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                        基于人工智能的電子病例系統

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                                隨著chatGPT的出現和被熱捧,NLP(自然語言處理)的文本生成領域,有被GPT(Generative Pre-trained Transformer、生成式預訓練變壓器)統一的趨勢。在醫療信息化領域,GPT或同類技術是否可用于電子病歷呢?電子病歷屬于醫療文書,在醫療文書書寫規范的約束下由醫護人員書寫完成,有著嚴格的書寫規范和質量控制要求,傳統的應用以提高書寫速度為主,如定制輸入法、語音錄入、模版制作、弱AI應用語料問答等,本質上還都是提高“打字”速度,對工作量的減輕、病歷質量提高貢獻不大。

                               GPT的出現,從根本上改變了這個局面,GPT的生成文本并不是大語料訓練產生的冰冷的問答機,而是具備推理功能,使得在初始文本提示下,推導出更為接近書寫者初衷的下一段落,從寫作者角度來看,可以理解為:AI更容易”猜”出寫作者的想法。

                               方達電子病歷AI輔助工具emrgpt,正是采用GPT的這一優勢,以GPT為基礎算法,使用了10塊Nvidia P100(16G)AI推理卡,進行長達一個月的訓練,形成了一套AI模型,在產品化過程中,與方達電子病歷WEB版相結合,使得電子病歷產品更加智能化。

                               GPT在電子病歷的應用,使得AI輔助書寫的趨勢變得不可逆,隨著產品不斷地迭代,emrgpt將更為強大,電子病歷進入了AI時代。

                         emrgpt特性

                        1、文本生成準確:推理生成文本,輸入的內容越多,生成的候選文本越準確。因為隨著文本的增多,輸入AI模型的初始文本越多,參數越豐富,推導結果越準確。

                        2、文本生成迅速:AI芯片的運算速度是有上限的,一次性生成一整段文本大約需要數秒,感覺非???,所以emrgpt采用逐步生成的策略,一次生成5~10個字,類似于chatGPT的體驗,既提高了計算速度,又不會影響使用。

                        3、文本生成靈活:可生成下一句,也可以生成一段,甚至可以一次性生成整個文件。

                        4、可定制:可按照醫院的病歷數據進行針對性的訓練,也可以按照??朴柧毮P?,生成的文本更為準確,在使用過程中,可以持續訓練,使用模型價值越來越高。

                        基礎模版制作(在空模版上制作)

                        模型運行過程(單次請求毫秒級響應)

                        模型訓練過程(10輪訓練loss降到0.3后可用)

                         

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