ELHS 生成式智能医学助手平台
(ELHS GenAI Copilot Platform)
简化生成式人工智能(GenAI)在医学领域的学习、应用和研究，助您创建您的开源大语言模型和生成式智能医学助手。
我们在《医院管理与健康政策杂志》发表的综述文章揭示，GenAI具有内在力量，驱动它在医疗领域得到普及。这意味着每个医学生、医生和医疗专业人员都可以方便地使用GenAI来帮助医学教育、临床培训、医疗服务和研究。
学习
与多个顶级大语言模型对话
从大语言模型（LLMs）如 ChatGPT 提供的专家级答案、医学任务的预测（如诊断）和类似指南的知识中学习；使用智能医学助手加速您的医学教育和临床培训。
我的大模型
部署和微调开源大语言模型
比较多个大语言模型，发现能预测您的医学任务的开源模型；在您掌控的环境中安装和微调开源大语言模型，建立自己的对话机器人助手，应用于优化您的医疗服务流程。
研究
使用GenAI研究病例
使用多个大语言模型分析您的临床病例，参考GenAI的预测和指南相关知识辅助您的临床决策；评价GenAI对医疗服务各种任务的有效性，发表您的医学GenAI新发现。
智能医学助手平台简化您学习和应用GenAI的历程
在《公平健康系统研究所》我们致力于普及GenAI，帮助实现全球健康公平。因此，我们免费提供这个智能医学助手平台，以加速GenAI在医疗领域的普及。希望医生、医学生和医疗专业人员通过使用智能医学助手，在医学教育和医疗服务中快速受益于GenAI。
- 基准评分榜：系统基准评分榜研究逐步建立的GenAI多种医疗任务基准，让每个人都能看到医疗GenAI的潜力。
- 模型集成：集成多个顶级大语言模型，让您免费和方便的与它们讨论任何话题或医疗服务任务，包括：
- OpenAI 的 ChatGPT
- Google 的 Gemini
- 百度的 Ernie (文心一言)
- Meta 的 Llama
- Google 的 Gemma
- Mistral AI 的 Mistral
- 病历分析：让您使用多个大语言模型分析临床病例，并自动将预测疾病链接到基于GenAI的临床学习指南，加速您的临床学习和培训。
- 模型比较：方便您比较最佳商业和开源大语言模型，以发现适合您需要的开源模型，作为您的大语言模型的基础。
- 模型验证：对各种开源模型预测疾病的准确性验证，让医生更容易选择、安装并微调自己专属的开源大语言模型。
- GenAI研究：简化的医疗GenAI评价研究流程，让您和临床合作团队更有效地开展研究，产生高质量数据和GenAI临床效益的新证据。
多个大语言模型如何加速我的医学教育和临床学习？
在平台的学习模块中，您可以选择不同的大语言模型来回答您的问题。如果您想诊断分析临床病例或检查患者症状，可以选择预定义的任务，例如“诊断预测”或“症状检查”。模型预测的疾病将会自动链接到 GenAI超强医疗知识库的中英文临床学习指南，以便您进一步学习。这个自动衔接可提高您在新的 GenAI 世界中学习医学的效率。（请参阅由 JAMA 发表的我们率先尝试的医学GenAI助手概念）
如何创建我自己的大语言模型和智能医学助手？
通过在平台的学习模块中测试和比较顶级的开源和商业大语言模型，以及在我的大模型模块验证和尝试开源模型，您可以找到适合您的医疗任务的开源模型。然后，您可以下载免费的开源LLM，并将其与对话机器人一起部署在您掌控的环境中，供您的团队在研究和实践中使用。您还可以利用自己的数据进一步微调开源LLM，提升其性能，逐步将其训练成您的专属智能医学助手，帮助您优化医疗服务。
如何利用多个大语言模型开展医疗GenAI研究？
在平台的研究模块中，您可以使用不同商业或开源的大语言模型分析临床病例，评价和比较它们在辅助决策中的有用性，跟踪您的病例研究，并将病例分析组织成研究项目。为帮助您快速入门，我们提供了一系列实用的GenAI研究想法（ideas）、研究方法和研究流程，可供任何医生展开研究，包括医学生可为毕业论文进行GenAI研究。（参见我们发表在JAMIA的基准研究文章，及发表在Academic Medicine的关于GenAI普及化的信）
“我清楚地知道，AI 永远不会取代医生——但是使用 AI 的医生会取代那些不使用 AI 的医生。”
我们相信，未来每位医生都将拥有专属的智能医学助手。
所以，不要等待，现在就开始使用这个免费的智能医学助手平台。
如果您需要帮助，请登录后随时联系我们，或直接发邮件给技术支持 support@elhsi.org。《公平健康系统研究所》不仅提供这个免费的智能医学助手平台，还为医生训练自己的智能医学助手提供技术支持（安装免费开源大语言模型，微调大模型，合作研究项目）。