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據相關數據表明，６０％以上的門診病人可以在基層醫療機構解決，７０％以上的住院病人可以在社區接受家庭醫療衛生服務照顧。基層醫療機構是醫療服務的第一線，是人民群眾基本醫療需求的重要保障點。
自２０２２年底以來，國內外海量ＡＩ大模型涌現，全球ＡＩ新一輪競爭開啟，但這些醫療大模型與基層醫療應用之間存在較遠的距離，主要表現有兩個方面，一是側重建議，而科學來源解釋不足；二是沒有重視企業的私有知識庫。
為此，華南理工大學數字孿生人實驗室和基醫云公司、未醫深度公司聯合研發了基層醫療大模型Ｊｉｙｉ Ｃｈａｔ，助力基層醫療的數字化轉型。
中國基層醫療機構數量龐大、分布廣泛，是保障人民群眾健康的重要力量。然而，長期以來，基層醫療機構在人員、技術、設備等方面存在不足，制約了其服務能力的提升。
為解決這一問題，研究團隊以大模型技術為基礎，在基礎醫療，家庭健康、營養健康等領域構建了數千個健康領域的細分知識庫，并且通過構建動態可插拔可迭代的高效知識庫檢索架構、多輪對話上下文約束的檢索Ｑｕｅｒｙ優化機制、多元信息聯合優化檢索鏈路、共享基座的多適配器聯合推理框架等技術，形成基層醫療大模型Ｊｉｙｉ Ｃｈａｔ，實現了在醫療健康專業領域的專屬知識問答。
據介紹，該解決方案不僅提高了基層醫療機構的服務效率和質量，更在提升患者滿意度和醫療安全性方面發揮了重要作用。
基層醫療大模型Ｊｉｙｉ Ｃｈａｔ研發架構
據基層云介紹，Ｊｉｙｉ Ｃｈａｔ大模型主要表現為三方面的能力：
一是多輪知識問答能力。它基于大模型技術，結合醫療知識圖譜，能夠實現對醫療健康專業領域的精準問答。基層醫生和醫藥工作人員可以通過該模型快速獲取專業知識，提高診療水平和服務質量。
二是實時問答咨詢和隨訪隨診功能。患者可以通過該模型與醫生進行實時交流，獲取個性化的健康建議和診療方案。同時，醫生也可以通過該模型對患者進行隨訪隨診，及時了解患者的病情變化，提供針對性的治療和管理措施。
三是慢病管理和疾病預防控制功能。它可以通過對患者的歷史數據和健康狀況進行分析，提供個性化的慢病管理方案，幫助患者有效控制病情。同時，該模型還可以根據患者的健康狀況和風險因素，提供疾病預防控制的建議和指導，降低疾病的發生率。
下圖是Ｊｉｙｉ Ｃｈａｔ與其他通用大模型基層醫療問答能力比較：
基層云介紹，在第三方機構的專家評估當中，設定了０－２三級評估，其中：
０分表示“存在錯誤的知識或者遺漏關鍵的答復”；
１分表示“無知識錯誤，但是知識可能不全面或者回答模棱兩可、泛泛而談”；
２分表示“答案準確、專業且解釋比較詳細充分，能有效解答用戶的疑問”。
國外第三方專業評估機構反饋，ＪｉｙｉＣｈａｔ的平均得分為１．８７５，ＣｈａｔＧＰＴ的平均得分為１．１２５，智譜ＧＬＭ的平均得分為１．０，文心一言的平均得分為０．８７５。
基層云表示，目前，基層醫療大模型Ｊｉｙｉ Ｃｈａｔ已經在全國約８００個基層醫療機構和數個頭部醫藥公司實現試點落地。試點結果顯示，該模型將公共衛生管理率提高了約２５％，人工成本節省了１５％左右。
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