2023 ChatGPT医疗行业应用白皮书

2023年9月103医疗行业应用：辅助医药研发与生命科学2ChatGPT是由OpenAI开发的一种大型语言模型(LLM),它的设计目标是理解和生成人类语言，从而能够进行自然、有深度和有价值的对话。基于强大的GPT技术架构，ChatGPT已经展现出在语言理解、文本生成、情感识别等多方面的强大能力，并且在教育、医疗、客服等领域得到了广泛的应用。三GPT-4+GPT-4-M三GPT-4+GPT-4-M时间发布产品/模型重要创新点GPT-3模型●文本生成：GPT-3生成的文本质量非常高，接近人类水平；●代码生成：已经具备了代码生成的能力；●对话模型：ChatGPT基于GPT-3.5的对话模型，●内容生成：更长篇的内容输出；GPT-4模型●高级推理：数据推理、图表分析、角色扮各类学科考试);●复杂指令：支持输入的文本长度提升；●更多创造性；数据来源：OpenAl官网(大语言模型LLM数数量巨大，用于理解和生成人类语言的深度学习模型。智能交互能力法难以解决的问题，比如·2)接近人类对话方式的语言交互；2019年2021年2022年2023年5数据来源：行业公开信息整理。脉卫ChatGPT作为大语言模型的代表性产品，在医疗领域，它能理解医学文本和医生或病人的询问，生成专业的医学文示例：医学实体识别(病案信息处理等)示例：医学术语解释这是一份病人的病历摘要。男性，45岁，患者称过去一个月内开始出现左侧胸部持续性的疼痛，伴有间歇性呼吸困难。他的体重减少了5公斤，胸部X光显示可能有胸膜积液。他有糖尿病和高血压的病史，正在服用胰岛素和降压药物。他的父亲曾因肺癌去世。治疗静脉曲张的方法有多种，包括保守疗法(例如：弹性袜子、抬腿休息、避免长时间站立等),药物疗法以及手术疗法(例如：静脉曲张切除术、激光治疗、射频消融等)。身在这段描述中，我识别出了以下的医学实体名词和相应的属性：身1.病人：男性，45岁2.病症状：过去一个月内开始出现左侧胸部持续性的疼痛，间歇性呼吸困难，体重减少5公斤3.检查结果：胸部X光显示可能有胸膜积液4.疾病史：糖尿病，高血压5.用药情况：正在服用胰岛素和降压药物6.家族病史：他的父亲曾因肺癌去世以上示例仅展示ChatGPT在医疗行业的技术能力、应用案例，并不代表实际应用或对66诊疗流程辅助场景示例：诊前咨询我最近总是感觉头晕，应该怎么办?应该看什么科室示例：诊中临床病例整理脉卫医生：请问您能描述一下您的头痛情况吗?例如，头痛的部位、程度以及是否有其他相关症状。病人：我感觉前额部位非常疼痛，大概7到8级的疼痛程度吧，感觉像是有人在敲我的头。早上起床的时候疼痛最严重，甚至有点恶心。医生：您的头痛是持续存在，还是间歇发作?如果是间歇发作，大概多久发作一次?病人：这种疼痛基本上是持续存在的，但是在我睡觉之后会有所缓解。在我清晨醒来的时候，疼痛会突然变得非常严重。医生：请问您有没有试过什么方法来缓解您的头痛?病人：我试过一些非处方药，例如布洛芬，但效果不是很好。我也尝试过按摩和热敷，这些都没能缓解疼痛。将这一段诊疗咨询，转换成标准病例病人：我试过一些非处方药，例如布洛芬，但效果不是很好。我也尝试过按摩和热敷，这些都没能缓解疼痛。将这一段诊疗咨询，转换成标准病例头晕是一个常见的症状，可能由各种原因引起，包括血压问题、耳内平衡器官疾病、脑部问题(如中风或肿瘤)、药物副作用、贫血、低血糖、脱水、眩晕等。头晕可能是一种临床症状，也可能是某些疾病的症状。如果你经常感到头晕，首先应确保你有足够的休息、饮食充足且均衡、适量运动并保持良好的水分。同时，避免暴饮暴食，控制好血糖和血压。如果头晕的症状持续不减，或者你出现了其他症状(如恶心、呕吐、失衡、视力模糊、言语模糊、头痛、耳鸣、疼痛等),你应该尽快就医。