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建设部网站怎么查安全员,网站建设中有关层的使用的步骤,家装公司成都,泰安吧上海市第一人民医院、香港城市大学AML实验室与蚂蚁集团联合研发的眼科临床文档辅助系统 LAOS#xff0c;近日被Nature《npj Digital Medicine》#xff08;影响因子 15.1#xff09;收录#xff0c;该系统创新融合语音识别、检索增强生成#xff08;RAG#xff09;与低秩…上海市第一人民医院、香港城市大学AML实验室与蚂蚁集团联合研发的眼科临床文档辅助系统 LAOS近日被Nature《npj Digital Medicine》影响因子 15.1收录该系统创新融合语音识别、检索增强生成RAG与低秩适配LoRA技术构建眼科核心场景专用数据集与临床评估体系在入院记录、手术记录、出院小结三类关键文档任务中仅用 7B-13B 参数模型便实现超越人工专家的文档质量更将医生文档撰写时间平均缩短 62%为眼科临床工作流减负提供了兼具技术突破性与落地实用性的解决方案。《npj Digital Medicine》是《自然》(Nature)出版集团旗下的一本国际学术期刊专注于数字医学领域的科学研究涵盖数字医疗技术、数据科学、远程医疗、患者参与和伦理政策等内容。该刊于2018年创刊已被SCIE数据库收录在中国科学院和JCR分区中均属于高水平的1区Top期刊。文章的详细介绍如下背景介绍随着电子健康记录EHR在医疗领域的全面普及其在提升诊疗质量的同时也给临床医生带来了沉重的文档负担。尤其在眼科领域专科医生的接诊量是其他科室的 1.6 倍日间手术占比高达 70%导致住院医师的文档工作量剧增。传统临床文档依赖人工录入存在三大核心痛点耗时严重医生 36%-40% 的工作时间用于文档处理日均额外加班 1-2 小时 “pajama time”质量不均人工记录易出现术语不规范、信息遗漏或冗余问题尤其在双侧眼部检查、手术步骤描述等场景流程割裂语音输入与 EHR 系统衔接不畅中英混排术语如 “IOP”“vitreous opacity”识别准确率低且难以实时生成结构化文档。为解决这些问题LAOS 框架应运而生。它将语音实时转写、领域知识检索与 LLM 生成能力深度整合构建了端到端的临床文档自动化生成系统。通过针对眼科场景的专项优化实现了从临床对话到结构化病历的高效转化同时通过 “定量指标 临床专家评估” 双验证体系保障文档的医疗合规性。技术难点实现眼科临床文档自动化生成面临三大核心挑战领域适配难眼科术语专业性强如 “angle-closure glaucoma”“diabetic retinopathy”、中英混排频繁且双侧眼部检查需严格区分左右眼记录手术流程文档需精准描述术中操作与器械使用通用模型难以捕捉这些特性多目标平衡难临床文档需同时满足准确性无事实错误如眼压数值、用药方案、完整性关键信息无遗漏如既往病史、辅助检查结果与简洁性无冗余内容避免影响诊疗效率三者存在天然张力临床兼容性难系统需无缝集成现有 EHR 系统在手术室设备噪声、门诊人员嘈杂等复杂环境中保持稳定性能同时需符合《个人信息保护法》与医疗数据隐私要求无法依赖外部云端服务。方法LAOS 由四大核心模块构成形成了从 “语音输入→文本转写→知识增强→结构化输出” 的全流程解决方案其整体工作流如下图所示1. 语音识别模块专科化语音转文字基于 Paraformer 非自回归模型构建语音识别引擎通过 LoRA 技术进行眼科专项微调解决中英混排与噪声环境下的转写问题训练数据构建融合公开普通话语音数据集AISHELL-1、MagicData与 50 小时眼科专有语音数据。数据来源于上海总医院手术室、门诊的真实诊疗场景包含患者病史采集、检查描述、手术对话等内容其中 80% 为普通话20% 为英文医疗术语如药物名 “mannitol”、检查项 “IOP”噪声抑制优化采用两阶段降噪 pipeline① 谱减法处理空调、仪器运行等稳态背景噪声② 深度学习降噪自编码器基于临床噪声数据训练解决手术器械碰撞、患者对话等非稳态噪声性能指标在临床场景中普通话医疗术语的词错误率WER达 4.2%英文医疗术语 WER 达 5.1%平均转写延迟 0.3 秒支持 30 分钟连续无间断处理满足手术全程记录需求。