A Mindray Medical e a Tencent lançaram em conjunto o primeiro grande modelo de medicina intensiva do mundo – o “Modelo de Emergência Qiyuan”. Esta ferramenta inovadora visa aliviar a carga dos médicos de UTI e melhorar a eficiência de salvamento por meio da inteligência artificial. O Modelo de Emergência Qiyuan pode processar dados de pacientes de forma eficiente, assumir o trabalho de documentação e permitir que os médicos se concentrem mais no tratamento e no salvamento.
O valor central deste grande modelo reside na integração de grandes quantidades de dados do paciente para gerar um retrato digital claro e analisar profundamente esse retrato com uma mentalidade de emergência, prevendo a progressão da doença e sugerindo intervenções. O Qiyuan implementou quatro funções principais: perguntas e respostas sobre doenças, redação de prontuários, consultas de conhecimento e sugestões de tratamento. Ele pode organizar o histórico médico do paciente em 5 segundos, extrair indicadores-chave, gerar um retrato digital, prever tendências de doenças e fornecer sugestões de tratamento para ajudar os médicos a tomar decisões rápidas. Ao mesmo tempo, o Qiyuan pode concluir a redação de prontuários em 1 minuto, aumentando a eficiência em 30 vezes. Com base em nove subgrupos de mapas de conhecimento de medicina intensiva, o Qiyuan pode localizar informações-chave com precisão, com uma taxa de precisão de análise de 95%, fornecendo suporte de decisão eficiente e confiável aos médicos.
Em termos técnicos, a Tencent, por meio de seu grande modelo Hun Yuan, fornece ao Qiyuan uma capacidade de processamento de nível superior com trilhões de parâmetros e 7 trilhões de tokens, e utiliza uma grande quantidade de dados médicos para treinamento, abrangendo 2,85 milhões de entidades médicas, 12,5 milhões de relações médicas e 98% do conhecimento e literatura médica, criando um grande modelo médico que “entende medicina”. Além disso, o Qiyuan também utiliza técnicas de quantização, destilação e compressão de modelos para “emagrecer”, permitindo que ele funcione de forma eficiente nos recursos computacionais existentes do hospital, suporte a implantação local, reduzir a barreira de entrada e garantir a privacidade dos dados.
