ai医疗大模型加医疗

揭秘医疗大模型训练：开启医疗智能化新纪元在科技飞速发展的当下，人工智能正以前所未有的速度渗透到各个领域，医疗行业也不例外。医疗大模型作为人工智能在医疗领域的关键应用，正逐渐改变着传统的医疗模式。而训练医疗大模型，就像是为这个智能医疗时代打造一把万能钥匙，今天，让我们一同深入了解这一关键过程。一、训练医疗大模型的重大意义医疗大模型可以理解为一个拥有海量医学知识和强大分析能力的“超级大脑”。通过对大量医疗数据的学习，它能够实现疾病的精准诊断、个性化治疗方案的制定以及药物研发的加速等。例如，在疾病诊断方面，大模型可以快速分析患者的症状、病史、检查结果等多源数据，给出准确的诊断建议，帮助医生提高诊断效率和准确性，减少误诊和漏诊的发生。二、训练前的数据准备（一）数据收集这是训练医疗大模型的基础。数据来源广泛，包括医院的电子病历系统，记录了患者的基本信息、疾病诊断、治疗过程等；医学影像数据，如X光、CT、MRI等图像，蕴含着丰富的疾病信息；还有医学研究文献、临床试验数据等。例如，一家大型医院通过整合多年来积累的电子病历数据，为医疗大模型训练提供了坚实的数据基础。（二）数据清洗与标注收集到的

揭秘医疗大模型训练：开启医疗智能化新纪元在科技飞速发展的当下，人工智能正以前所未有的速度渗透到各个领域，医疗行业也不例外。医疗大模型作为人工智能在医疗领域的关键应用，正逐渐改变着传统的医疗模式。而训练医疗大模型，就像是为这个智能医疗时代打造一把万能钥匙，今天，让我们一同深入了解这一关键过程。一、训练医疗大模型的重大意义医疗大模型可以理解为一个拥有海量医学知识和强大分析能力的“超级大脑”。通过对大量医疗数据的学习，它能够实现疾病的精准诊断、个性化治疗方案的制定以及药物研发的加速等。例如，在疾病诊断方面，大模型可以快速分析患者的症状、病史、检查结果等多源数据，给出准确的诊断建议，帮助医生提高诊断效率和准确性，减少误诊和漏诊的发生。二、训练前的数据准备（一）数据收集这是训练医疗大模型的基础。数据来源广泛，包括医院的电子病历系统，记录了患者的基本信息、疾病诊断、治疗过程等；医学影像数据，如X光、CT、MRI等图像，蕴含着丰富的疾病信息；还有医学研究文献、临床试验数据等。例如，一家大型医院通过整合多年来积累的电子病历数据，为医疗大模型训练提供了坚实的数据基础。（二）数据清洗与标注收集到的

医疗大模型是指通过对医学数据进行深度学习训练得到的具有度复杂性和高准确性的数学模型。这些模型可以用于疾病预测、医学图像识别、仿真和治疗方案制定等医学领域的任务。医疗大模型的建立需要大量高质量的医学数据，包括病人的基本信息、体征数据、生理指标、影像图像、实验室检验结果等。通过人工智能算法对这些数据进行训练，可以学习到庞大的医学知识和经验，从而实现对疾病的准确预测和治疗方案的优化。医疗大模型的用涵盖了很多医疗场景和疾病类型，随着人工智能技术不断发展和医疗数据的不断积累，医疗大模型将逐渐成为医学领域的重要工具。星环科技大模型训练工具，帮助企业打造自己的专属大模型星环科技在行业内首先提出行业大模型应用创新场景，推出相应的工具，帮助企业构建自有的行业大模型，通过大模型基础设施，形成具备“新型人机交互”且“敏捷可持续迭代“的人工智能应用。为了帮助企业用户基于大模型构建未来应用，星环科技推出了SophonLLMOps，帮助企业构建自己的行业大模型。具体来看，它解决了客户三个核心痛点：第一，提供一站式工具链，帮助客户从“通用大语言模型”训练/微调，得到“满足自身业务特点的领域大语言模型”；第二，帮助

