近日，由《中國衛生信息管理雜志》社、華中科技大學信息醫學研究所主辦，各地市衛生信息學會支持的第三屆醫療健康信息互聯互通與智慧醫院建設大會于湖北武漢召開。大會以“互聯互通賦能醫院高質量發展”為主題，緊扣醫院信息互聯互通建設、智慧醫院建設等前沿話題，以會議及展覽為載體，吸引了眾多衛生健康和信息化領域的專家、學者和企業代表的熱情參與。

醫聯集團作為參展商之一，重磅推介了MedGPT賦能下的“醫聯AI醫療應用平臺”院端解決方案。方案從早期高規格的AI技術能力積累，到自研快慢系統的“大模型幻覺消除”技術的角度，詳細介紹了其在技術方面的差異化優勢，引發與會人士的強烈反響。

大模型幻覺消除提升醫療決策的準確性

眾所周知，在醫院臨床診療實際應用場景中，醫療決策需要嚴格的循證原則。然而，現有的垂直大模型在處理復雜醫療數據時，往往會遇到“幻覺”問題，即模型給出與真實情況不符的預測或建議。醫聯通過自研快慢系統，有效解決了這一行業痛點問題。

醫聯在AI醫療領域的探索始于2017年，當時醫聯與IBM Watson和中電數據展開了深度的合作。在與IBM Watson的合作中，醫聯獲得了先進的自然語言處理（NLP）和機器學習技術，這些技術為后來的MedGPT系統的開發提供了重要的支持。同時，與中電數據的合作則幫助醫聯在醫療數據的收集、處理和分析上建立了完善的體系，為AI模型的訓練和優化提供了豐富的數據資源。

快慢系統是醫聯院端解決方案的核心組成部分。快系統通過高效的算法和模型，實現了病情的快速初步評估和科室推薦，大大縮短了患者的等待時間。而慢系統則針對復雜、疑難病例，提供了更為詳細和準確的診斷建議和治療方案。

在實際應用中，快系統主要負責處理大量的、常規的醫療數據，通過高效的算法和模型，實現快速的病情初步評估和科室推薦。而慢系統則針對復雜、疑難病例，利用專家系統中的獨立診斷邏輯模塊，結合醫生創建及審核校驗的診斷知識圖譜，對大模型的決策邏輯進行實時校驗和修正。正是在這種快慢系統工作流的結合下，不僅大大提高了AI在醫療決策的準確性，還消除了大模型在醫療應用中的“幻覺”問題。

例如，兒童潰瘍性結腸炎（UC）確實是一種兒童消化系統里的慢性病，其癥狀多樣且可能與其他疾病相似，因此容易與慢性細菌性痢疾、克羅恩病、血吸蟲病腸炎、阿米巴性腸炎等疾病混淆，給醫生的準確診斷和有效治療帶來了不小的挑戰。

由于MedGPT具備強大的復雜推理能力，可以整合海量的臨床數據，包括不同年齡段兒童UC 的癥狀特點、各種檢查結果的綜合分析等多維度信息。通過輸入患兒的基本信息、癥狀表現以及初步檢查結果，快慢系統的介入，能夠減少生成錯誤或誤導性信息的情況，避免出現大模型幻覺。從而快速提供可能的診斷建議，幫助醫生更準確地判斷是否為 UC，減少誤診的發生。此外，基于患者的具體情況，MedGPT可以生成個性化的治療方案，為醫生提供有價值的參考，為兒童潰瘍性結腸炎的精準診斷提供了新的可能。

不僅如此，考慮到兒童潰瘍性結腸炎的復雜性，MedGPT能夠根據患兒的病情嚴重程度、病變范圍以及身體發育狀況等因素，推薦合適的藥物種類、劑量和療程，實現個體化藥物治療方案制定。

例如，對于輕度兒童潰瘍性結腸炎患兒，MedGPT可能建議先使用氨基水楊酸類藥物進行治療，并根據患兒的體重、年齡等計算出合適的劑量。同時，MedGPT還能預測藥物可能的不良反應，并提供相應的監測建議，確保治療的安全性和有效性。

