Histórico
O pensamento clínico dos estudantes de medicina requer muito treinamento em casos reais, mas o ensino tradicional é limitado pelos recursos do corpo docente e dos casos. O Baichuan-M2-32B oferece uma solução inovadora para a educação médica com um simulador de pacientes integrado e um banco de dados de casos clínicos reais.
Programas básicos
- Simulação de consulta virtual::
Use a função think_mode do modelo para permitir que o sistema mostre primeiro o processo completo de raciocínio de diagnóstico (por exemplo, análise de sintomas → diagnóstico diferencial → recomendações de exame), para que os alunos possam comparar seu próprio julgamento com a diferença no raciocínio da IA - Chamada de biblioteca de casos::
Insira um formato especial, como [Case Bank:Cardiovascular2023], para recuperar os casos de especialistas correspondentes e crie cenários de prática com diferentes etapas de dificuldade por meio do projeto Prompt. - Sistema de feedback instantâneo::
Combinado com os critérios de avaliação de 8 dimensões do sistema Validator, o feedback do exercício contendo a Pontuação de Precisão Médica e o Relatório de Completude do Diagnóstico Diferencial é gerado automaticamente
Exemplo de operação
Depois de implantar a instância específica de educação por meio da API, o seguinte fluxo de treinamento é construído: 1. o aluno insere a queixa principal de um paciente simulado 2. o modelo retorna um processo de pensamento + um diagnóstico preliminar 3. o aluno envia uma proposta de diagnóstico 4. o sistema compara as propostas e gera sugestões de aprimoramento
Essa resposta foi extraída do artigoBaichuan-M2: um modelo de linguagem grande para raciocínio aumentado na área de saúdeO
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