2023年8月25日，北京市经济和信息化局信息化与软件服务处尤处长一行来到东华医为科技有限公司考察调研。

尤处长表示，东华医为作为北京市数字健康与医疗信创领域的头部企业，可依托于自身优质研发能力，聚焦智慧医院、数字健康重点领域，打造医疗行业大模型的发展高地，为建设健康中国、推动卫生健康事业高质量发展提供坚强的技术支撑。人工智能被视为第四次工业革命的代表技术之一，其凭借着强大的处理数据能力、精准的算法模型和灵活的应用场景，成为了医疗领域的主力军，在ChatGPT发布之后，人工智能领域进入了新的阶段，ChatGPT在医疗行业具有巨大的发展潜力，同时也存在需要关注和解决潜在的风险问题，所以找到合适的平衡点，才能实现ChatGPT与医疗行业的共赢发展，为健康事业作出贡献。

东华医为副总裁表示，东华医为作为国内医疗行业信息化的领军企业，有长达24年的医疗行业积累，目前正在开展医疗垂直领域大模型的研发工作。

医疗行业信息化专家，东华医为科技有限公司高级工程师王士泉介绍，这些年我们一直在探索医疗AI的相关工作，在2018年我们就发布了医疗AI中台产品。AI中台集成了自然语言理解、计算机视觉等相关算法，支撑了我们内部数十款产品的智能化改造，包括临床辅助决策，PACS智能读片等等。比如，AI中台提供了基于神经网络算法的电子病历文本信息抽取技术，我们将其应用在电子病历内涵质控、临床辅助决策、智能院感等智能化产品上，上线医院超过200家。我们也研发了基于AI中台打造的医学知识图谱系统，覆盖超4000种疾病，50000条循证、预警决策规则，满足电子病历六级的评级要求，目前已上线医院超过100家。

之后，王士泉高工讲解了公司在AIGC(AI-GeneratedContent,人工智能生成内容)领域的研发进展。自OpenAI发布GPT-4以来，经机构测试，在美国执业医师资格考试（USMLE）中的准确率能超90%。Epic Systems是美国最大的医疗软件公司之一，其电子健康档案软件在美国超29%的急诊医院中使用，全球有超过3.05亿患者的电子档案保存在Epic中。Epic公司已经宣布将把GPT-4大模型引入医疗保健领域，帮助医护人员生成医疗记录。

王士泉随后介绍了基于LLM的医疗大模型应用范围，以及存在的挑战。王士泉表示：“LLM大模型可以应用在诊前、门诊、住院和出院多个就医环节中，在导诊及预问诊、电子病历生成与质量控制，疾病辅助诊断、疫情监测、治疗方案评估以及康复、用药、随访等各业务领域均有亮点应用。”

我们目前正在探索基于开源的生成式大模型构建医疗垂直领域大模型的方法，使之具有完成特定医疗场景任务的能力。我们计划利用经过微调的生成式大语言模型的文字生成能力、语义分析能力和语言推理能力实现：

（1）特定医疗文档的生成，减少医生写病历的时间，提高其有效医疗时间。

（2）实现涵盖主诉与现病史符合、主诉与初诊第一诊断相关性不强等6个方面的病历内涵质控自动检查，提高病历书写质量。

（3）通过实际的医疗应用验证不同开源模型的基础能力、创建高质量微调数据集的方法、验证采用不同微调方法的效果。

王士泉介绍：“我们已经测试了清华智源团队的ChatGLM2-6B，用的方法是P-Tuning v2，也测试了meta的LLama2-7b-chat，用的方法是LoRA。这两种方法都是用少量的参数来驱动大模型做领域任务。”技术路线如下：

已经验证过的医疗AIGC场景包括：

（1）电子病历生成。核心是通过GPT的语义理解和医学知识能力来读懂病历，并归纳生成病历。包括生成出院记录的入院情况，出院记录的入院情况是对入院记录和首次病程记录的总结提炼，主要指患者入院时的主要病史、体征、有关的检查及结果。还包括生成出院记录的诊疗经过，出院记录的“诊疗经过”指患者住院期间治疗情况、药物用法、特殊检查、手术麻醉方式、有无并发症及医院感染、会诊意见、病理结果及病情转归等，是对住院期间的主要治疗经过（手术、病程记录、查房记录）的总结提炼。

（2）电子病历内涵质控。从主诉与现病史不符，主诉与初诊第一诊断相关性不强，首次病程记录中缺少鉴别诊断以及初步诊断缺乏体格检查、辅助检查和专科检查的依据四个方面做了应用测试。

（3）病历结构化。电子病历和检查报告单一般是大段书写的自然语言，但其中蕴含丰富的医学特征，包括但不限于起病时间、主要症状及变化情况、伴随症状、既往治疗情况、既往疾病情况，吸烟饮酒情况、检查名称、检查结果等等。从中提取出关键特征，对后续的数据分析、知识发现和辅助诊断等应用有重要的价值。病历生成和病历质控任务首先就是要让大模型读懂病历，也就是读懂哪些词是主要症状，哪些是既往治疗情况，哪些是检查、化验项目等。

王士泉最后表示，我们团队后续将继续提升医学大语言模型医学知识水平，模型理解、推理、生成能力，扩大医学大语言模型的应用场景，探索用生成式大语言模型作为核心，整合其它AI模型和AI算法，将更丰富的AI能力融入智慧医院解决方案中，建立新的应用场景，开发具有感知、理解、认知能力的新一代智能医院产品。

北京市经济和信息化局领导对企业在医疗垂直领域大模型领域研发进展表示鼓励，并表示作为行业主管单位，希望公司根据北京地区医疗信息化现状，结合自身的AI产品和优势，不断深研智慧医院、智慧医疗等系统或平台，并将其打造成北京甚至全国的榜样。

注：王士泉，技术管理精英,中国HIT(Hospital information technology)技术创新探索者，深耕医疗健康领域信息化二十余年。

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