बहुत समय पहले, "Xiehe Taichu" दुर्लभ रोगी AI मॉडल संयुक्त रूप से पेकिंग यूनियन मेडिकल कॉलेज अस्पताल द्वारा विकसित किया गया था और चीनी एकेडमी ऑफ साइंसेज के स्वचालन संस्थान ने आधिकारिक तौर पर नैदानिक अनुप्रयोग चरण में प्रवेश किया था। अनुसंधान टीम अपने तीन मुख्य लाभों में से एक के रूप में कृत्रिम बुद्धिमत्ता "भ्रम" को प्रभावी ढंग से दबाने की क्षमता को मानती है। संबंधित रिपोर्टों से पता चलता है कि पारंपरिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल अक्सर डेटा शोर या ज्ञान अंधा धब्बों के कारण "भ्रम" का उत्पादन करते हैं, जो आसानी से गलत निष्कर्षों को जन्म दे सकता है। आधिकारिक डेटा को एकीकृत करके, गतिशील रूप से ज्ञान को अद्यतन करके, और ट्रेसबिलिटी तंत्र को जोड़कर, "कॉनकॉर्डिया · ताइचू" मॉडल में "भ्रम" की घटना को प्रभावी ढंग से दबा देता है और नैदानिक निर्णय लेने की विश्वसनीयता को बढ़ाता है।
'मतिभ्रम' को दबाने के लिए, हम मुख्य रूप से स्थानीयकृत उच्च-गुणवत्ता वाले डेटासेट (जैसे वास्तविक निदान और उपचार रिकॉर्ड) का उपयोग करते हैं और मॉडल ठीक-ट्यूनिंग के लिए मैन्युअल रूप से मान्य ज्ञान के आधारों (जैसे नैदानिक निदान और उपचार दिशानिर्देश, पाठ्यपुस्तक और सार्वजनिक रूप से उपलब्ध वैज्ञानिक साहित्य) की एक बड़ी संख्या। "गोंग मेंग्चुन ने समझाया," प्रॉम्प्ट वर्ड इंजीनियरिंग, प्रभावी साक्ष्य समर्थन, ट्रेसबिलिटी सत्यापन, मानदंड सत्यापन आदि जैसी तकनीकों के माध्यम से तर्क प्रक्रिया में लागू किया जाता है, और प्रतिक्रिया और सुधार लगातार प्रदान किए जाते हैं। "यह एआई को केवल" अच्छा ज्ञान "सीखने की अनुमति देने के रूप में समझा जा सकता है और तर्क की" सीमा "को सीमित करता है, या नैदानिक अनुप्रयोग से पहले" शिक्षा "को लगातार संशोधित करने के लिए" ट्रेसबिलिटी "तंत्र को जोड़ता है।
प्रासंगिक पेशेवर संस्थानों द्वारा जारी किए गए आंकड़ों के अनुसार, चीन के शीर्ष स्तरीय अस्पतालों में दीपसेक को तैनात किया गया है। हूशन अस्पताल सहित कई अस्पतालों, फुडन विश्वविद्यालय, रुइजिन अस्पताल और शेन्ज़ेन पीपुल्स अस्पताल से संबद्ध हैं, ने शीर्ष घरेलू कृत्रिम खुफिया कंपनियों के साथ संयुक्त अनुसंधान और विकास शुरू किया है। क्रॉस डिसिप्लिनरी इंटीग्रेशन और डॉकिंग के माध्यम से, उन्होंने मेडिकल इंटेलिजेंस को बढ़ावा देने में तेजी लाई है और "अड़चन" समस्या को हल किया है। उद्योग का मानना है कि दीपसेक की अद्वितीय "पदानुक्रमित ज्ञान आसवन" तकनीक का उपयोग करने से जटिल चिकित्सा परिदृश्यों में 30%की कमी और गणना कार्यभार कम हो सकती है।
घर और विदेशों में मल्टीमॉडल क्लिनिकल डेटा पर आधारित बड़ी मात्रा में अनुसंधान ने पुष्टि की है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकी द्वारा प्रदान की गई नैदानिक अंतर्दृष्टि ज्ञान और शारीरिक संवेदी सीमाओं को पार कर सकती है जो डॉक्टर समझ सकते हैं, नैदानिक निर्णय लेने के लिए महत्वपूर्ण सहायक राय प्रदान करते हैं। गोंग मेंगचुन ने कहा कि जब एआई द्वारा प्रदान किए गए नए सबूतों और निर्णयों की बात आती है, तो हमें "सतर्क सत्यापन और पूर्ण निर्णय" रवैया अपनाना चाहिए, एक मल्टीमॉडल क्लिनिकल डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर का निर्माण करना चाहिए, उच्च गुणवत्ता वाली कतारों को छाँटना चाहिए, और विभिन्न डेटा-संचालित चिकित्सा खोजों को सत्यापित करना चाहिए। मरीजों की सेवा के लिए बहु -विषयक निदान और उपचार (एमडीटी) के रूप में निदान और उपचार प्रक्रिया में एआई द्वारा प्रदान किए गए नैदानिक साक्ष्य को एकीकृत करना वैश्विक चिकित्सा अनुसंधान क्षेत्र में मुख्यधारा के विकास के रुझानों में से एक है।
