背景
Baichuan-M2-32Bは、内蔵の患者シミュレータと実臨床症例データベースにより、医学教育に革新的なソリューションを提供します。
コア・プログラム
- バーチャル診察シミュレーション::
モデルのthink_mode関数を使用して、システムが最初に完全な診断思考プロセス(例:症状分析→鑑別診断→検査推奨)を示すようにし、生徒が自分の判断とAIの推論の違いを比較できるようにする。 - ケースライブラリーの呼び出し::
Case Bank:Cardiovascular2023]のような特殊な書式を入力することで、対応する専門医の症例を検索し、プロンプトプロジェクトで難易度ステップの異なる練習シナリオを構築することができます。 - 即時フィードバックシステム::
Validatorシステムの8次元評価基準と組み合わせることで、医学的正確性スコア、鑑別診断の完全性レポートを含む運動フィードバックが自動的に生成されます。
操作例
APIを通じて教育専用インスタンスをデプロイした後、以下のトレーニングフローが構築される:1.学生は模擬患者の主訴を入力する2.モデルは思考プロセス+予備診断を返す3.学生は診断提案を提出する4.システムは提案を比較し、改善のための提案を生成する。
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
































