大模型上岗三甲医院，给每个医生都配个“病历质控助手”

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文章摘要

病历内涵质控是医疗领域中一项至关重要的工作，它确保了病历内容的准确性和完整性，对医生、患者以及医院管理都具有极其重要的意义。然而，这项工作因其逻辑质控的复杂性，通常需要医生投入大量的时间和精力。传统的解决方案是组建专家团队进行人工质控，但这种方法不仅耗时耗力，而且难以覆盖所有病历，通常只能进行抽查。

随着人工智能技术的发展，大模型的应用为病历内涵质控提供了一种新的解决方案。医疗信息化厂商开始将大模型应用于病历内涵质控等场景，以提高效率和质量。惠每科技就是其中的佼佼者，其医疗大模型已经在多家医院得到应用，并取得了显著的成效。

惠每科技的医疗大模型通过自然语言处理和术语标准化技术，构建患者画像，然后通过推理计算进行提醒或预警。这种模型可以实时地辅助医生进行病历的纠错和提醒，大大提高了病历内涵质控的效率。例如，在病历中发现不一致或缺失的信息时，模型可以立即指出问题，供医生快速判断和修正。

在实际应用中，惠每科技的医疗大模型显著提高了病历质量。以某三甲医院为例，上线该方案后，甲级病历的比例从75%提升到了95%。此外，病历平均问题数在10个月内从7.42个下降到了3.28个，下降比率高达55.79%。这些数据充分证明了医疗大模型在病历内涵质控方面的有效性。

在安全性方面，惠每科技采用了私有化部署的方式，确保了数据的安全性。通过ChatGLM等基座大模型，结合医学知识库和知识图谱，以及RAG技术和RLHF技术，形成了面向不同医疗场景的医疗大模型。这些模型在保证安全性的同时，也具备了专业性和高效率。

为了实现医疗大模型的顺利落地，惠每科技与英特尔合作，基于英特尔® 至强® CPU Max系列处理器、OpenVINO™ 工具套件及IPEX-LLM大模型加速库，打造了一套高性价比的私有化落地方案。英特尔® 至强® CPU Max系列处理器具有高带宽内存和AMX加速技术，能够满足大模型推理时对内存性能的严苛要求。同时，英特尔提供的软件优化工具和技术支持，使得医疗大模型在至强®平台上的推理效率得到了显著提升。

通过这种合作，惠每科技的医疗大模型方案在医院的私有化部署变得可行，且具有高性价比。从准备到产出收益，仅需3.5个月左右，使得AI智能化带来的变革成果更加迅速和明显。

总之，医疗大模型的应用为病历内涵质控提供了一种高效、安全、专业的解决方案。惠每科技与英特尔的合作，为医疗大模型的私有化落地提供了有力支持，加速了AI在医疗行业的应用和创新。这种合作模式也为其他涉及隐私和对AI私有化部署有强要求的行业提供了参考，有望推动更多行业的智能化转型。