このモデルは、医学教育において次のような役割を果たすことができる：
- バーチャルコンサルティングトレーニング患者シミュレーターにより、愁訴や身体的検査を含む完全な症例を作成し、医学生の診断思考の練習をサポートする（症例の難易度を調整するサポート付き）。
- インスタント・ナレッジ・ベース50,000以上の薬剤の詳細と3,000の疾患の鑑別診断ポイントを照会することができ、応答速度は従来の医療データベースよりも10倍速い。
- カルテの書き方に関するカウンセリング学生が書いた模擬カルテを自動的に分析し、SOAP構造の完全性、医療用語の正確さ、その他の点から改善すべき点を提案します。
このモデルを指導に役立てた医学生は、OSCE（Objective Structured Clinical Examination：客観的構造化臨床試験）の平均点を15%向上させたというテスト結果が出ている。このthinking_modeは、専門的な診断思考プロセスを実証するのに特に適している。
この答えは記事から得たものである。Baichuan-M2：ヘルスケアにおける拡張推論のための大規模言語モデルについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 白川-M2-32Bの医学教育への具体的な応用場面は？
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