Hintergrund
Das klinische Denken der Medizinstudenten erfordert viel Training an realen Fällen, aber der traditionelle Unterricht ist durch die Ressourcen der Lehrkräfte und der Fälle begrenzt. Das Baichuan-M2-32B bietet eine innovative Lösung für die medizinische Ausbildung mit einem integrierten Patientensimulator und einer Datenbank mit realen klinischen Fällen.
Kernprogramme
- Virtuelle Beratungssimulation::
Verwenden Sie die think_mode-Funktion des Modells, damit das System zunächst den gesamten diagnostischen Denkprozess (z. B. Symptomanalyse → Differenzialdiagnose → Untersuchungsempfehlungen) anzeigen kann, so dass die Schüler ihr eigenes Urteil mit dem Unterschied in der KI-Argumentation vergleichen können. - Aufruf der Fallbibliothek::
Geben Sie ein spezielles Format wie [Case Bank:Cardiovascular2023] ein, um die entsprechenden Fachfälle abzurufen, und erstellen Sie über das Prompt-Projekt Übungsszenarien mit unterschiedlichen Schwierigkeitsstufen. - Sofortiges Feedback-System::
In Kombination mit den 8-dimensionalen Bewertungskriterien des Validator-Systems wird das Übungsfeedback, das den Medical Accuracy Score, den Differential Diagnosis Completeness Report enthält, automatisch generiert
Beispiel für den Betrieb
Nach der Bereitstellung der ausbildungsspezifischen Instanz über die API wird der folgende Trainingsablauf erstellt: 1. der Student gibt die Hauptbeschwerde eines simulierten Patienten ein 2. das Modell liefert einen Gedankengang und eine vorläufige Diagnose 3. der Student reicht einen Diagnosevorschlag ein 4. das System vergleicht die Vorschläge und erstellt Verbesserungsvorschläge
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelBaichuan-M2: Ein großes Sprachmodell für Augmented Reasoning im GesundheitswesenDie
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