文章主题：深圳市卫生健康发展研究和数据管理中心, 深圳市大数据研究院, 国家健康医疗大数据研究院（深圳）, 深圳市医学人工智能学术交流会
近期，深圳市卫生健康发展研究和数据管理中心、深圳市大数据研究院以及国家健康医疗大数据研究院（深圳）联袂举办了一场深圳市医学人工智能学术交流会，该活动于深圳市健研数管中心盛大展开。
如今，人工智能已经崭露头角，成为全球各国竞相追逐的焦点，它在推动产业转型升级过程中扮演着举足轻重的角色。近期，ChatGPT的热度持续升温，这一现象不仅在民间广泛传播，而且在医疗大健康领域，医学人工智能的关键地位也日益显现出来。
在一场盛大的会议上，众多领导与嘉宾共同见证了华佗GPT最新内测版本的发布。与会者纷纷试用并亲身体验了这款人工智能助手的相关功能。由深圳市大数据研究院与香港中文大学（深圳）联手研发的华佗GPT，依托一亿条问答（50GB）与10-20T医疗文本，构成了目前最大的医疗问答数据集。华佗GPT的主要应用场景在于医疗咨询和情感陪伴，涵盖了患者培训、健康咨询、就医分诊等多个领域。
深圳市大数据研究院王本友教授揭示了华佗GPT的最新研究进展。华佗GPT是一个创新性的医疗大模型，它通过整合ChatGPT生成的“蒸馏数据”以及真实世界医生的回复，对其进行了训练，并且将其开源。王本友教授详细阐述，经过自动和人工评测的对比，华佗GPT在单轮和多轮问诊场景中均优于现有的中文医疗人工智能模型和GPT-3.5，这无疑证明了它在处理复杂问诊对话上的卓越能力。未来，华佗GPT将继续支持多模态输入，进一步提升其在医疗领域的应用价值。
在一次充满挑战的实验中，我们的记者试图利用华佗GPT工具，探讨糖尿病的相关问题。他首先输入了一个关键性问题：“糖尿病的症状有哪些？”令人欣慰的是，华佗GPT给出了一个相当详尽的回答。然而，接下来，记者却采取了一种不同的提问方式，他输入了糖尿病的一些特定症状，并询问这是否代表某种疾病。然而，华佗GPT的回答就显得相对宽泛和模糊了，他仅仅指出这可能是一种“由多种原因造成”的情况。
这至少表明，这个大型的人工智能模型已经掌握了关于部分疾病谱的语料信息，如糖尿病。业界普遍认为，医疗大模型不仅需要拥有广泛的适应性和泛化能力，同时还需要针对特定任务进行深入细致的处理和优化。
国家健康医疗大数据研究院（深圳）院长于广军表示，医疗大数据应用正在推动医疗领域变革，人工智能医疗应用面临数据质量、算法、协作与评价等挑战，希望通过高校、科研机构、医院等多方合作，在医疗大数据与人工智能领域取得更多研究成果。
深圳市健研数管中心分管领导吴旭生提到，利用生成式AI与电子病历结合，创建生成式医学数据库，是目前中心大数据领域重要的在研项目。基于扩散模型和大语言模型等技术，生成与真实数据相似的虚拟数据，可用于科研与临床应用，保护患者隐私。
【文字】南方+记者 黄思华
【作者】 黄思华
【来源】 南方报业传媒集团南方+客户端
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