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DeepSeek赋能的儿科全流程智慧医疗系统的构建和应用效果评价
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作者 张晓波 冯瑞 +11 位作者 杨睿 叶成杰 王新 葛小玲 史雨 王立波 傅唯佳 祁媛媛 张玉蓉 安海龙 王艺 李倩 《中国循证儿科杂志》 北大核心 2025年第3期217-222,共6页
背景复旦大学附属儿科医院基于前期自行研发的智能辅助诊断工具,融合本地化部署的DeepSeek大模型,构建智慧医疗系统,以提升儿科医疗服务效率和医患满意度。目的评价已构建的智慧医疗系统在儿科医院患儿全流程医疗服务真实场景中的应用... 背景复旦大学附属儿科医院基于前期自行研发的智能辅助诊断工具,融合本地化部署的DeepSeek大模型,构建智慧医疗系统,以提升儿科医疗服务效率和医患满意度。目的评价已构建的智慧医疗系统在儿科医院患儿全流程医疗服务真实场景中的应用效果。设计横断面调查。方法结合医学知识库、知识图谱及检索增强生成等技术,在原有“小布AI医生”基础上,构建覆盖诊前、诊中、诊后全流程的儿科智慧医疗系统(简称DS-小布医生2.0),通过医院大数据平台采集性能指标,并分别以随机数字表法抽取50名门诊医生、以便利抽样法选取200名患儿家长,进行可用性评估。主要结局指标系统的总体性能及诊前、诊中和诊后评价指标。结果DS-小布医生2.0于2025年3月3日至5月11日临床应用期间,系统服务11957人次患儿,累计使用86533次。核心性能表现为:峰值CPU利用率5%,推理链路完成时间5.9 s,医学推理准确率81.5%。全流程各阶段指标优异:诊前导诊建议使用率82.3%;诊中诊断准确率92.4%,信息提取准确率96.4%;诊后患儿随访依从率74.0%。该系统的准确率为92.4%,双语评估替补(4元语法)指标(BLEU-4)评分为0.87,面向召回的摘要评估指标(最长公共子序列)(ROUGE-L)评分为0.73,交叉熵指标(CEM)为0.92,以上指标均优于美国OPEN AI公司的GPT-4 Med模型和来自美国斯坦福大学的Bio MedLM模型。在用户可用性评价方面,50名医生完成测试后系统可用性问卷(PSSUQ)调查,在系统质量、信息质量、界面质量和总体评价方面可用性较好;采用净推荐值量表(NPS)对200名患儿家长进行调查,净推荐值达+78分。结论DS-小布医生2.0实现了高精度的儿科全流程智慧医疗服务,用户满意度高,为缓解儿科医疗资源短缺问题提供了有效的技术方案。 展开更多
关键词 DeepSeek 医学大语言模型 智慧医疗 儿科
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