多模態醫學應用拓展醫療服務的廣度和深度

除了快慢系統的結合，醫聯院端解決方案還充分利用了多模態醫學技術的優勢。通過整合多種醫學檢查檢驗數據，如影像、生化、病理等，醫聯實現了對患者病情的全面、準確的評估。同時，利用深度學習、自然語言處理等AI技術，醫聯還開發了一系列多模態醫學應用，如智能預問診、智能分導診、報告解讀等，進一步拓展了醫療服務的廣度和深度。

這些多模態醫學應用不僅提高了醫療服務的效率和質量，還為患者帶來了更為便捷和個性化的就醫體驗。例如，智能預問診系統可以通過一系列預設問題引導患者詳細描述病情，初步評估病情并推薦合適的科室或醫生；而報告解讀系統則可以對患者的體檢報告、檢驗報告等醫療文書進行自動解讀和分析，幫助患者快速了解自己的健康狀況。

醫聯院端解決方案從技術角度看具有顯著的優勢。通過快慢系統的結合和多模態醫學技術的應用，醫聯不僅消除了大模型在醫療應用中的“幻覺”問題，還實現了高效、可靠的醫療服務。這些技術優勢為醫聯在未來的醫療AI領域的發展奠定了堅實的基礎。

醫學循證進一步驗證MedGPT獨特優勢

對于初次診斷結果存在疑慮或需要進一步確認的病例，MedGPT可以進行二次診斷。通過對比不同診斷方案、分析檢查結果和患者病史，MedGPT能夠提供更為全面、準確的診斷意見，為醫生提供有力支持。

MedGPT能夠根據患者的具體病情和診斷結果，提供個性化的治療方案建議。這些方案基于最新的醫學研究成果和臨床實踐，能夠幫助醫生制定更為科學、合理的治療方案，提高治療效果。

在治療過程中，MedGPT還可以進行隨訪管理，定期詢問患者病情變化，收集新的檢查結果，并根據這些信息調整治療方案。這種持續性的關注和管理有助于及時發現并處理病情變化，提高患者的生活質量。

對于復雜的醫學檢查報告，如病理檢查、影像學檢查等，MedGPT能夠輔助醫生進行解讀。通過深度學習算法和醫學知識庫的支持，MedGPT能夠準確理解報告中的關鍵信息，為醫生提供有價值的解讀建議。

MedGPT之所以能夠在醫學領域展現出如此廣泛的應用能力，主要得益于其強大的底層技術和豐富的醫療數據支持。通過引入Transformer架構、進行大量醫學文本和臨床數據的訓練以及特殊優化（如一致性校驗機制、多維度的診療準確性評測體系等），MedGPT在醫學領域取得了顯著的成績。

如果站在歷史維度回看，醫療垂類大模型里，第一次AI醫生和真人醫生的雙盲實驗進一步驗證了MedGPT的臨床應用價值。

2023年6月30日，成都高新海爾森醫院，120多位真實患者，四川大學華西醫院10位主治及以上醫師以及醫聯AI醫生，進行了一次特別的雙盲實驗。

患者先與醫助溝通病情，醫助通過線上文字輸入的方式，分別傳達給AI醫生與真人醫生，完成多輪溝通。醫生開具檢查單或診斷，患者可直接在醫院現場完成檢查，隨后，患者攜檢查結果進行復診，得到臨床診斷及治療方案。全程AI醫生與真人醫生，進行互不干涉的獨立診斷。

問診結束后，來自北大人民醫院、中日友好醫院、阜外醫院和友誼醫院的7位專家教授，針對91份有效病例進行審核，通過7個評價維度進行打分。真人醫生綜合得分為7.5分，AI醫生的綜合得分為7.2分，雙方結果一致性達到了96%。

在與真人醫生的對比中，MedGPT雖然在綜合得分上略遜一籌，但差距并不大，且在某些方面（如知識面、開具檢查項目等）甚至超過了真人醫生。這充分說明了MedGPT在醫學領域的可靠性和實用性。

醫聯院端解決方案在技術方面的優勢主要體現在先進的大模型技術基礎、幻覺消除技術、智能化與個性化服務以及高效的數據處理與安全保障等方面。這些優勢共同構成了醫聯院端解決方案的核心競爭力，使其能夠在醫療人工智能領域脫穎而出。