2. 模型选型与领域适配高效参数优化筛选适配临床场景的基础模型并通过 LoRA 微调与 Prompt 工程提升眼科任务性能核心考量双语能力、本地部署可行性与资源 - 性能平衡基础模型选型对比 5 类候选模型ChatGLM2-6B、Baichuan-13B、Qwen-7B、Qwen2-7B、Baichuan-13B-SFT最终选定 Qwen2-7B 作为基础模型。其优势在于① 中英双语处理能力强适配眼科中英混排文档② 7B 参数规模可在医院本地服务器部署符合隐私要求③ 指令跟随能力优经微调后可生成结构化病历LoRA 微调策略针对眼科任务优化仅更新模型关键注意力层参数如自注意力 QKV 矩阵、Feed-Forward 网络具体配置为秩rank8学习率 1e-4批大小 128在 1000 例高质量眼科临床病例含白内障、青光眼、视网膜脱离等常见病种上训练 3 轮通过验证集困惑度PPL早停耐心值 3避免过拟合结构化 Prompt 设计构建六组件提示词模板确保生成文档符合临床规范具体组件如下表所示组件描述专业身份定义“你是专业眼科医生需基于临床对话生成符合上海总医院格式的病历术语使用需规范”任务指令“基于输入的语音转写文本生成 [入院记录 / 手术记录 / 出院小结]包含核心 sections如现病史、查体、诊断”格式要求“使用 JSON 格式输出严格区分左眼OS、右眼OD信息避免左右眼混淆”术语规范引用 RAG 检索的眼科标准术语如 “急性闭角型青光眼” 而非 “青光眼急性发作”示例参考提供 1-2 例同类病种的高质量病历片段作为生成参考来源于 RAG 知识库输入材料语音转写文本 患者基本信息如年龄、性别用于上下文补充3. RAG 模块知识增强与幻觉抑制构建眼科专用知识库通过 “检索 - 重排 - 生成” 流程提升文档准确性减少模型幻觉确保术语与诊疗方案符合临床指南知识库构建整合三类核心数据形成结构化知识源① 10000 份上海总医院历史 EHR 数据去标识化处理经伦理审批② 眼科权威教材与指南如《眼科学》第 9 版、《中国青光眼诊疗指南 2023》③ 医院标准化文档模板如入院记录必填 sections、手术记录术中发现格式检索技术实现① 向量数据库选用 Chroma支持高效相似性检索② 嵌入模型选用 BGE-Large-En其在医疗文本语义理解任务上表现优于 all-MiniLM-L6-v2③ 文档切分策略将知识库文本按 512token 片段分割片段间保留 50token 重叠避免关键信息割裂④ 推理时检索逻辑输入文本经嵌入后从知识库检索 Top5 相似文档再通过 bgereranker-large 模型重排筛选最相关的 2-3 份文档作为生成参考核心价值在白内障相关文档生成中RAG 技术使模型的 BERTScore 提升 8.3%ROUGE-L 提升 6.5%显著减少 “虚构用药方案”“错误检查结果” 等幻觉问题同时确保术语使用与医院现有 EHR 系统一致。4. 临床文档生成与双级评估体系针对眼科三类核心文档入院记录、手术记录、出院小结进行专项优化并建立 “定量指标 临床专家评估” 双级体系验证系统临床可用性分场景文档优化入院记录重点优化 “现病史”“既往史”“辅助检查” sections确保病史时间线清晰阳性体征无遗漏手术记录强化 “术中发现”“手术步骤”“术后处理” 描述要求精准记录器械使用如 “超声乳化仪”、操作细节如 “人工晶状体植入囊袋内”出院小结突出 “治疗过程”“出院医嘱”“随访计划”确保用药剂量、复查时间等关键信息明确双级评估体系定量指标采用 NLP 领域常用的三项指标评估文本质量 ——① BLEU词序列匹配评估准确性② ROUGE-L最长公共子序列评估完整性③ BERTScore上下文语义相似度评估语义一致性临床专家评估邀请 26 名上海总医院眼科住院医师1 年资历熟悉临床文档规范基于 “Voice-to-Text Clinical Evaluation ScaleV2T-CES” 评分。量表包含 3 个维度准确性、效率、系统兼容性共 10 个评估项采用 5 分制1 强烈不同意5 强烈同意并设置临床可用性阈值总分≥80 分可用≥85 分可替代人工初稿错误类型与风险控制定义三类文档错误歧义误解、事实错误、幻觉通过 5 名副主任医师以上资质的专家评估。