7月9日，在「2023年肺癌青年学术峰会」上，零氪科技联合创始人兼首席运营官、首席技术官罗立刚围绕“大模型的技术发展与医疗行业应用探索”，首次介绍了该公司在大语言模型应用上的最新探索与实践。
基于深度学习算法和核心技术壁垒，同时结合由海量临床研究数据等积累的零氪知识库和辅助工具进行定制训练，目前，该公司在“医疗大数据建设”“患者私域管理”等方面，成功地实现了大语言模型在医疗业务场景新的技术落地和应用。
首先，零氪科技在医疗大数据建设方面利用LLM实现了更高效的数据结构化处理。在过去的大数据建设中，采用传统的自然语言处理(NLP)数据处理方式进行数据结构化是一项非常复杂的任务。如今，零氪科技通过对大语言模型的个性化应用和技术加持，能够使其更好地适应医疗领域的特点，进而开展结构化处理。
现在，仅需提供一段文本和结构化目标，原始病历数据就能够快速地实现结构化输出。这种方法极大地简化了以往复杂的数据结构化过程，为医疗数据管理和分析提供了便利。同时，大语言模型生成的结构化数据还可以遵循医学规范，实现医学知识的复用，进一步提高数据的价值和应用。
其次，零氪科技将大语言模型应用于患者私域管理，为医助人员提供了更好的工具和支持。
在患者私域管理中，“患者是否获益”是至关重要的环节之一。然而，由于医生常常没有足够的时间来回答患者问题，而医助人员在专业度方面可能存在欠缺，这一直以来都是难解之题，需要大量的人工支持来提升患者获益。
如今，通过利用零氪知识库和大语言模型，医助人员只需要具备基本的医学常识，便能够通过患者私域管理工作台快速获取患者提问的相关答案，经过确认准确性后，即可及时、准确地将答案发送给患者。
罗立刚表示，未来，随着大语言模型的不断发展，其能力将逐步覆盖零氪更多的产品和服务之中，包括上市前的临床试验设计和临床试验招募，以及上市后的产品上市教育、药品渠道销售、患者全流程管理和数字化诊疗等更多业务场景。
有专家指出，人工智能虽然无法替代医生治疗患者，但在简化工作流程、提高工作效率和提供精准服务等方面，发挥着重要作用，期待大语言模型能够在提升医疗服务水平和提升患者获益方面发挥更大潜力。
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