为什么医联MedGPT在真实医疗场景中会如此高效？有哪些原因呢？

医联正式发布了基于Transformer架构的国内首款医疗大语言模型MedGPT。相比通用型的大语言模型，MedGPT专注于在真实医疗场景中发挥实际诊疗价值，实现从疾病预防、诊断、治疗、康复的全流程智能化诊疗能力。以下是该模型高效发挥作用的原因：

1. 多轮问诊引导：通用大语言模型在面对医学问题时可能会轻易给出结论，但对于医疗应用来说，一致性和准确性非常重要。MedGPT通过多轮问诊的方式引导患者提供足够的诊断决策因子，确保准确性。它会循序渐进地引导患者提供足够支撑有效诊断的病情全貌，从而避免过早给出诊断结论。

2. 结合多种技术和医学校验：MedGPT结合了自然语言大模型AI技术、工程调优技术以及医学一致性校验技术。在模型微调训练阶段采用了大量真实医生参与的RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)监督微调，有效提升模型的疾病特征判断与模式识别能力，确保医疗准确性。医联还建立了基于专家评议的AI诊疗准确性与真实世界医生对标测试机制，不断将AI与真实诊疗场景对齐，最终实现准确诊断。

3. 全流程诊疗能力：MedGPT基于Transformer架构，整合了多种医学检验检测模态能力，实现了线上问诊到医学检查的无缝衔接。在问诊环节结束后，MedGPT会为患者开具必要的医学检查项目，进一步明确病情。患者可以通过医联云检验等多模态能力进行检查。基于有效问诊和医学检查数据，MedGPT能够进行准确的疾病诊断，并为患者设计疾病治疗方案。患者可以通过医联互联网医院实现送药到家，并得到智能化的疾病诊疗动作。

通过以上技术和应用，MedGPT具备预防、诊断、治疗、康复的全流程诊疗能力，为医疗行业带来了革命性的突破。此外，医联MedGPT还建立了一个应用平台，整合了超过1000+种医疗多模态能力，丰富和完善全流程智能化诊疗体验。这标志着医联数字医院从1.0阶段进入了基于强大AI能力的2.0阶段，实现了疾病管理全流程的智能化。医联MedGPT的研发方法论被称为"DIAE"，从病种覆盖、智能化、准确性和就医效率四个维度来建设与打磨产品，不断提升其实际医疗应用价值。