通常，你可以先去内科，医生可能会建议你做一些测试，如血压测量、血糖测量、心电图、头部影像学检查等，以找出可能的原因。此外，视情况可能需要咨询神经科、耳鼻喉科或者眼科等专科医生。例如，如果你的头晕伴有耳鸣或者听力下降，可能需要看耳鼻喉科；如果伴有视物模糊或者眼部不适，可能需要看眼科；如果头晕是突发的，并且持续时间长或者严重到影响日常生活，可能需要看神经科。请记住，虽然许多头晕的原因并不严重，但有些可能是严重疾病的症状，因此，及时就医是非常重要的。每病例摘要：主诉：前额部位头痛，疼痛程度7-8级，伴随恶心症状。每病例摘要：主诉：前额部位头痛，疼痛程度7-8级，伴随恶心症状。病史：患者描述其头痛为一种持续性疼痛，清晨醒来时痛感最为强烈。患者曾尝试使用非处方药物(例如布洛芬)缓解疼痛，但效果有限。他还尝试过通过按摩和热敷来缓解疼痛，但同样未能获得明显改善。相关症状：清晨醒来时头痛疼痛程度增强，伴有恶心感。治疗尝试：非处方药物布洛芬，按摩，热敷，均未能有效缓解疼痛。诊断及建议：需要进一步进行头部影像学检查和相关实验室检查以确定头痛的原因，制定有效的治疗方案。7数据来源：案例采用ChatGPT(GPT-4模型)对话。7诊疗流程辅助场景脉卫示例：诊后随访(虚拟家庭医生)示例：诊后随访(虚拟家庭医生)何?头痛、恶心和视力模糊的症状有没有改善?ChatGPT:了解了，这说明疼痛已经有所减轻。恶心的情况现在怎么样?您是否有试过吃一ChatGPT:这是个好的消息。请您继续保示例：健康管理咨询(过敏饮食问题)示例：健康管理咨询(过敏饮食问题)身ChatGPT:您好，很高兴为您提供帮助。能请您描述一下您的过敏症状和过敏源吗?用户：我对海鲜过敏，尤其是对虾和螃蟹。如果我吃了这些，我会出现呼吸困难，皮肤瘙ChatGPT:对不起听到您有这样的过敏反应。对海鲜过敏的人应该尽量避免吃任何海洋产品，包括鱼、贝类和甲壳类动物，因为这些食物之间可能存在交叉反应。在购请检查食物成分和询问服务员，确保避开含有海鲜的食品。您是否已经开始避开海鲜了?用户：我已经尽量避开了海鲜，但是在外面吃饭时感觉控制得不是很好。我ChatGPT:我理解您的困扰。在外面就餐时，一定要提醒服务员您对海鲜的过敏情况，避免食物中出现海鲜或者海鲜污染。另外，您可以尝试寻找一些替代食品来满足比如，您可以选择吃一些鸡肉、牛肉或者豆腐制品来代替海鲜。如果您喜欢的是海鲜的咸鲜味，一些带有海带和昆布的汤料可以提供类似的口感。这样既可以满足您的口感，又可以避免过敏反应。您觉得这样的建议对您有帮助吗?用户：这些建议很有帮助，我会试试看的。谢谢你。88自2022年以来，医疗领域大语言模型的研发进入了爆发期。这一趋势的背后，是人工智能技术的快速发展和医疗领域对高效、精准诊疗的迫切需求。产业趋势：ChatGPT)和医疗领域专用模型(如PubMedGPT产业趋势：ChatGPT)和医疗领域专用模型(如PubMedGPT、Med-域专用模型则更注重对特定领域知识的深度理解和精准应用。两者的结合，可以实现更高效、更精准的医疗服务。求，科技公司往往需要与学术机构和医疗机构进行深度合作，种产学研一体化的合作模式，经成为Al领域的一个重要研究方向。模型名称发布时间发布机构2022年Stanford和MosaicML2022年2022年10月StanfordUniversity等2022年11月2023年3月2023年3月2023年5月Google和Nvidia等数据来源：行业公开信息整理。9Stanford和MosaicML共同开发。