结果显示LAOS 生成文档的总体不可用率仅 6.4%低于人工记录的 7.8%且无 “可能导致误诊 / 误治” 的严重错误如错误诊断、剂量错误符合临床安全要求。实验结果1. 核心性能指标汇总LAOS 在语音识别、文档生成效率、临床评估三大维度的核心表现如下表所示评估维度具体指标结果数据语音识别普通话医疗术语 WER4.2%英文医疗术语 WER5.1%眼科术语识别准确率83.2%文档生成效率入院记录平均生成时间含检索157±41 秒 / 份手术记录平均生成时间含检索98±22 秒 / 份出院小结平均生成时间含检索164±27 秒 / 份较人工文档时间缩短比例62%临床评估V2T-CES 综合评分84.1 分≥80 分临床可用系统与现有 EHR 兼容性81.4%医生反馈 “患者参与度提升” 比例87%文档质量总体不可用率错误导致无法使用6.4%人工为 7.8%出院小结 BERTScore82-86手术记录为 80-842. 分文档类型性能对比LAOS 在入院记录、手术记录、出院小结三类任务中的表现存在差异。出院小结性能最优手术记录挑战最大具体数据如下基于 Qwen2-7B-SFT-RAG 模型出院小结表现最佳三项指标均达最高 ——BERTScore 82-86ROUGE-L 45-55BLEU 16-22。临床评估中“出院医嘱” section 的完整性评分达 3.1±2.7p0.008“出院状态” 简洁性评分达 3.4±4.2p0.003原因在于出院小结结构高度标准化且训练数据充足入院记录性能居中 ——BERTScore 81-85ROUGE-L 40-50BLEU 14-20。“既往史” section 完整性最优3.1±2.7p0.009“辅助检查” 简洁性最优3.3±2.5p0.006但 “现病史” 时间线描述偶有逻辑偏差手术记录挑战最大三项指标最低 ——BERTScore 80-84ROUGE-L 35-45BLEU 10-16。仅 “术中发现” section 达统计显著2.6±6.9p0.005主要因手术流程多变如不同医生操作习惯差异、术中突发情况多如 “出血”“眼压骤升”导致模型难以精准捕捉所有细节。3. 临床价值验证通过医生反馈与实际 workflow 测试验证 LAOS 的临床实用价值医生工作负担减轻26 名测试医生中87% 反馈 “文档时间减少可更多关注患者”。如门诊医生平均每接诊 1 名患者文档时间从 20 分钟缩短至 8 分钟可增加 3-4 名日接诊量手术医生可在术中通过语音实时记录无需术后补记日均加班时间减少 1 小时文档质量提升人工审核 LAOS 生成的 500 份文档发现错误率较纯人工记录下降 33%-50%。其中 “左右眼混淆” 错误从 12% 降至 3%“术语不规范” 错误从 18% 降至 5%“信息遗漏” 错误从 20% 降至 8%环境适应性在手术室嘈杂环境噪声强度 60-80dB中语音识别准确率仅下降 12%从 83.2% 降至 73.2%优于同类通用医疗语音系统平均下降 25%系统与上海总医院现有 EHR 系统基于 HL7 标准无缝集成支持自动填充 “患者 ID”“诊断编码” 等结构化字段无需人工二次录入。总结与未来方向LAOS 通过 “语音识别 领域适配 LLMRAG 知识增强” 的深度融合成功解决了眼科临床文档生成的三大核心痛点效率低、质量不均、流程割裂其创新点在于① 首次构建眼科专用的语音 - 文档端到端系统适配专科术语与场景需求② 建立 “定量 临床” 双级评估体系确保系统安全可用③ 实现本地部署与隐私保护符合医疗数据合规要求。未来可从三方面进一步优化扩展疾病覆盖范围当前模型在白内障、青光眼等常见病种表现最优未来需增加罕见眼病如 “黄斑变性”“眼外伤”的训练数据提升复杂病例的文档生成能力多模态信息融合整合眼底照片、OCT 检查图像等视觉数据实现 “语音 图像” 多源输入的文档生成。例如模型可自动识别眼底照片中的 “视网膜出血”并补充至 “辅助检查” section跨科室迁移适配将 LAOS 框架推广至内科、外科等文档密集型科室。如针对心内科优化 “心电图描述”“用药方案” 生成针对外科优化 “手术切口描述”“术后并发症记录”形成通用临床文档辅助解决方案。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】