「烁乐信息」旗下医学大模型Med-Go接入DeepSeek,病历诊断准确率提升10%|早期项目

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「烁乐信息」旗下医学大模型Med-Go接入DeepSeek,病历诊断准确率提升10%|早期项目
5735点击    2025-03-01 22:19

DeepSeek“爆火”后,各家医疗企业争相部署似乎已成为春节复工以来的头等大事。据36氪不完全统计,节后复工以来,至少20家以上医疗领域企业公开宣布正在引入DeepSeek。其中虽不乏恒瑞医药、云南白药等传统药企;金域医学、圣湘生物等老牌IVD企业,但表现更活跃的各路AI医疗概念公司,如智云健康、鹰瞳科技、医渡科技、树坤科技等。


在与多家已经接入DeepSeek的企业的交流中,我们得知,整体而言,DeepSeek未必称得上是“颠覆性的技术创新”,但经过微调后,其在推理和决策场景下的出色表现,已经能为各公司自有的AI类产品在处理复杂医疗数据,或支持精准决策等方面提供更强大的支持


烁乐信息是较早接入DeepSeek的医疗企业之一。CEO张翰相介绍,去年11月,烁乐信息刚刚联合上海东方医院推出了AI医学大模型Med-Go。


模型发布前,烁乐信息团队总共精选了6000多本国内外医学教材“投喂”Med-Go,“现已经达到以200亿高质量医学数据作为基础支撑”。目前,接入DeepSeek-R1(671B)后的医学模型Med-Go也已在上海东方医院等临床机构应用,并在ICU环境下验证了能力。


以下是张翰相向36氪分享的更详细的内容(经编辑):


Q:Med-Go接入DeepSeek的考虑是什么,预期达到怎样的效果?


我们主要考虑的是它优秀的推理能力及数学能力,结合Med-Go医学知识库后,可以更好发挥医学数据价值。对于Med-Go版本的DeepSeek,我们与医学团队进行了大量案例测试,病历诊断准确率提升了10%以上,尤其在复杂病例的诊断准确率尤其明显。


Q:请结合具体场景,聊聊您对Med-Go版本DeepSeek的使用体验?


目前Med-Go已经在医院临床使用,从ICU医生的使用情况来看,Med-Go版的DeepSeek在“深度思考模式”下,极大地提升了医生综合分析患者病情的能力,尤其在复杂或多重疾病的鉴别诊断中发挥了重要的作用。


因为在ICU,医生治疗重症患者时往往要在短时间内做出关键决策。我们曾遇到一位多器官功能衰竭的患者,病情复杂且变化迅速。医生们面临着多种治疗选择,包括机械通气、血液净化、药物治疗等。在这种情况下,微调后的DeepSeek能够结合患者的病史、检查结果和最新医学研究,为医生提供一个全面的决策支持框架。


在某些危重患者的诊断过程中,它能够快速分析患者的各项数据,包括生命体征、实验室检查结果、影像学资料等,并提供多个可能的诊断方案,这帮助医生缩短了决策时间并提高了诊断的准确性。


此外,DeepSeek可以预测不同治疗方案对患者预后的影响,帮助医生选择最适合患者的治疗方案。它还能根据患者的实时数据,动态调整治疗建议,确保治疗方案的及时性和有效性。通过这种方式,DeepSeek不仅提高了医生的决策效率,还降低了医疗风险,提升了患者的治疗效果。


Q:对于医疗企业来说,使用DeepSeek和之前部署其他生成式AI大模型可能有什么不一样?


DeepSeek最大的价值在于,为医疗行业提供了一种“开源+本地化”的强推理模型解决方案。这使得企业能够更加自主地掌控技术与数据,同时能够针对具体业务需求进行深度定制。这不仅解决了数据安全的顾虑,也为未来无限多元的AI应用场景提供了可能。


Q:大模型在医疗领域应用时的核心矛盾之一在于数据和隐私。在这一点上,您如何看待DeepSeek的表现?它对推动AI医疗的进步可能有哪些推动作用?


DeepSeek为医疗领域的大模型落地提供了一个切实可行的途径。就是通过本地化部署、开源透明的模式,DeepSeek的开源有效缓解了医疗机构对隐私与合规的担忧,同时赋能更多的应用场景与创新机会,进而全方位地推动AI医疗行业的进步与发展。


医院落地的Med-Go都是私有化部署,不连接外网,所以数据不出院从源头解决了隐私泄露的问题。


Q:DeepSeek可能是一个更出色、更具成本效益的工具。从商业化角度,您认为DeepSeek是否会表现得更好?


从技术角度看,DeepSeek的开源和本地化部署特性,意味着医疗企业可以大幅降低对第三方云平台的依赖,一方面节省了云端服务的成本,另一方面也更好地掌控数据合规和安全。


对于很多高度注重用户隐私与合规的医疗场景,这种模式具有明显的成本效益优势。更重要的是,DeepSeek开源的策略可以让企业深度定制模型,在临床诊断、药物研发、患者管理等多个业务线上衍生出更多专属化AI应用,从而增加产品市场竞争力。


以Med-Go为例,我们是和医生强耦合的,从语料选取再到多轮训练和深度思考都是基于医生来蒸馏的,医生是我们Agent的产品经理,而基座大模型医疗类的语料并不专业,ETL也不会很仔细,所以严肃医疗上准确率会低。这就是我们深度定制的区别。DeepSeek这次主要提升了我们在数学计算问题上的能力。


Q:此前,大模型在医疗领域应用时,经常被质疑找不到合理的应用场景。在这个问题上,DeepSeek是否会带来些不同?


大模型在医疗领域应用找不到应用场景的核心原因,还是原生大模型医疗能力不过关,他的能力没有得到医生这类专业人群的认可。现在DeepSeek的出现,让基础模型的能力得到了大幅的提升,在通过医学团队深度优化的DeepSeek模型,一定能有效解决医疗领域的痛点。


文章来自于36Kr,作者“胡香赟”


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关键词: AI , Med-Go , AI医疗 , 烁乐信息
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智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

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【开源免费】MONAI是一个专注于医疗影像分析的深度学习框架,它可以让医院高效、准确地从医疗影像数据中提取有价值的信息,以辅助医生进行诊断和治疗。

项目地址:https://github.com/Project-MONAI/MONAI?tab=readme-ov-file

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项目地址:https://github.com/labring/FastGPT

4
微调

【开源免费】XTuner 是一个高效、灵活、全能的轻量化大模型微调工具库。它帮助开发者提供一个简单易用的平台,可以对大语言模型(LLM)和多模态图文模型(VLM)进行预训练和轻量级微调。XTuner 支持多种微调算法,如 QLoRA、LoRA 和全量参数微调。

项目地址:https://github.com/InternLM/xtuner