AI智能家医智能体

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成果单位: 卓世科技(海南)有限公司
合作方式: 面议
所处阶段: 其他
关键词: 家庭医生健康咨询慢病管理用药指导健康宣教政策咨询健康随访签约服务医疗科普康复指导大模型技术MOE模型RAG技术数字人多轮交互3D建模声音克隆唇形预测数据检索生成技术
总得分 (满分100)
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资本强度 (满分0)
该成果得分:0

核心问题

当前家庭医生签约服务面临全科医生短缺、服务质量不一、宣传方式单一等挑战,难以满足居民日益增长的个性化健康管理需求,特别是老年人、慢性病患者等重点人群需要更全面的家庭医生服务。

解决方案

AI智能家医智能体依托“璇玑玉衡”大模型及MOE、RAG等核心技术,打造家庭医生与居民互动的高效平台。通过AI数字人多轮交互,提供医疗科普、常见病处置、用药指导等一站式健康管理服务。支持大屏、PAD、手机多端部署,实现24小时不间断服务,满足用户个性化医疗咨询需求。同时,利用数据驱动的健康管理,为用户提供精准的健康建议,提升公共卫生监测的灵敏度和响应速度。

竞争优势

AI智能家医智能体具备服务便捷性、成本效益及强大的数据处理能力。用户通过移动端即可轻松接入,降低医疗成本和运营成本。专属大模型+RAG检索增强生成技术,使大模型具备专业医学知识,提供精准健康建议。不间断服务和个性化医疗咨询,显著提升用户体验,优化基层卫生健康服务供给能力。

成果公开日期

20250327

所属产业领域

生物医药

转化合作需求

是否有空间落地需求:海淀区、密云区 落地北京意愿:海淀区、密云区

摘要

自《国务院办公厅关于推进分级诊疗制度建设的指导意见》(国办发〔2015〕70号)发布,政府陆续发布了《关于推进家庭医生签约服务的指导意见》、《关于规范家庭医生签约服务管理的指导意见》、《关于推进家庭医生签约服务高质量发展的指导意见》等政策、法规和指导意见,各省市也相继推出了配套的实施细则,有力地推动了家庭医生签约服务的发展,并逐步建立了家庭医生制度。截至2021年底,全国共有143.5万家庭医生,他们组建了43.5万个团队为居民提供签约服务。从2022年开始,各地计划在现有服务水平基础上,全人群和重点人群签约服务覆盖率每年提升1~3个百分点,目标是到2035年,签约服务覆盖率达到75%以上,基本实现家庭全覆盖,重点人群签约服务覆盖率达到85%以上,满意度达到85%左右。 当前,家庭医生签约服务仍面临挑战,包括全科医生短缺、基层医疗机构技术认可度不高、服务质量需提升、宣传方式需多样化、地区服务差异等问题。这些问题影响了居民对家庭医生服务的认知和满意度的提升。一方面,居民期望家庭医生签约服务能够更加贴近其日常生活,利用互联网等科技手段提供个性化健康咨询服务,满足其健康管理需求,特别是老年人、慢性病患者等重点人群,他们需要全方位的家庭医生服务,包括定期健康监测和慢病管理。另一方面,家庭医生也希望借助科技手段搭建家庭医生与签约居民交流互动平台,做好签约服务包含的健康咨询、健康宣教、健康随访等任务,提高服务质量、降低工作强度。 AI家庭医生(AIFD)项目定位基层健康智能化助手,依托人工智能技术打造家庭医生团队与居民互动的高效平台,提供政策咨询、智能问答、用药指导、健康宣教、家医签约、慢病随访等一站式健康管理服务。项目旨在赋能基层,优化基层卫生健康服务的供给能力,提高医患之间的沟通效率,确保信息的透明和及时更新。通过提升服务的便捷性和响应速度,项目致力于增强居民对健康管理的主动性,改善他们的就医体验,并持续提高整体的满意度。 建设内容: 1、AI家庭医生服务板块 1)功能描述:以AI数字人多轮交互的形式与群众交流,解答医疗科普知识、129种常见病的常规处置方法、就医指导等。 2)呈现形式:支持大屏、PAD、手机多端部署

