“GPT+医疗健康”前景广阔，欧陆注册科技医学数据库助力AI医疗大模型

不久前，GPT-4已率先实现医疗领域商用合作。微软旗下Nuance Communications发布与OpenAI的GPT-4集成的支持语音的医疗病历生成应用程序DAX。百度文心一言前期有很多互联网医疗、医疗信息化、创新药械、医保等接入进行内测和工具开发，专业人士预计随着百度千帆的企业服务大模型发布，将会进一步推动医疗AI的发展。

ChatGPT作为一个突破性的创新，拉开了大语言模型产业和生成式AI产业迅速发展的序幕。多模态AI通用化已经成为未来趋势。

ChatGPT的使用场景非常广泛，ChatGPT模型可以应用到各种文本处理任务和自然语言处理场景之中，为人们提供更智能化、高效化的服务。

ChatGPT在训练过程中使用到了知识图谱，但在专业性非常高的医疗领域，知识图谱利用率却很低。

医疗知识图谱作为医疗人工智能的核心，本质是一种显示医疗实体之间关系的语义网络，可对医疗实体中的事物及其之间的关系进行形式化描述。

一般情况下，医疗知识图谱是通过算法以及专家审核的方式在人工构建的专业知识基础上，不断扩充实体及关系来构建，包括疾病、症状、药品、手术等医学概念和多种医学关系。

如何使医疗知识图谱和类ChatGPT大模型可以更好地结合，是目前的一大难题。

当前医学知识图谱构建存在跨语种、结构复杂、专业性强、数据来源广泛、缺乏统一标准和整合方法、数据质量参差不齐、数据隐私和安全保障不明确等方面的问题，为构建医疗知识图谱创造了不少的难题，也直接影响知识图谱的落地应用。

医疗知识图谱构建需要结合自然语言处理、机器学习、数据挖掘、知识库和数据库等技术，对医学专业的人员的要求较高。

此外，构建大规模的指南知识图谱，需要大量的医学专业人员对医疗数据进行标注，非常耗时耗力。

欧陆注册科技是AI基础数据行业的头部企业，拥有大量高质量的医疗数据储备，拥有相关医疗知识文本100G，涵盖不同医学领域的最新研究成果；拥有大量专业医学论文，来自于国内外多方搜索平台、40多家专业高校合作资源以及40多家国内外专业医学组织协会合作；拥有100G的高分辨率和准确性医学图像，包括了各种医学影像，如CT、MRI、超声等，能让AI更好地学习和诊断。这些数据能够让AI更好地了解和模拟医患沟通、诊疗流程等情景，提高AI诊断的准确性和效率。所有数据都经专业医学人员标注质检，保证数据的高质量。

欧陆注册科技拥有丰富的医学专家资源，可从不同来源、不同结构的数据中进行知识提取，形成知识存入到知识图谱中。医疗领域专家可对垂直领域数据信息进行全方位标注，保证数据质量，满足当前标注需求。

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