AI_Hospital：大型语言模型在临床诊断中的交互式评估与合作

AI_Hospital：大型语言模型在临床诊断中的交互式评估与合作

AI_Hospital AI Hospital: Interactive Evaluation and Collaboration of LLMs as Intern Doctors for Clinical Diagnosis 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/AI_Hospital

项目介绍

AI Hospital 是一个创新性研究项目，旨在通过模拟实习医生的角色，利用大型语言模型（LLMs）进行临床诊断的交互式评估与协作。该项目通过建立一个虚拟的医疗环境，评估LLMs在不同医疗角色中的表现，以及它们如何辅助医生进行诊断决策。

项目技术分析

AI Hospital 项目采用了先进的技术架构，包括一个定制的多视角医疗评估（MVME）基准，用于评估LLMs在临床诊断中的表现。项目团队构建了一个医疗记录数据集，从iiyi平台获取，用于训练和测试LLMs。此外，项目支持与多种LLMs的集成，如OpenAI的GPT-4、阿里巴巴的Qwen-Max和文心的Wenxin-4.0。

项目技术亮点如下：

• 自定义医疗记录数据集：从iiyi平台获取，为LLMs提供真实的医疗场景训练数据。
• 多模型支持：支持多种LLMs，包括在线API调用和GPU依赖型模型。
• 交互式评估：通过模拟实习医生与患者的对话，评估LLMs的诊断能力。
• 协作诊断框架：构建了一个协作诊断框架，重点关注争议解决方案，以提升诊断的准确性。

项目及应用场景

AI Hospital 项目的应用场景主要集中在医疗领域，尤其是临床诊断。以下是该项目的主要应用场景：

1. 临床诊断辅助：LLMs可以作为实习医生的角色，辅助医生进行初步诊断，提高诊断效率和准确性。
2. 医疗数据解析：LLMs能够解析复杂医疗记录，为医生提供关键信息，帮助做出更快速的临床决策。
3. 模拟医疗培训：项目可以作为医疗人员的模拟培训工具，帮助实习生熟悉临床诊断流程。
4. 争议解决方案：通过协作诊断框架，LLMs可以帮助解决医生之间的诊断争议，提高团队协作效率。

项目特点

AI Hospital 项目具有以下显著特点：

• 创新性：将LLMs应用于临床诊断，填补了该领域的研究空白。
• 实用性：项目提供了易于集成的框架，便于在实际医疗环境中应用。
• 评估全面：通过MVME基准，全面评估LLMs在不同医疗角色中的表现。
• 开放性：项目代码和数据集可供研究人员自由使用，推动开源社区的共同进步。

总结

AI Hospital 项目是一个前沿的科研尝试，它不仅展示了LLMs在医疗领域的巨大潜力，也为未来的医疗研究和技术发展提供了新的视角和工具。随着人工智能技术的不断进步，我们有理由相信，AI Hospital 将在辅助临床诊断、提升医疗质量方面发挥重要作用。欢迎感兴趣的研究者和开发者参与到这个项目中来，共同推动医疗科技的进步。

AI_Hospital AI Hospital: Interactive Evaluation and Collaboration of LLMs as Intern Doctors for Clinical Diagnosis 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/AI_Hospital