速途網5月25日消息（報道：李楠）今日，醫聯正式發布了自主研發的基于Transformer架構的國內首款醫療大語言模型——MedGPT。與通用型的大語言模型產品不同，MedGPT主要致力于在真實醫療場景中發揮實際診療價值，實現從疾病預防、診斷、治療、康復的全流程智能化診療能力。

事實上，通用大語言模型在面對醫學問題的準確性上存在天然缺陷，比如在問診階段，通用大語言模型往往會輕易給出結論。但是，對于醫療應用來說，一致性和準確性是底線問題。據悉，MedGPT則能夠通過多輪問診引導患者收集足夠的診斷決策因子之后再進入到診斷環節，從而保證準確性。

醫聯MedGPT 項目負責人王磊表示：MedGPT不會輕易給出診斷結論而是會循序漸進地引導患者給出足夠能夠支撐有效診斷的病情全貌。也就是說，MedGPT是通過收集足夠信息并做出符合醫學的決策，以“治愈”為目的而進行人機交互。通過獨有的將自然語言大模型AI技術與一系列工程調優技術以及醫學一致性校驗技術相結合，并在模型微調訓練階段采用大量真實醫生參與的RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)監督微調,有效提升模型的疾病特征判斷與模式識別能力，確保醫療準確性。

此外，醫聯還建立了基于專家評議的AI診療準確性與真實世界醫生對標測試機制，不斷將AI與真實診療場景對齊，最終實現準確診斷。

具體來說，基于Transformer架構，MedGPT可以整合多種醫學檢驗檢測模態能力，首次實現線上問診到醫學檢查的無縫銜接。在問診環節結束之后，MedGPT會給患者開具必要的醫學檢查項目以進一步明確病情，患者則可以通過醫聯云檢驗等多模態能力進行檢查。基于有效問診以及醫學檢查數據，MedGPT得以進行準確的疾病診斷，并為患者設計疾病治療方案。患者可以通過醫聯互聯網醫院實現送藥到家，MedGPT會在患者收到藥品后主動為患者進行用藥指導與管理、智能隨訪復診、康復指導等智能化疾病診療動作。通過多模態應用的打通MedGPT實現了預防、診斷、治療、康復的全流程診療。

除此之外，王磊還透露，醫聯MedGPT plugin 應用平臺整合超過1000+醫療多模態能力，整合多樣化的醫療多模態能力，豐富和完善全流程智能化診療體驗。這也意味著醫聯數字醫院脫離了以互聯網醫療連接為根本，以提高效率為主要目的的1.0階段；進入了基于強大的AI能力，實現疾病管理全流程智能化的數字醫療2.0階段。

作為致力于疾病全流程診療的醫療專業大語言模型，醫聯MedGPT 形成了一套獨有的「DIAE」醫療AI 建設方法論,分別從Disease(病種覆蓋)、Intelligence(智能化)、Accuracy(準確性)、Efficiency(就醫效率)四個維度來建設與打磨產品，不斷提升MedGPT的實際醫療應用價值。

目前，醫聯正不斷加速MedGPT的研發，希望數字醫療能力惠及更多人。醫聯MedGPT目前的參數規模為100B規模，預訓練階段使用了超過20億的醫學文本數據，微調訓練階段使用了800萬條的高質量結構化臨床診療數據，并投入超過100名醫生參與人工反饋監督微調訓練。目前醫聯MedGPT已經可以覆蓋ICD10的60%疾病病種，并在近期將研發重心傾斜在多發疾病，以提升數字醫院的普惠率。預計在2023年底，可以覆蓋80%病種的就診需求。

王磊呼吁，業內AI科技、醫學、院校機構、醫療多模態應用等各種類型的合作伙伴，共同開發建設通用型人工智能技術的醫療應用場景為醫療行業的技術發展貢獻力量。