鷹瞳萬語醫療大模型通過醫學文本數據進行預訓練，訓練數據主要來自醫學領域的臨床指南，醫學科研論文及摘要。該算法旨在提高對醫學知識的訪問和理解，促進醫療領域內的知識共享和創新。爲了幫助模型更好地理解和回答，用戶可以提供相關的上下文信息，如病人的症狀描述、醫療歷史或特定的醫學背景知識。該算法提供詳細的解釋、描述或總結，幫助用戶理解答案背後的醫學原理。我們生成合成類算法提供準確、可靠的醫學信息，並支持醫療決策。同時，算法模型生成的輸出旨在爲醫療專業人員和患者提供輔助信息，但不應替代專業醫療建議。
應用場景/使用群體
鷹瞳萬語醫療大模型主要集中在醫療和健康領域，旨在支持和增強醫療專業人員的決策過程，提高患者護理的質量，並促進醫學知識的普及和應用。輔助醫療團隊進行復雜病例的討論和決策，輔助研究人員快速檢索和分析醫學文獻，加速科學發現，支持系統性回顧和元分析，以綜合現有的醫學證據，向用戶提供有關健康、疾病管理和預防措施的信息，幫助用戶理解他們的醫療狀況和治療選擇。
我們的服務群體包括但不限於醫療健康機構相關專業人員可以用來獲取醫學信息、臨床指南和研究結果，以支持輔助他們的日常工作。患者可以用來了解自己的健康狀況、治療方案和健康管理策略。公衆可以通過獲取關於健康生活方式、疾病預防和公共衛生信息的教育資料。
產品功能
1、瀏覽器端
支主要聚焦在“持大模型問答，同時支持配合知識庫+ 大模型問答方式。目前瀏覽器端口的萬語醫療大模型主要應用於醫學決策和知識普及，問答內容醫學解決方案”，除了眼科以外，其他健康相關的問題，如內科、外科、皮膚科、婦科等，都可以進行回答。
在瀏覽器頁面的對話模式，分爲3種類型：
① LLM對話
②知識庫問答
③體檢報告解讀
特別是體檢報告的解讀部分，鷹瞳科技作爲AI眼底篩查賽道中的頭部企業，截止2023年底篩查完成的人次達到了3000萬。拿到體檢報告的每個人都可以通過大模型本身，第一時間高準確率地聽取到醫療解讀。
用戶登錄後，可以直接選擇“大模型LLM模式”，也可以選擇“知識庫模式”，然後和大模型交互，諮詢醫學問題。
2、公衆號端
用戶關注公衆號後，即可方便通過文本和語音的方式與大模型交互，目前已經應用於天津鷹瞳綜合門診部“健康助手”部分。在線下門診、視光中心、以及家庭環境中，萬語大模型的交互可以賦能醫學診斷和決策。
3、配合數字人形象使用大模型來驅動數字人進行實時交互
目前數字人主要應用於教育與培訓機構、企業內部培訓、職業技能培訓、客戶培訓、公共服務培訓、醫療培訓、科技產品培訓等場景。
產品優勢
醫療大模型“鷹瞳萬語”在五個關鍵方面具有獨特優勢，使其在醫療領域中展現出卓越的性能和潛力。
①首先，我們擁有一支專業而強大的算法團隊，他們不斷創新和優化AI算法，確保模型的高效、準確和前沿；
②其次，團隊中的醫學專家爲模型提供了豐富的臨床知識和實踐經驗，使其能夠更加貼近實際醫療需求，精準解決醫療問題；
③我們也依靠海量高質量的醫學數據作爲基礎，這使得模型在訓練過程中能夠獲得更高的精確度和魯棒性。結合我們的數據優勢，模型的表現始終領先於行業標準；
④此外，我們已成功在多個真實客戶落地場景中部署和驗證了“鷹瞳萬語”，現實應用效果顯著，贏得了廣泛的認可和信賴；
⑤最後，我們擁有獨立的算力資源，確保大規模數據處理和複雜計算任務在短時間內高效完成，爲模型的研發和應用提供了強有力的保障。
通過這五大優勢，“鷹瞳萬語”不僅展現了出色的技術實力，還體現了持續創新和實用性的價值理念，爲“讓健康無處不在”的使命賦予了更深層次的實踐意義。
技術說明
醫療大模型“鷹瞳萬語”在技術層面具有衆多顯著的優勢，這些優勢使其在醫療領域中表現卓越，併爲醫療行業的創新和進步提供了強有力的支持。以下是對“鷹瞳萬語”技術優勢的詳細說明：
1、深度學習架構的集成
“鷹瞳萬語”基於最新的深度學習框架，這些框架提供了高靈活性和擴展性，使我們能夠開發和優化複雜的神經網絡結構。利用卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、Transformer等多種架構，“鷹瞳萬語”可以處理多類型的數據，包括醫學圖像、文本、時間序列數據等，確保模型在不同醫療場景下的高效性和準確性。
2、自監督學習和遷移學習
在數據獲取和標註成本較高的醫療領域，我們採用自監督學習和遷移學習技術。自監督學習讓模型從無標籤數據中學習有效特徵，提升模型的表示能力。遷移學習則利用預訓練模型進行知識遷移，減少對大規模標註數據的依賴，並提高在小數據集上的表現。通過這些技術，“鷹瞳萬語”在有限的標註數據下也能取得理想的效果。
3、模型調優和高效訓練
我們在模型優化和訓練加速方面做了大量工作。“鷹瞳萬語”採用混合精度訓練技術，通過FP16和FP32的結合顯著減少顯存佔用，提高訓練速度，同時使用了模型剪枝和量化技術，減少冗餘參數和計算量，提升推理效率。
4、數據增強
在數據處理方面，我們利用數據增強方法，增強訓練數據的多樣性，提高模型的泛化能力。
5、強大的算力支持
依託獨立的算力資源，我們的高性能計算集群能夠支持大規模數據處理和複雜深度學習任務，確保模型訓練和推理的高效進行。這些資源爲“鷹瞳萬語”提供了強有力的計算保障，使其在處理海量醫學數據時表現卓越。
綜上所述，“鷹瞳萬語”在技術方面具有諸多優勢，包括深度學習架構、自監督和遷移學習、模型調優和高效訓練、數據增強、強大的算力支持。這些技術優勢共同確保了“鷹瞳萬語”在醫療領域的卓越表現，爲實現“讓健康無處不在”的使命提供了堅實的技術基礎。
關於鷹瞳科技：
鷹瞳科技（Airdoc）成立於2015年， 在慢性病管理和近視預防的人工智能領域處於領先地位，人工智能視網膜影像識別輔助診斷SaMD是”首個獲得國家藥監局第三類醫療器械證”產品。2021年，鷹瞳科技於香港聯交所成功上市，股票代碼02251.HK，成爲“醫療AI第一股”。
目前，產品廣泛應用於醫院、社區診所、體檢中心、保險公司、視光中心及藥房等場所，爲用戶提供疾病輔助診斷及健康風險評估。截至2023年底，鷹瞳的視網膜影像人工智能產品已累計服務用戶近3000萬人次。