数据应用，通过内外部医疗数据的积累，实现患者数据全面分析和可视化的效果，促进医院各类业务尽快实现有效的数据利用和业务提升。基于星环科技TDH、ArgoDB、KunDB建设面向临床数据中心底层大数据平台自主研发的分布式在线交易型数据库，提供完整的关系型数据库的能力，并且具备可扩展、高并发、高可用、数据灾备等特性。高并发、大数据量的交易型业务场景是KunDB的专长，使用KunDB医疗信息查询应用支持在1000并发下1秒内返回结果。临床数据中心，为临床科研和医疗大数据挖掘奠定了基础目前基于星环科技核心产品建设的临床数据中心已经获得了多家三甲医院的认可。临床数据中心主要取得了如下几方面的成功：业务协同可以在任何办公终端、授权的智能终端调阅患者的就医全流程数据。诊疗过程中，可以借助计算机提供的临床决策支持信息，避免医疗差错。利用临床数据中心知识库，辅助优化临床应用为临床科研和医疗大数据挖掘奠定了基础。未来，星环科技将继续在医疗大数据领域探索，推动医疗大数据的应用与突破，加速医疗行业大数据转型，从而促进社会整体医疗水平的进步。

数据和AI的智慧应用创新，赋能惠民、惠医、惠政和惠业。算法服务与模型：基于大数据和人工智能技术，构建医疗领域图像识别和文本后结构化能力，并对结构化数据深度学习、知识挖掘和建模，沉淀多种医疗AI应用模型并市场化。医疗大数据平台是专门针对医疗健康行业设计的，旨在通过数据的采集、存储、处理、分析和可视化等功能，为医疗机构提供智能化的解决方案。多源异构数据集成：医疗大数据平台能够集成多种来源和类型的数据，包括多种综合可视分析。数据安全与保护：医疗大数据平台注重数据安全，通过存储双活技术、备份容灾技术等为医院系统的高可用性提供了技术保障。智慧应用创新：平台汇聚各类医疗健康数据，形成完整的大数据体系，实现基于大：支持XML和JSON等格式的数据写入服务，以满足医疗场景下的数据交换需求。数据可视化：智慧医院数据可视化平台能够对医院的运营情况、门诊、住院、手术、药品、医务、医疗设备、卫生耗材以及医疗质量数据进行

数据和AI的智慧应用创新，赋能惠民、惠医、惠政和惠业。算法服务与模型：基于大数据和人工智能技术，构建医疗领域图像识别和文本后结构化能力，并对结构化数据深度学习、知识挖掘和建模，沉淀多种医疗AI应用模型并市场化。医疗大数据平台是专门针对医疗健康行业设计的，旨在通过数据的采集、存储、处理、分析和可视化等功能，为医疗机构提供智能化的解决方案。多源异构数据集成：医疗大数据平台能够集成多种来源和类型的数据，包括多种综合可视分析。数据安全与保护：医疗大数据平台注重数据安全，通过存储双活技术、备份容灾技术等为医院系统的高可用性提供了技术保障。智慧应用创新：平台汇聚各类医疗健康数据，形成完整的大数据体系，实现基于大：支持XML和JSON等格式的数据写入服务，以满足医疗场景下的数据交换需求。数据可视化：智慧医院数据可视化平台能够对医院的运营情况、门诊、住院、手术、药品、医务、医疗设备、卫生耗材以及医疗质量数据进行

医疗数字化转型主要是利用数字技术和大数据来提升医疗服务的效率和质量，包括但不限于以下几个方向：改进医疗服务：通过数字化技术，实现患者与医生之间的在线咨询、预约挂号、远程医疗等服务，不仅节省了患者的：数字化技术可以结合人工智能和大数据分析，对医疗数据进行更准确的分类和诊断，提高诊断准确率，同时为个性化治疗方案提供支持。提升医疗质量：数字化技术可以记录和跟踪患者的病历和医疗数据，确保数据的准确性和完整性，为医疗质量的评估和管理提供支持。星环科技助力医疗数字化转型星环科技为企业进行数字化转型提供数据全生命周期的处理工具，包括大数据平台、分布式数据库、数据开发和智能分析工具、以及容器化的资源管理时间和精力，还能为医生提供更高效的诊疗手段。优化医疗管理：数字化技术可以帮助医疗机构实现资源的优化配置，包括医疗设备和药品的管理、医疗数据的统计分析等，从而提高医疗服务的效率和质量。数字化辅助诊断和治疗，星环科技加强产品研发和创新，为客户和合作伙伴提供更好用更强大的工具；加强生态建设，联合客户和合作伙伴，为各个行业进行数字化转型，树立典型案例和标杆案例，为全行业进行数字化转型提供参考。

