Niedawno model „Xiehe Taichu” rzadki model AI opracowany wspólnie przez Peki Union Medical College Hospital i Institute of Automation of Chinese Academy of Sciences oficjalnie wszedł na etap aplikacji klinicznej. Zespół badawczy uważa zdolność do skutecznego tłumienia sztucznej inteligencji „iluzji” za jedną z trzech podstawowych zalet. Powiązane raporty pokazują, że tradycyjne modele sztucznej inteligencji często wytwarzają „złudzenia” z powodu szumu danych lub niewidomych punktów wiedzy, co może z łatwością prowadzić do błędnych wniosków. Dzięki zintegrowaniu autorytatywnych danych, dynamicznie aktualizując wiedzę i dodanie mechanizmów identyfikowalności, „Concordia · Taichu” skutecznie tłumi występowanie „złudzeń” w modelu i zwiększa wiarygodność podejmowania decyzji klinicznych.
Aby stłumić „halucynacje”, używamy głównie zlokalizowanych wysokiej jakości zestawów danych (takich jak realizacja realnej diagnozy i leczenia) oraz dużą liczbę ręcznie zatwierdzonych baz wiedzy (takich jak wytyczne diagnozy klinicznej i leczenie, podręczniki i publicznie dostępna literatura naukowa) do modelu. „Gong Mengchun wyjaśnił”, za pomocą technik takich jak szybkie inżynieria słów, skuteczne wsparcie dowodów, weryfikacja identyfikowalności, weryfikacja kryterium itp. Są stosowane w procesie rozumowania, a sprzężenie zwrotne i korekta są stale dostarczane. „Można to zrozumieć jako umożliwiające AI nauki„ dobrej wiedzy ”i ograniczanie„ granicy ”rozumowania lub dodawania mechanizmu„ identyfikowalności ”w celu ciągłego zmieniania„ edukacji ”przed zastosowaniem klinicznym.
Według statystyk opublikowanych przez odpowiednie instytucje profesjonalne Deepseek został rozmieszczony w szpitalach na najwyższym poziomie w Chinach. Kilka szpitali, w tym szpital Huashan powiązany z Fudan University, Ruijin Hospital i Shenzhen People's Hospital, rozpoczęło wspólne badania i rozwój z najlepszymi krajowymi firmami sztucznej inteligencji. Poprzez integrację dyscyplinarną i dokowanie, przyspieszyli promocję wywiadu medycznego i rozwiązali problem „wąskiego gardła”. Branża uważa, że wykorzystanie unikalnej technologii „destylacji wiedzy hierarchicznej” Deepseek może zmniejszyć obciążenie wnioskowania i obliczeń w złożonych scenariuszach medycznych o 30%.
Duża liczba badań opartych na multimodalnych danych klinicznych w kraju i za granicą potwierdziła, że spostrzeżenia kliniczne dostarczone przez technologię sztucznej inteligencji mogą przekraczać wiedzę i fizyczne limity sensoryczne, które lekarze mogą uchwycić, zapewniając ważne opinie pomocnicze na podejmowanie decyzji klinicznych. Gong Mengchun powiedział, że jeśli chodzi o nowe dowody i osądy przedstawione przez AI, powinniśmy przyjąć postawę „ostrożną weryfikację i pełną ocenę”, zbudować multimodalną infrastrukturę danych klinicznych, uporządkować kolejki wysokiej jakości i zweryfikować różne odkrycia medyczne oparte na danych. Integracja dowodów klinicznych dostarczonych przez AI z procesem diagnozy i leczenia w postaci wielodyscyplinarnej diagnozy i leczenia (MDT), aby obsługiwać pacjentów, jest jednym z trendów rozwoju głównego nurtu w globalnej dziedzinie badań medycznych.
