支付寶醫療大模型亮相！中英文考試超GPT-4，已落地江浙滬一線醫院
識別報告、藥品、毛發等圖像準確率中達90%以上。
白交 發自 WAIC
量子位 | 公眾號 QbitAI
支付寶醫療大模型亮相！
中英文醫療考試、基準測試達到甚至超過GPT-4水準。
此外，其醫療專業能力在中文醫療LLM評測榜單promptCBLUE中，位列A榜第一，B榜第二。
模型在識別報告、藥品、毛發等圖像準確率中達90%以上。
WAIC現場，支付寶還聯合人民衛生出版社、北京大學醫學部、浙江省衛生健康委等20家機構，聯合發起AI醫療共建計劃。
支付寶醫療大模型
不同于其他領域大模型，醫療大模型在多模態、安全性、專業性能力上面都提出了更高的挑戰。
首先是多模態，它是以百靈大模型為基座模型。
今年年初，螞蟻就判斷了原生多模態的技術方向，并持續投入。目前，百靈大模型已經具備看、聽、說、畫原生多模態能力。
換言之，能直接理解并訓練音頻、視頻、圖、文等多模態數據。
在此基礎之上，它添加了包括添加了包含報告、影像、藥品等百億級中英文圖文、千億級醫療文本語料及千萬級高質量醫療知識圖譜。
目前，該多模態醫療大模型不僅能提供智能問答、病歷結構化和檢索、輔助診斷；還能識別藥品以及上百種醫學報告、進行毛發健康檢測等。
這些能力都可以直接嵌入醫院等機構醫療環節全流程，快速應用。
其次在專業可靠方面，螞蟻大模型應用負責人顧進杰透露，支付寶在研發、模型測試階段采取了這些舉措。
在研發階段，支付寶還與數百個專業醫學團隊、專家進行合作標注數據，保障信息權威可信。
與此同時，還聯合上海仁濟醫院推出首個中文醫療專科問答推理數據集RJUA-QA。
模型測試階段，用戶、患者、醫生參與問答反饋。
最后在安全性方面，醫療場景下，保障技術可靠與數據隱私安全至關重要。而螞蟻本身在安全領域就有多年的深耕。
此次，支付寶還面向行業推出“醫療可信一體機+可信云”的解決方案。
前者實現訓推一體，國產算力軟硬件協同優化加速，解決醫院算力不足的痛點；后者通過公有云和私有云部署密態推理，解決數據隱私安全方面的問題。
在此大模型能力基礎之上，發布了全模態數字人、智能體相關產品以及行業解決方案。
其實早在去年，就已經開始了AI在醫療場景方面的布局。
去年11月，浙江衛健委應用支付寶開放的“AI就醫助理”解決方案，并打造了全國首個數字健康人“安診兒”，給浙江居民提供云陪診、健康咨詢等服務，上線以來，服務了1000多家醫療機構。
而前段時間，上海市第一人民醫院，應用AI大模型，不僅上線了上海首個可語音交互的“數字陪診師”，還在業內首創了生成式電子病歷，將繁雜的文書工作從原本的10分鐘縮減到了15秒。
更早之前，螞蟻就已經在如何解決用戶看病難等實際問題進行了相關探索。2014年支付寶就支持全國第一筆遠程掛號繳費。
經過10年發展，平臺已服務超6億看病就醫人群，是國內規模最大的醫保第三方在線服務平臺、一站式的醫療健康服務平臺。
目前，全國300多個城市、超3600家醫院在支付寶上提供一站式數字醫療服務。
螞蟻十年醫療生態積累，也成為他們醫療大模型的獨特優勢和核心壁壘。
醫療作為螞蟻落地三大核心應用領域之一，也就不奇怪了。
螞蟻支付寶落地三大應用
醫療、金融、生活。
大模型進入應用時代，螞蟻也正式公開他們落地的三大領域，表現形態為專業智能體：
AI就醫助理、AI金融助理、支付寶智能助理。
其中，支付寶智能助理在WAIC上首次亮相，并入選今年的鎮館之寶。
在支付寶上，只需首頁往下拉就可以喚醒它，通過對話就能完成辦事、問診、打車等服務，隨時調用起自帶的上千個小程序。
比如點單茶飲or咖啡，目前支付寶支持包括星巴克、瑞幸、喜茶、霸王茶姬、蜜雪冰城等首批12個茶飲品牌小程序。
你只需下達指令，“我想點一杯星巴克的中杯冰拿鐵”，AI便會進入小程序自動下單，用戶確認并付款后，就能到附近的線下門店取到咖啡。
之所以選擇專業智能體這一形態，螞蟻集團董事長兼CEO井賢棟透露了背后的原因。
業界普遍認為，通用大模型落地嚴謹產業面臨著三個“能力短板”：領域知識相對缺乏、復雜決策難以勝任，以及對話交互不等于有效協同。
而為了破解這些難題，專業智能體或許會是一條有效路徑。
從我們的實踐來看，專業智能體是大模型落地嚴謹產業的有效路徑。
值得一提的是，此次支撐起這三大智能體的關鍵技術——智能認知決策技術與平臺，也獲得本次大會重要獎項“卓越人工智能獎（SAIL）TOP30”。
這項技術由螞蟻集團和浙江大學，歷時7年聯合攻關，大幅提升了人工智能服務嚴謹產業的專業能力、準確性和自我學習能力，讓AI和大模型做決策更聰明、更可靠。
截至目前，項目技術已廣泛應用于醫療民生、金融、政務等行業，服務了上海仁濟醫院、上海市一醫院、浙江省衛健委等2600余家醫院和機構，人保健康、浦發銀行等數10家金融機構，推動人工智能真正規模化落地產業。該項目還獲授權發明專利100余項，部分成果獲2022年中國電子學會科技進步一等獎、2023年吳文俊人工智能科技進步一等獎等多個獎項。
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