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光语慧医的核心是“光语医疗大模型”,模型由中山医院深度参与、针对真实医疗场景定制而成。模型注入了超百亿token的高质量医学知识数据,使具备了覆盖多场景的医疗AI专业能力。根据报道,在美国执业医师资格考试测评中,能力与GPT-4相当。它的“医学知识”和“临床思维”得到了权威评测的认可。光语慧医正是将这一强大模型,转化为医生和患者可用的具体产品,智能主检医生、智能预问诊等应用。
官网入口地址
光语慧医的官方网站是:https://health.infly.cn/
下载地址
光语慧医主要作为面向医疗机构或特定场景的专业解决方案,相关报道未提及面向公众的独立应用程序可供下载。用户或机构如需使用,建议通过官网联系和咨询。
功能介绍
光语慧医的功能主要围绕辅助医生和帮助患者两大核心展开:
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对医生的辅助功能:
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智能主检医生:这是标志性功能。在体检场景下,它可以分析所有检查结果,自动提取并排序异常项,生成初步的主检结论与健康建议,帮助医生大幅缩短报告撰写时间。
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辅助诊断:模拟医生临床思维,为医生提供疾病诊断参考。
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格式化处理:可将检验结果进行结构化处理,并按专业形式输出。
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对患者的服务功能:
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体检报告解读:帮助用户理解报告中复杂的医学术语和指标含义。
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健康咨询与科普:提供个性化的健康指导,覆盖饮食、运动等多维度。
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病史补充与健康评估:通过智能预问诊,收集补充病史,形成综合的健康评估摘要。
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应用场景
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医院体检中心:辅助医生快速、准确地完成大批量体检报告的撰写和审核。
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医生日常诊疗:作为辅助诊断工具,为医生在复杂病例分析时提供参考意见。
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患者个人健康管理:个人用户可用于解读自己的体检报告,获取通俗易懂的健康知识科普和日常管理建议。
定价与应用示例
作为一款专业的医疗AI产品,定价模式(如面向医院的授权费、项目制合作等)并未在公开报道中明确。应用示例可以参考一次真实的展示:在一次有十位医生参与的比赛中,使用光语慧医辅助的医生,报告输出时间大大缩短,评分也得到显著提高。
光语慧医常见问题
光语慧医是由人工智能公司“光启慧语”与国内顶尖的“复旦大学附属中山医院”联合开发的。背后的技术“光语医疗大模型”也由这两方合作打造。另外有资料显示,相关的产品也由“无限光年”公司推出。
光语慧医的官方网站是 https://health.infly.cn/ 这是获取该服务信息的官方渠道。
你可以把它理解为一个非常专业的“AI医疗助手”。它基于一个由大医院训练的医疗大模型,主要目的不是替代医生,而是辅助医生提高工作效率(比如快速生成体检报告),同时也能帮助患者更好地理解自己的健康状况(比如解读体检报告、回答健康疑问)。
它的使用更是在专业医疗场景中。医生在体检中心用它来辅助撰写报告。个人用户或许可以通过平台进行报告解读和健康咨询。它不能替代执业医师进行诊断和治疗,生成的结论和建议仅供医生参考或用于个人健康了解。
目前没有关于面向最终用户(个人或医院)具体收费模式的息。作为一款企业级和专业级的医疗AI解决方案,它很采用针对机构(如医院、体检中心)的项目合作或服务授权的商业模式。
它的“可靠性”建立在背后强大的专业支持上。核心模型由顶尖三甲医院(复旦大学附属中山医院)深度参与训练和定制,使用了海量的高质量医学数据。在辅助撰写体检报告的场景下,报道称异常结果识别准确率可达90%以上。所有AI辅助结果都需经专业医生最终审核确认。
对于医生用户而言,高效使用的关键在于明确它的定位是“辅助”。在上传完整的、标准化的患者检查数据后,仔细审阅AI生成的初稿,利用它快速完成结构化和初步分析的部分,然后将精力集中在需要专业判断的复杂项审核和最终决策上。
特色是 “智能主检医生”功能,它能将医生完成一份主检报告的时间缩短大约50%。另一个特色是强大的报告解读和健康指导能力,能把专业的医学术语转化为普通人能听懂的语言,并提供个性化的饮食、运动建议。
医疗数据安全是核心问题。作为与顶级医院合作的产品,设计和应用必然将遵循严格的医疗数据安全和隐私保护规范。中山医院方面也表示,他们在数据安全、伦理等方面开展了大量工作。具体措施建议查询官方隐私政策。
它显著提升了医生的工作效率。在比赛中,原本排名靠后的医生在使用该工具辅助后,报告质量和完成速度都有明显提升。这表明在特定场景下,它是一个高效的辅助工具。
光语慧医的核心功能是医疗辅助和健康咨询,并未设计用于生成PPT(演示文稿)。如果您需要制作医疗相关的PPT,可以先将光语慧医提供的专业内容(如健康建议、报告解读摘要)整理好,再使用专门的办公软件(如PowerPoint、WPS)进行制作。
光语慧医目前没有生成视频的功能。它的输出形式主要是结构化的文本报告、健康建议摘要或交互式的问答文本。它侧重于提供专业的医疗信息和分析,而不是多媒体内容创作。
关于对话的具体技术限制,公开资料中未明确提及。不过,底层的“光语医疗大模型”被描述为可以支持“多轮对话”和“超长上下文输出”,这意味着它在处理连续、复杂的医疗问询时具有较强的能力。
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