少し前に、北京ユニオンメディカルカレッジ病院と中国科学アカデミーの自動化研究所が共同で開発した「Xiehe Taichu」レア患者AIモデルは、公式に臨床アプリケーション段階に登場しました。研究チームは、人工知能の「幻想」を3つの中核的な利点の1つとして効果的に抑制する能力をと考えています。関連レポートによると、従来の人工知能モデルは、データノイズや知識の盲点のために「幻想」を生成することが多く、誤った推論に簡単につながる可能性があることが示されています。権威あるデータを統合し、知識を動的に更新し、トレーサビリティメカニズムを追加することにより、「Concordia・太陽」は、モデルの「幻想」の発生を効果的に抑制し、臨床的意思決定の信頼性を高めます。
「幻覚」を抑制するために、主に局所的な高品質のデータセット（実際の診断や治療記録など）と、モデル微調整に多数の手動で検証された知識ベース（臨床診断と治療ガイドライン、教科書、公開されている科学文献など）を使用します。 「Gong Mengchunは、迅速な単語工学、効果的な証拠のサポート、トレーサビリティの検証、基準検証などの手法を通じて、推論プロセスに適用され、フィードバックと修正が継続的に提供されます。 「これは、AIが「良好な知識」のみを学び、推論の「境界」を制限すること、または臨床応用の前に「教育」を継続的に修正するための「トレーサビリティ」メカニズムを追加できるようにすると理解できます。
関連する専門機関が発表した統計によると、DeepSeekは中国のトップティア病院に展開されています。フダン大学、ルイジン病院、深Shenzhen人民病院に所属するHuashan病院を含むいくつかの病院は、トップの国内人工知能会社と共同研究開発を開始しました。クロス懲戒統合とドッキングを通じて、彼らは医療情報の促進を加速し、「ボトルネック」の問題を解決しました。業界は、DeepSeekのユニークな「階層的知識の蒸留」技術を利用すると、複雑な医療シナリオでの推論と計算のワークロードを30％削減できると考えています。
国内外のマルチモーダル臨床データに基づいた大量の研究により、人工知能技術によって提供される臨床洞察が、医師が把握できる知識と身体的感覚の限界を超え、臨床的意思決定のために重要な補助意見を提供する可能性があることが確認されています。 Gong Mengchunは、AIが提供する新しい証拠と判断に関しては、「慎重な検証と完全な判断」態度を採用し、マルチモーダル臨床データインフラストラクチャを構築し、高品質のキューを整理し、さまざまなデータ駆動型の医療発見を検証する必要があると述べました。患者にサービスを提供するために学際的な診断と治療（MDT）の形でAIが提供する臨床的証拠を診断および治療プロセスに統合することは、世界の医学研究分野の主流の開発動向の1つです。
