中文医疗问诊有了AI神助手：华佗智能问诊大模型，精准答疑护健康

人工智能

2023-05-21 08:06:11

华佗：赋能医疗健康的智能问诊大模型

当今繁忙快节奏的生活中，人们对健康的需求日益增长。获得专业、可靠的医疗信息已成为一大难题。哈尔滨工业大学团队倾力打造的华佗智能问诊大模型应运而生，旨在利用人工智能赋能医疗，护航大众健康。

华佗模型的优势

专业权威： 华佗基于中文医学知识LLaMa指令微调模型打造，确保问诊结果的精准性与专业度。
卓越适应性： 适用于中文对话场景下的医疗问诊，能够自然流畅地理解并生成语言。
出色表现： 在中文对话医疗问诊测试集中，华佗的表现优于其他基准模型，问诊准确率更高。

华佗模型的功能

精准答疑： 用户可以通过文字或语音向华佗提问医疗健康问题，得到专业、准确的解答。
健康科普： 除了解答疑难杂症，华佗还能提供权威的健康科普知识，帮助人们建立正确的健康观念，培养健康的生活方式。
辅助诊断： 华佗可成为医生的得力助手，帮助快速收集患者信息，分析病情，提出初步诊断建议，提升诊断效率。

华佗模型的前景

持续进化： 哈工大团队将不断优化华佗模型，使其更智能、更准确，更好服务于大众健康。
广泛应用： 华佗有望在医疗机构、社区卫生服务中心、药店等场景广泛应用，为人们提供便捷、高效的医疗健康服务。
惠及更多人群： 随着华佗模型的完善与推广，将惠及更多人群，让人们享受更便捷、优质的医疗健康服务。

代码示例

以下是使用华佗模型获取医疗信息的代码示例：

import os
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering

# Load the tokenizer and model
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("HIT-SCIR/BioMedNLP-LLaMa-QA-Chinese")
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained("HIT-SCIR/BioMedNLP-LLaMa-QA-Chinese")

# Preprocess the question
question = "冠状动脉粥样硬化性心脏病的症状是什么？"
input_ids = tokenizer(question, return_tensors="pt").input_ids

# Perform inference
outputs = model(input_ids)
answer = tokenizer.decode(outputs.answers[0].start_logits.argmax(), skip_special_tokens=True)

# Print the answer
print(f"Answer: {answer}")

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