国内首款医疗大语言模型MedGPT发布，专业医疗标注数据成关键

5月25日，国内互联网医院、慢病管理平台医联今日正式发布了自主研发的基于Transformer架构的国内首款医疗大语言模型——MedGPT。

与通用型的大语言模型产品不同，MedGPT主要致力于在真实医疗场景中发挥实际诊疗价值，实现从疾病预防、诊断、治疗、康复的全流程智能化诊疗能力。

医联MedGPT目前的参数规模为1000亿，预训练阶段使用了超过20亿的医学文本数据，微调训练阶段使用了800万条的高质量结构化临床诊疗数据，并投入超过100名医生参与人工反馈监督微调训练。

现阶段，垂直医疗大模型难在以下几个方面：

1.医疗行业数据质量不高

医疗数据的质量相对较低，甚至存在一些不准确和不完整的情况，这影响了大模型的学习和预测表现。

2.数据量不足

与其他行业相比，医疗行业的数据量相对较小，且医疗服务的数据过于碎片化，这对于建立大型模型的准确性和灵敏度可能带来挑战。

3.数据隐私和安全

医疗数据涉及个人隐私和敏感信息，管理和保护这些数据的安全性和隐私性是一个重要问题。

4.医疗行业的缺乏标准化

医疗行业的数据和工作流程缺乏标准化，不同医疗机构采用不同的系统，每个系统标准不用，这使得不同机构之间的数据共享和协作可能变得复杂和困难。

5.实时性要求高

医疗数据有时需要快速响应和处理，对模型的实时性和实时性能提出了更高的要求。

6.复合型人才短缺

对于“AI+医疗”这一专业性极强的交叉领域，对复合型人才的需求极大。医疗专业的知识本身非常精细，再加上与算法的深度融合，AI医疗对人才综合能力要求甚高。

AI医疗大模型需要强大的数据支持，而标注数据是构建模型所必需的一种数据，它们对于AI医疗大模型有着重要作用。

标注数据对于提高AI医疗大模型的性能至关重要。通过对标注数据的分析、训练和验证，AI医疗大模型可以更准确地识别患者的病情，为医生制定更精准的治疗方案提供有力支持。医疗机构可以更好地控制数据的质量和一致性，减少数据偏差，进而提高模型的精度和可解释性，训练出更准确、更精细的模型，为患者提供更好的医疗服务。

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