医疗循证生成大模型算法优化应用场景

需求的背景和应用场景

在医学领域，循证医学的实践对于提高临床决策的科学性和有效性至关重要。然而，当前医学行业面临诸多挑战，包括循证证据的搜索困难、转化率低、报告生成效率低下以及科研水平和医学科普率不足。本项目旨在通过算法优化升级，依托公司现有的大模型，聚焦于医学知识搜索和分析，以提升医疗服务的效率和质量。应用场景包括但不限于临床决策支持、医学研究、医学教育和公众健康科普。

要解决的关键技术问题

项目需解决的关键技术问题包括：1) 引入并优化搜索排序模型，以加速医学知识的检索过程；2) 利用外部算力资源，提高模型处理大规模数据的能力；3) 攻关模型智能搜索、排序以及RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术，以提升长文本生成的能力和精准度。这些技术问题的解决将直接影响到模型在医学知识管理和应用中的表现。

效果要求

项目的目标是建立一个全流程的AI医疗服务解决方案，该方案能够有效提升医疗行业的临床实践和科研效率。具体效果要求包括：提高循证证据搜索的速度和准确性，优化报告生成流程，提升科研水平，以及增加医学科普的覆盖率和影响力。通过这些改进，预期能够显著增强医疗服务的质量和效率，为患者和医疗专业人员提供更加精准和高效的支持。