ChiCTR2600133042
正在进行
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2026-09-21
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胃炎;胃恶性肿瘤;冠状动脉粥样硬化性心脏病;脑卒中
心脑血管及胃部疾病大模型微调技术研发与验证
心脑血管及胃部疾病大模型微调技术研发与验证
1.构建智慧医疗数据集。基于现有医疗指南、专家共识、教材、文献、专业百科和病历构建大规模智慧医疗数据库。同时,通过专家调研、病历梳理等方式整理专家经验和知识,用于智慧医疗大模型的微调与优化。 2.构建具有通用能力的医疗大模型微调技术平台。研发具有跨病种、跨系统、跨中心能力的医疗大模型微调技术,以适应不同科室和病种的需求,能够使模型在临床实践中发挥出更出色的应用价值,并提升医生与患者体验。针对不同科室的特点和不同病种的病情,对医疗大模型进行细致的调整和优化,可以使其更准确地把握各种疾病的特点和诊疗方案,从而为医生提供更有针对性的支持和帮助。同时,微调医疗大模型也能够更好地满足患者的需求,为他们提供更优质的医疗服务。 3.提升医疗服务的效率与质量。基于医疗大模型面向住院场景构建一个智能化的病史采集与快速分诊系统,该系统利用患者候诊和等待住院的时间,通过医疗大模型多轮次对话、病历识别及抽取等方式完成病史采集并给出分诊建议。该系统能够协助医生快速、准确地获取患者的病史信息,提升医疗服务效率10%(平均减少每个患者10%的问诊时间),在胃癌、慢性胃炎、冠心病和脑卒中患者的诊断准确率不劣于副主任医师水平(与金标准对比)。 4.研发规范病历生成与质量控制功能,在住院场景提升病历书写的规范性。探索研发高度规范化的电子病历(EMR)自动生成系统及其关联的病历质量控制工具,旨在显著提高病历文档的标准化水平。其中病历生成内容符合《电子病历基本架构与数据标准》,电子病历系统应包含五大类共27 项指标,这些指标涵盖了病历的各个方面,确保病历的全面性和准确性不低于85%(与金标准对比)。利用先进的自然语言生成技术,此系统能够自动化地构建医疗报告,从而降低医师在文档编制上的重复性劳动(与人工书写对比提升10%的速度)。同时,配套的病历质量控制模块将对生成的病历内容进行系统性质量检查,以确保其在临床诊断和法规遵从性方面的准确性与完整性。
连续入组
其它
无
无
AI+健康协同创新培育
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94800
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2024-09-20
2027-08-31
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1.门诊或住院患者临床诊断为胃癌/胃炎/脑卒中/冠心病; 2.年龄在18 岁以上; 3.患者或家属能理解研究内容并同意参与; 4.病情稳定,能够参与研究流程; 1.门诊或住院患者临床诊断为胃癌/胃炎/脑卒中/冠心病;2.年龄在18 岁以上;3.患者或家属能理解研究内容并同意参与;4.病情稳定,能够参与研究流程;;
请登录查看1.合并严重精神疾病的患者(如抑郁症、躁狂症、癫痫发作、精神分裂症等); 2.研究者认为不能配合完成试验的患者; 3.因患者口音或录音效果不佳无法正确读取信息; 4.检查报告涂抹或毁损导致大模型难以识别;;
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