是否开源技术架构·底层算法：基于HuggingFaceGPT模型进行训练定位与特色·PubMedGPT是一个专门为生物医学文本设计的大型语言模·PubMedGPT在PubMed摘要和PubMedCentral的Pile数据集上进性能测评在MedQA-USMLE(美国医学执照考试的问题和答案对)上，PubMedGPT超过了DRAGON(一种先进的生物医学语言模型),并设立了新的最高标准，在PubMedQA和BioASQ的其他两个QA任务上匹配了DRAGON的表现。应用场景PubMedGPT在生物医学领域有广泛应用，特别方面表现出色，为医生和研究者提供强大的辅助工具。开发的。是否开源技术架构·底层算法：基于Transformer的大型语言模定位与特色·Med-PaLM是一个专门为医疗问题设计的大型语言模型，能够提供高质量的医疗问题答案。·利用了Google大型语言模型的能力，将其对齐到医疗领域，以更准确和安全地回答医疗问题。性能测评·Med-PaLM2在USMLE问题上的准确率达到85.4%,与“专家”考试者的表现相当。应用场景·Med-PaLM可用于解答用户的健康问题数据来源：谷歌，https://sites.600及格水平PaLM,但其开源的特性能够提供更大的透明度，允许医师回答医师回答vsMed-PaLM回答StanfordUniversity等机构研发，是一种采用自监督的预训练方法，从大规模的文本和知识图谱中预训练深度联合语言-知识基础模型。技术架构·底层算法：采用自监督学习算法，通过大规模的文本和知识图谱数据进行预训练，包括两种自监督推理任务(掩码语言建模和知识图谱链接预测)。定位与特色·主要特色是它的深度融合能力和自监督学习方法。它可以在大规模的数据上进行预训练，从而获得深度联合的文本和示。性能测评·DRAGON在包括一般和生物医学领域的问题回答等多种下游任务上超越了现有的语言模型和语言模型+知识图谱模·DRAGON在涉及长上下文或多步推理的复杂推理以及低资源QA上结果。应用场景·可以用于各种下游任务，包括一般和生物医学领域的问题回答，以及复杂的推理任务。Hippocratic是由一组医生、医院管理员、Medicare专业人士和来自包括Hippocratic是由一组医生、医院管理员、Medicare专业人士和来自包括Johns的组织的AI研究者共同创立的。该公司由是否开源技术架构·底层算法：一个专门为医疗应用调整的文本生成模定位与特色·Hippocratic的使命是开发最安全的人工健康普适智能，以显著提高医疗保健的可接近性和健康结果。性能测评HippocraticAl的Al在超过100个医疗认证上表现优于包括GPT-4和Claude在内的领先语言模型，包括护理的NCL科委员会考试和注册营养师考试。该模型在床边礼仪表现较好，比如“显示同情心”和“对病人的生活产生个人兴趣”,Hippocratic的模型在所有类别中得分最高，包括GPT-4。·该模型在涵盖医疗账单和编码知识的认证专业编码员考试上得分为71%,在医院安全培训合规测验上得分为72.7%。应用场景·Hippocratic的模型被用于解释福利和账单，提供饮食建议和药物提醒，回答术前问题，接纳病人以及传递医学检测结果。多项测试对比(HippocraticvsGPT-4)Hippocratic为医疗专用模型，在各项医学知识测评中，表现普遍优于GPT-4。编码专业人员(为每个诊断和程序分配代码)的考试。面的能力，比如诊断推理、疾病理解、医疗知识的获取等。国亦亟需推动建立标准化医学QA数据集，推动医疗大语言模型产业发展：1)推动医疗大语言模型国际对标1)推动医疗大语言模型国际对标·结合中国医疗管理体系术语(医院管理术语、医保术语)。数据来源：行业公开信息整理。