等，满足不同医疗机构和医疗从业者的需求。数据处理和分析：利用云端计算和数据分析技术，对医疗数据进行处理和分析，提供统计指标、模型计算、数据可视化等，为医疗机构和医疗从业者提供数据驱动的决策支持。数据客户端在内的多种数据应用开发和整合，为医疗数据的流通和共享提供高效、便捷的途径。数据安全和隐私保护：采用安全可靠的加解密算法、访问控制策略和数据备份机制等多种技术手段，确保医疗数据的安全性和隐私保护数据中台的构建涉及到大数据技术、云计算技术、人工智能技术等多个关键技术，其中数据清洗、数据存储与管理、数据共享和数据分析是核心环节。通过建立医疗数据中台，可以解决医疗领域中存在的数据孤岛问题，提高数据的集中度和一致性，为医疗行业提供更好的数据支持和决策依据。医疗数据中台是一个专为医疗行业设计的智能化、可持续发展的数据管理平台，其功能架构主要包含以下几个方面：数据聚合和存储：支持多种数据格式的医疗数据聚合和存储，包括电子病历、影像资料、检验结果、生理体征挖掘和智能搜索：基于机器学习算法和自然语言处理技术，支持智能搜索和自适应推荐，帮助医疗从业者进行精确的诊疗、疾病预测或药物设计等。数据分享和应用：提供统一的数据接口和开发平台，支持包括第三方软件、移动

医疗大数据平台1.引言医疗大数据平台是现代医疗行业的重要组成部分，它通过整合、分析和利用海量的医疗数据，为医疗服务提供决策支持，提升诊疗效率和质量。随着技术的发展，医疗大数据平台已经成为推动医疗信息化和智能化的关键工具。2.目标市场分析医疗大数据平台的目标市场主要包括各级医疗机构、公共卫生机构、保险公司以及科研机构。这些机构需要处理大量的临床数据、人口健康数据、电子病历等，以实现精准医疗、疾病预防和健康管理。例如，山西省的医疗大数据基础平台已经成功应用于多家医院，提供高效的数据管理和分析服务。3.数据收集与处理流程数据收集涉及从各种来源获取信息，包括电子病历系统、医学影像系统、实验室报告等。数据处理则包括清洗、标准化和整合数据，建立统一的数据资源目录。例如，山西省的平台建立了临床、人口健康等主题的数据仓库，并实现了省级人口健康画像和医疗数据全景地图的构建。4.技术架构设计技术架构设计应考虑高性能、高可靠性和高可用性。这通常包括分布式存储系统、大数据处理框架以及实时数据分析工具。5.用户界面设计用户界面应简洁易用，并能直观地展示数据分析结果。这可能包括图表、仪表板和其他可视化工具。6.

等，满足不同医疗机构和医疗从业者的需求。数据处理和分析：利用云端计算和数据分析技术，对医疗数据进行处理和分析，提供统计指标、模型计算、数据可视化等，为医疗机构和医疗从业者提供数据驱动的决策支持。数据客户端在内的多种数据应用开发和整合，为医疗数据的流通和共享提供高效、便捷的途径。数据安全和隐私保护：采用安全可靠的加解密算法、访问控制策略和数据备份机制等多种技术手段，确保医疗数据的安全性和隐私保护数据中台的构建涉及到大数据技术、云计算技术、人工智能技术等多个关键技术，其中数据清洗、数据存储与管理、数据共享和数据分析是核心环节。通过建立医疗数据中台，可以解决医疗领域中存在的数据孤岛问题，提高数据的集中度和一致性，为医疗行业提供更好的数据支持和决策依据。医疗数据中台是一个专为医疗行业设计的智能化、可持续发展的数据管理平台，其功能架构主要包含以下几个方面：数据聚合和存储：支持多种数据格式的医疗数据聚合和存储，包括电子病历、影像资料、检验结果、生理体征挖掘和智能搜索：基于机器学习算法和自然语言处理技术，支持智能搜索和自适应推荐，帮助医疗从业者进行精确的诊疗、疾病预测或药物设计等。数据分享和应用：提供统一的数据接口和开发平台，支持包括第三方软件、移动

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

Hippo在1.2版本提供了全文索引能力，兼容ElasticSearch6.7.2语法，在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性，支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求，通过该能力的支持，可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回，可以降低漏检和误检的概率，能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时，一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外，均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。

本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现，该份测试同样也是Hippo的基准测试，后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq)，所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集，不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理，使用SIFT算法得到的图片特征向量。...

查看Master节点通过以下命令，查看集群Master节点信息：curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果：epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址，支持以*通配，支持指定多个pattern，多个pattern以逗号分割返回结果：

运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息，包括：Masterstatus：当前的ActiveMaster，MasterGroup，MasterAddress，Master的健康状态TabletServerStatus：TabletServerAddress，健康状态，逻辑机架和数据中心信息，容量使用以及Tablet个数TabletNum：当前集群表的个数Version：Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息：库名库创建时间库内各类表的信息：点击某个库，可以看到库下所有表的信息，主要包括：••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...

过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式，可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and，不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符，'%'表示匹配任意字符，'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离，返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件，用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...

本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数，如果出现行级错误（比如主键冲突），Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

在Hippo中，比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务，用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果：{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...