流通与应用，使得AI模型难以获得足够的数据支持进行训练和优化。除了数据问题，医疗AI在实际落地过程中也面临着应用场景的局限性。尽管医疗AI在理论上具有广泛的...
为什么通用大模型永远都无法真正完成医学SCI论文 - 知乎
所以是不现实的选择。所以需要大模型本身必须具备处理这些连贯的问题,并最终有机整合所有答案后形成最终产品暨SCI论文,那么通用大模型肯定远远达不到这样的要求。这也就是我说的为什么现在其实是工业3.5时代的原因。现在很多论文工厂吹的天花乱坠的,什么这个AI工具那个大模型的能做非常牛的论文,那么看了我的分析后,你...
医疗大模型狂热下,他们给出了几点冷思考
生成式大模型由PGC和UGC进行内容支撑，缺乏过往内容的将会直接性影响大模型，缺乏高质量的中文数据资料，将会影响到中文大模型在知识领域的能力。此外，国内拥有大量高价值数据的互联网企业更倾向于将数据封闭在APP和平台中，不同APP间数据不能连通，无法进行搜索，形成“数据孤岛”现象。为了破局，国家层面也正在着实...
医疗AI真相:没那么神
就像当年移动互联网让问诊和挂号变得如此方便一样,AI在医疗领域的应用也让人充满期待。然而,现实可能并没有你想象的那么美好。 循证医学的门槛 🏥 首先,医疗决策通常遵循「循证医学」原则。简单来说,医生会根据最新的研究成果、过往经验、传统做法以及患者的具体情况来做出决策。然而,现有的AI模型处理信息的模态非常...
深度剖析:为何现阶段多模态大模型在医疗领域面临挑战-百度开发者...
然而,在医疗这一高度专业且复杂的领域,多模态大模型的应用却面临诸多挑战。本文将从数据质量、模型训练、伦理安全等多个维度,深入剖析现阶段多模态大模型在医疗领域难以突破的原因。 一、数据质量与多样性问题 医疗数据是训练多模态大模型的基础,但其质量和多样性却成为制约模型性能的关键因素。 数据质量参差不齐:医疗...
盘点医疗领域AI大模型:百度、百川智能、讯飞、商汤科技押宝
AI大模型,在医疗大健康领域十分火爆。 不同于其他领域,医疗行业拥有海量的数据以及巨大的需求缺口待满足,更容易实现规模化的商业落地,因此医疗行业一直被视为AI大模型落地的最佳领域之一。 目前在经历激烈的竞争后,已经有一部分医疗大模型应用脱颖...
通用大模型在垂直领域的发展深度探析_中国发展网
例如,在金融领域,通用大模型可能难以处理复杂的金融术语和交易规则;在医疗领域,通用大模型可能难以准确识别和分析医学影像数据中的微小病变。因此,如何提高通用大模型在垂直领域的适应性,使其能够更好地处理领域内的任务,是未来的研究方向之一。 此外,模型的可解释性和可信度问题也不容忽视。通用大模型通常包含大量的...
SAM-Med3D:三维医学图像上的通用分割模型,医疗版三维 SAM 开源了...
医学图像和自然图像之间存在显著的差异,而且医学图像领域缺乏大规模的基准数据集,这是导致AI在医学领域进展缓慢的重要原因之一。通过构建大规模的基准数据集和可靠的基线模型,我们可以推动AI在医疗领域的快速发展,并加速医疗向更通用方向转变的进程。如果您对此话题感兴趣,欢迎加入群聊与我们一起探讨!(二维码见文末) 论...
医学教学模型行业痛点 - 百度文库
这使得很多贫困地区的医学院校和个人学生无法购买和使用医学教学模型,限制了他们的学习和实践能力的提高。 医学教学模型的更新速度较慢,无法跟上医学科技的发展。医学科技日新月异,新的诊断和治疗方法不断涌现。然而,现有的医学教学模型往往无法及时更新,无法反映最新的医学知识和技术。这使得医学生在实践操作和技能训练...
通用大模型“退烧” 生成式AI开始“挤泡沫”
与何晓冬的认知相佐证的是,WAIC上展出了超过30多种大模型,不少企业更是推出“矩阵式”的大模型,希望为垂直行业赋能。 科大讯飞在大会现场展出的星火大模型,展示了其在教育、医疗、办公、数字员工、汽车、金融、工业等多场景的应用成果。如在教育领域,在星火大模型加持下的讯飞AI学习机,可以让AI像老师一样批改作文...
海量数据却没得到有效利用,医疗大模型下一步怎么走?
数据交易所、数据平台的建立，为医疗AI大模型的发展提供了助力。各地数据交易所不断有医疗健康数据产品上架交易，例如国家健康医疗大数据中心（北方）推进数据产品场内交易，在惠医领域，打造了肿瘤高风险人群全生命周期健康管理数据队列产品。北数所近日专门推出AI大模型训练数据集，包含170余个数据集产品，其中数十个涉及...
AI 大模型应用于医疗健康,或将面临哪些风险与挑战? - 知乎
描述:评估模型在不同用户角色(患者和医学生)下的表现。 用途:检测模型在回答普通患者和医学专业学生的问题时的差异,确保模型能满足不同用户的需求。 域类型 描述:分析模型在不同领域类型问题上的表现,包括疾病描述、风险因素、诊断、治疗和预防、预后。 用途:评估模型在处理不同类型的医疗信息和咨询时的全面性和专业...