近日,根据美国医疗信息云平台Athenahealth的一项调查,有83%的受访医生认为人工智能(AI)或能有所帮助,即通过AI简化行政任务,提高诊断准确性并识别患者数据等。医疗智能化、智慧化发展下,云知声率先实现山海大模型在医疗场景中的应用,通过开发集成大模型能力的病历生成解决方案,大幅提升了病历质量,更将医生从繁重、重复的病历撰写工作中解放出来,为智慧医疗带来向好变化。
在全球范围内,医生们每天都需要面对大量的病历撰写工作。这些工作不仅耗时耗力,更在一定程度上分散了医生的注意力,影响了他们对患者病情的深入分析和诊断。而云知声的山海大模型,则像是一位全能的AI助手,为医生们分担了这份重担。
山海大模型通过学习大量教材、百科等高质量医学文献,已具备全面、专业的医疗信息支持能力。基于这一强大的知识库,云知声开发的病历生成解决方案,能够自动对医患对话进行语音采集、角色分离和信息摘要处理,进而生成规范的门诊病历,并提交到院内HIS系统。
病历生成解决方案亮点在于,它实现了从简单的语音转写向深层次内容撰写的跨越。医生在日常工作中,仅需使用口语口述关键诊疗信息,山海大模型便能基于其强大的理解和生成能力,过滤、理解并标化这些信息,最终撰写出完整、规范的病历文书。
比如在放射科,以往医生在进行DR、CT、MRI等影像学检查后,需要花费大量时间整理报告。而如今,借助云知声放射报告生成系统,医生只需口述影像所见的异常内容,即可由大模型生成符合规范的影像报告,极大提高了工作效率。值得一提的是,山海大模型在应用过程中还能获得医生的反馈,从而进行深度学习与自我优化。随着在医疗场景中的持续应用和迭代,其能力有望逐步比肩甚至超越人类医生的专业水平。
未来,山海大模型在提供精确的医疗诊断的基础上,还能根据患者的具体情况,推荐更加个性化、精准化的治疗方案,为患者带来更高质量的医疗服务体验。
此外,云知声智能病历质控系统也在借助山海大模型展现出强大的实力。该系统能够精准理解病历内容,智能识别其中的书写错误与缺陷,确保病历信息的准确性。通过对影像描述、专业术语的细致分析,以及对检查结果、结论、依据的深度解读,该系统实现了高效、精准的病历质控,为提升医疗服务质量提供了有力保障。
医疗正因AI变得与众不同。云知声山海大模型在医疗场景的应用,也正深刻改变着传统医疗模式,解放了医生的双手,让他们能够更专注于临床诊疗工作,并极大提升了患者就医的满意度。随着技术的不断进步和应用场景的拓展,相信山海大模型将在未来医疗领域发挥更加重要的作用,惠及更多患者和医护人员。
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