福棠·百川 - 百川智能联合北京儿童等推出的儿科大模型

发布于 2025-03-22 · 福棠·百川是是国家儿童医学中心、首都医科大学附属北京儿童医院联合百川智能、小儿方健康共同发布的全球首个儿科大模型。覆盖了儿童常见病及疑难病症的立体化知识体系,具备强大的儿科临床推理能力,首创儿科“循证模式”,能像专业儿科医生一样整合最佳医学证据,为患儿制定科学、个性化的诊疗方案。

福棠·百川是什么

福棠·百川是国家儿童医学中心、首都医科大学附属北京儿童医院联合百川智能、小儿方健康共同发布的全球首个儿科大模型。它覆盖了儿童常见病及疑难病症的立体化知识体系,儿科临床推理能力也比较扎实,还首创了儿科「循证模式」,能像专业儿科医生那样整合最佳医学证据,为患儿制定科学、个性化的诊疗方案。模型基于万亿级 token 的专业医疗数据训练,涵盖中英文专业医疗论文、医疗指南、教材和书籍等医学知识,也整合了超过 300 位北京儿童医院知名儿科专家的临床经验,以及数十年脱敏后的高质量病历数据。

基于模型推出了「福棠·百川」AI 儿科医生基层版和专家版两款应用。基层版面向日常儿科疾病诊疗场景,诊断能力已达到北京儿童医院主治医生水平,能帮基层医生把儿科诊疗水平提上来。专家版聚焦儿科疑难罕见病的诊断和治疗,2025 年 2 月在北京儿童医院「上岗」,诊疗方案与专家会诊结果的吻合率达 95%。

福棠·百川

福棠·百川的主要功能

  • 立体化知识体系:涵盖儿童常见病及疑难病症。整合中英文专业医疗论文、医疗指南、教材和书籍等医学知识。融合超过 300 位北京儿童医院知名儿科专家的临床经验,以及数十年脱敏后的高质量病历数据。
  • 儿科临床推理能力:能像专业儿科医生一样整合最佳医学证据,为患儿制定科学、个性化的诊疗方案。在循证、推理、记忆、对话、多模态几个方面都做了强化。
  • 儿科“循证模式”:首创儿科「循证模式」,用「摆事实、讲道理」的方式给出有理有据的回答。团队自建了高可信的循证医学知识库,收录中英文指南及专家共识 4 万余篇、科研论文 3800 余万篇、药品说明书近 17 万篇。
  • 多轮问诊和沟通:面对患者家长,能自主进行多轮问诊并耐心沟通。通过病情询问形成初步诊断,再给出检查建议。

福棠·百川的技术原理

  • 人工智能技术:「福棠·百川」儿科大模型用了最新的人工智能技术,包括自然语言处理(NLP)和机器学习(ML),让模型能理解和处理自然语言数据,从中学习并提取有用信息。它同样具备较强的儿科临床推理能力,能像专业儿科医生一样整合最佳医学证据。
  • 数据来源:模型的数据来源很广,也比较权威,包括:
    • 中英文专业医疗论文:覆盖国内外权威的儿科临床指南和科研文献。
    • 医疗指南和教材:包括了儿科领域的标准治疗指南和教科书。
    • 专家临床经验:汇集了超过 300 位北京儿童医院知名儿科专家的临床经验。
    • 高质量病历数据:用了数十年脱敏后的专家高质量病历数据。
  • 模型训练方法:「福棠·百川」儿科大模型的训练主要有这几步:
    • 海量专业医疗数据训练:搭起了万亿级 token 的专业医疗数据库。
    • 临床经验融合:把专家的临床经验融入模型训练。
    • 多维度技术增强:循证、推理、记忆、对话、多模态五个方面都做了强化。
    • 自建循证医学知识库:包含 4 万余篇中英文指南及专家共识、3800 余万篇科研论文、17 万篇药品说明书。

福棠·百川的具体应用

  • AI儿科医生基层版:
    • 面向日常儿科疾病诊疗场景。
    • 以儿童病毒性脑炎诊断为例,AI 儿科医生可以形成初步诊断,并给出检查建议。
    • 门诊病例诊断能力已达到北京儿童医院主治医生水平。
    • 将在国家区域医疗中心、儿科医联体、县级三甲医院、社区医院等开展试点。
  • AI儿科医生专家版:
    • 聚焦儿科疑难罕见病的诊断和治疗。
    • 已于2025年2月在北京儿童医院“上岗”。
    • 已参加 10 余次疑难罕见病多学科会诊、儿科大查房等。
    • 诊疗方案与北京儿童医院专家会诊结果吻合率达95%。

福棠·百川的应用场景

  • 在线问诊:患者可以在线向 AI 儿科医生咨询,拿到初步诊断和建议。
  • 远程会诊:支持远程多学科会诊,专家可以借助 AI 做诊断和治疗决策。
  • 医疗教育与培训:为基层医生和医学生提供培训和教学支持。模拟病例可以用来做临床推理训练,最新的儿科医疗知识和指南也会同步,方便他们更新知识体系。
  • 公共卫生与疾病预防:支持公共卫生部门做疾病监测和预防。通过大数据分析盯住儿科疾病的流行趋势,并给出儿童常见疾病的预防建议和健康指导。
  • 科研与数据分析:支持儿科领域的科研,提供数据和分析工具。大量儿科病例数据可以拿来做分析,找出潜在的疾病模式和治疗效果,也能为科研项目提供数据支撑。
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