AI數字人的「學醫之路」
廣泛搜集
從廣泛醫療底座數據庫彙集數億字的醫療數據和知識，數據涵蓋各個醫學領域。
數據處理
通過數據預處理，清洗、去噪和標註收集到的信息，確保數據準確性和一致性。
構建模型
從處理後的數據提取關鍵特徵，如症狀、體徵等醫學信息。基於提取的特徵，採用深度學習技術構建模型，用於模擬醫學專家的思維方式和判斷過程。
深度學習
以醫學專家的論文、著作、講義、筆記等內容為基礎，將內容嵌入到深度學習模型中，模仿醫學專家的專業經驗和知識。
訓練優化
在模型訓練和迭代階段，經過持續學習和優化，逐漸提升對醫學知識的理解和應用能力。通過與醫學專家合作互動，不斷更新提升知識庫和技能。
大公報記者夏微整理