2、健康知识与管理板块 1)功能描述:板块服务能力包括慢性病日常管理、术后康复、饮食营养指导、青少年发育知识、运动损伤康复等。 2)呈现形式:支持大屏、PAD、手机多端部署

3、用药指导板块 1)功能描述:内容包括702种基层卫生常见药的一般使用标准、药性药理科普、多病种混合用药指导等。 2)呈现形式:支持大屏、PAD、手机多端部署。

核心技术: 大模型技术: 项目依托于卓世科技的“璇玑玉衡”大模型,这是一个通过海量数据训练并具备强大算力资源的人工智能模型,能够处理和完成多种不同的下游任务。“璇玑玉衡”大模型是海南自由贸易港首个通过生成式人工智能备案审核的模型,表明其在生成内容和提供智能服务方面具有先进性。 MOE(混合专家模型,Mixture of Experts)大模型的核心优势主要包括以下几点: 可扩展性:MOE模型通过将多个专家模型组合在一起,可以轻松地扩展到更大的模型规模,从而提高模型的表示能力和处理复杂任务的能力。 计算效率:MOE通过路由机制动态地选择激活部分专家网络,这样可以显著减少计算资源的消耗,提高计算效率。 灵活性:MOE模型可以根据输入数据的特性,动态地调整激活的专家网络,这使得模型能够更好地适应多样化的数据分布。 并行处理:MOE模型可以并行地处理不同的专家网络,这有助于提高模型的训练和推理速度,尤其是在分布式计算环境中。 容错性:由于MOE模型是由多个专家网络组成的,即使部分专家网络出现故障或性能下降,其他专家网络仍然可以正常工作,从而提高模型的鲁棒性。 RAG(Retrieval-Augmented Generation)技术是一种结合了检索和生成的新型预训练模型,它的核心优势主要包括以下几点: 信息检索能力:RAG技术能够从大量数据中检索出与当前任务相关的信息,这使得模型能够利用外部知识来增强其生成的回答或内容。 上下文融合:RAG模型不仅检索信息,还能将这些信息与输入的上下文相结合,生成更加连贯、准确和丰富的输出。 减少偏见和错误:通过检索真实世界的信息,RAG技术可以减少模型在生成内容时可能出现的偏见和错误,提高输出的可靠性。 知识更新:由于RAG模型依赖于外部数据源,它可以更容易地吸收和利用最新的信息,从而保持模型的知识是最新的。 数字人:通过3D图形学建模和声音克隆技术,塑造可以实时互动说话的AI人物,让语音问答生“动”起来: ■形象风格定制:可根据客户需求定制专属拟真虚拟形象、真人风格,满足各类应用场景。 ■口唇/情绪驱动:根据语音内容实时预测唇形变化,实现语音唇形同步,驱动虚拟形象多模态交互。 ■多系统终端支持:OS/Android/Windows等终端系统支持,覆盖市面上绝大部分屏幕设备。 ■主流语音助手兼容:能够完美适配客户原有的语音问答系统,将文字语音会话转变为虚拟形象问答。 AI数字人与大模型协同实现与用户智能交互沟通。数字人对真人形象进行模拟,大模型强大的泛化能力使得智能交互更能贴近现实情景的自然沟通。 项目亮点: 不间断服务:AI家庭医生提供24小时不间断的健康咨询服务,满足用户随时随地的医疗需求。 个性化医疗咨询:AI家庭医生可以基于用户个人健康状况,提供定制化的健康建议。 技术先进性:利用大模型+Rag检索增强生成技术实现高效、准确的医疗咨询服务,提升用户体验。 数据驱动的健康管理:通过实时监控和数据分析,为用户提供更加精准的健康管理。 提升公共卫生效率:AI家庭医生支持实时监控一线数据,对用户提问疾病的种类,地点等维度进行分析显著提升了在公共卫生监测方面的灵敏度和响应速度。 竞争优势: 服务便捷性:用户通过移动端即可轻松接入服务,极大提升了医疗咨询的便捷性。 成本效益:减少不必要的面对面就诊,降低用户的医疗成本和医疗机构的运营成本。 数据处理能力:通过训练后得到的专属大模型+RAG检索增强生成技术,使得大模型具备专业的医学知识,能够为用户提供更加精准的健康建议。

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