一个医疗大语言模型的综合评测框架，具有以下三大特点：

一个医疗大语言模型的综合评测框架，具有以下三大特点： 1.大规模综合性能评测：GenMedicalEval构建了一个覆盖16大主要科室、3个医生培养阶段、6种医学临床应用场景、基于40，000+道医学考试真题和55，000+三甲医院患者病历构建的总计100,000+例医疗评测数据。这一数据集从医学基础知识、临床应用、安全规范等层面全面评估大模型在真实医疗复杂情境中的整体性能，弥补了现有评测基准未能覆盖医学实践中众多实际挑战的不足。 2.深入细分的多维度场景评估：GenMedicalEval融合了医师的临床笔记与医学影像资料，围绕检查、诊断、治疗等关键医疗场景，构建了一系列多样化和主题丰富的生成式评估题目，为现有问答式评测模拟真实临床环境的开放式诊疗流程提供了有力补充。 3.创新性的开放式评估指标和自动化评估模型：为解决开放式生成任务缺乏有效评估指标的难题，GenMedicalEval采用先进的结构化抽取和术语对齐技术，构建了一套创新的生成式评估指标体系，这一体系能够精确衡量生成答案的医学知识准确性。进一步地，基于自建知识库训练了与人工评价相关性较高的医疗自动评估模型，提供多维度医疗评分和评价理由。这一模型的特点是无数据泄露和自主可控，相较于GPT-4等其他模型，具有独特优势。 | #框架

7 月 5 日，在 2024 世界人工智能大会，支付宝多模态医疗大模型正式亮相，成为国内首批多模态医疗大模型之一。基于蚂蚁百灵的

7 月 5 日，在 2024 世界人工智能大会，支付宝多模态医疗大模型正式亮相，成为国内首批多模态医疗大模型之一。基于蚂蚁百灵的多模态能力，该模型可实现直接理解并训练音频、视频、图、文等多模态数据。测试期间，对诊疗报告、医学药品、毛发状况等识别准确率达 90% 以上，中英文医疗考试、基准测试达到或超过 GPT4 水准。

支付宝发布多模态医疗大模型

支付宝发布多模态医疗大模型 7 月 5 日，在 2024 世界人工智能大会，支付宝多模态医疗大模型正式亮相，成为国内首批多模态医疗大模型之一。基于蚂蚁百灵的多模态能力，该模型可实现直接理解并训练音频、视频、图、文等多模态数据。测试期间，对诊疗报告、医学药品、毛发状况等识别准确率达 90% 以上，中英文医疗考试、基准测试达到或超过 GPT4 水准。会上，支付宝还推出了与大模型配套的可信一体机与云解决方案，并与全国 20 家头部三甲医院、医疗管理机构，联合发起 AI 医疗共建计划，探索大模型创新应用。

《医疗招聘知识》简介：《医疗招聘知识》聚焦医疗行业招聘考试，涵盖医疗专业知识、医学基础知识、职业能力测试等多方面内容。对于医疗专

《医疗招聘知识》 简介：《医疗招聘知识》聚焦医疗行业招聘考试，涵盖医疗专业知识、医学基础知识、职业能力测试等多方面内容。对于医疗专业知识，根据不同岗位需求，详细讲解临床医学、护理学、药学等专业的核心知识；医学基础知识包括人体解剖学、生理学等基础学科知识；还可能包含医疗招聘考试的政策解读、面试技巧等，帮助医疗行业求职者熟悉招聘考试要求，提升应试能力 标签： #医疗招聘 #医学知识 #招聘考试 #应试技巧 文件大小：NG 链接：

AMIE是一个基于大语言模型(LLM)的研究型AI系统，用于医学诊断推理和对话。它通过真实世界的数据集进行训练，包括医学推理、医

AMIE是一个基于大语言模型(LLM)的研究型AI系统，用于医学诊断推理和对话。它通过真实世界的数据集进行训练，包括医学推理、医学总结和真实世界的临床对话。 AMIE使用了一种新的自弈仿真对话学习环境，可以在大量的疾病条件、专科和患者环境下提高诊断对话的质量。 研究人员设计了一项随机双盲交叉研究，使用经验证的患者角色扮演者通过在线多轮同步文本聊天与执业医生或AMIE系统进行虚拟远程客观结构化临床考试(OSCE)。 在149个不同科室的病例中，与20名初级保健医生相比，AMIE在诊断准确性和咨询质量的多个方面表现更好，从专科医生和患者角色的视角看是这样。 AMIE作为辅助工具可显著提高临床医生解决复杂病例的诊断准确率，但AMIE有一定局限性，这项研究应谨慎解释，不能代表日常临床实践。需要更多研究来实现安全可靠的AI系统。 临床专业知识仍然短缺，AMIE是探索AI系统与熟练临床医生相当属性的未来愿景的尝试，但还需要大量科学研究。

Google Cloud宣布推出MedLM，这是一系列为医疗保健行业定制的基础模型。MedLM的推出将为医疗机构提供灵活性和多样

Google Cloud宣布推出MedLM，这是一系列为医疗保健行业定制的基础模型。MedLM的推出将为医疗机构提供灵活性和多样性的解决方案。目前，MedLM在Google Cloud的Vertex AI平台上已经通过白名单的方式向美国的客户提供。此外，MedLM也在全球某些其他市场上提供预览版。 MedLM基于Med-PaLM 2构建，目前有两个模型，分别针对不同的医疗保健应用场景。医疗机构正在探索将人工智能应用于从基本任务到复杂工作流程的各种应用中。通过与不同机构的合作，Google发现对于特定任务，最有效的模型因用例而异。例如，对话摘要可能最适合由一种模型处理，而药物搜索可能由另一种模型更好地处理。第一个MedLM模型更大，适用于复杂任务。第二个模型是中等规模的，可以进行微调，并且适用于多个任务。这些模型的开发得到了特定医疗保健和生命科学客户需求的指导，例如回答医疗提供者的医学问题和起草摘要。在未来几个月，Google计划将基于Gemini的模型纳入MedLM套件，以提供更多功能。 许多与Google合作测试MedLM的公司现在正将其投入生产或扩大测试规模。 Google表示仅仅一年时间里，取得了令人振奋的进展，从构建第一个在美国医学执业考试风格问题上获得及格分数（>60%）的大型语言模型（LLM）（发表在《自然》杂志上），将其提升到获得专家水平分数（86.5%），再到通过谨慎方法在现实场景中应用。 via 匿名 标签: #Google #AI 频道: @GodlyNews1 投稿: @GodlyNewsBot