脉卫示例：医疗QA数据集样本示例√DeficiencyofDeficiencyofvitaminB12reEanddemyelination.Itdegenerationofthespinalc数据集定义·MedQA-USMLE是一个基于美国医疗执照考试(USMLE)的多项选择问题回答数据集。·数据来自专业医疗委员会的考试，涵盖了各种医疗领域的问题。(答案为A)数据提供者·TongjiMedicalCollege,HUST(华中科技大学同济医学数据规模数据集QA包含三种语言：数据维度·Question:问题描述·Options:选项与正确答案·该数据集的多语言特性(包括中文和英文),有助于中国医疗大模型研发与全球水平的对标评估。DopreoperativestDopreoperativestpleiotropiceffects,includinganti-infla数据集定义·PubMedQA是一个生物医学问题回答(QA)数据集，该数据集从PubMed摘要中收集。任务定义是使用相应的摘要回答研究问题，这些问题的答案可以是yes/no/maybe·例如：术前使用他汀类药物能否减少冠状动脉旁路移植术后的心房颤动?数据提供者数据规模数据维度·Question:问题描述·Context:上下文，即问题相关的摘要，但不包括结论·LongAnswer:长答案，即摘要的结论·Answer:对结论的总结，是yes/no/maybe的形式·PubMedQA是第一个需要对生物医学研究文本进行推理，特别是对其定量内容进行推理，以回答问题的QA数据集，因此在医学研究领域具有很高的价值。数据集定义MedMCQA是一个大规模的、多主题的、多选择领域问题回答数据集，旨在解决真实世界的医学入学考hyperophy,tumors,normalpregnanc数据提供者数据规模/构成·包含了194,267个问题；·覆盖了2,400个医疗主题和21个医学科目。数据维度·Question:问题·Options:选项·CorrectAnswer:正确答案(选项)·Explanation:详细解释·数据集可以用来测试模型在医学领域问题回答的能力，特别是在处理真实世界的医学入学考试问题上。(主题)标签，有助于更精细化的模型训练、细分领域评估。b)Peutinduireuneffetantabusec)Peutêtreadministréparvoieparentéraleintraveineuseb)Peutinduireuneffetantabusec)Peutêtreadministréparvoieparentéraleintraveineuse数据集定义·第一个公开可用的法语医疗领域多项选择问题回答数据提供者数据规模数据集由3,105个问题组成：·训练集包含2171个问题(70%)·验证集包含312个问题(10%)·测试集包含622个问题(20%)数据维度·answers:从A到E的5个选项列表·correct_answers:正确的选项(问题的一个或多个答案)·FrenchMedMCQA作为非英语语种数据集，为评估基于不同语言数据集的AI模型评估提供了参考，为其他非英语模型研发训练提供了范例。·数据集的问题来源于真实的法国药学专业医学专业文凭考试，聚焦药学领域。在医疗机构场景下，ChatGPT的应用主要是作为医生的辅助工具，提升诊疗流程的效率：诊前帮助进行预诊咨询，诊中辅助临床笔记整理，诊后辅助保险事务处理，院外健康管理也成为重要延伸场景。由于医疗服务的高度专业性和敏感性，目前ChatGPT主要用于信息化和效率提升，而不是直接承担诊疗。诊前诊中诊后前访谈，帮助医生生成病情摘要、临床笔记与EHR:ChatGPT辅助整理医生与患者问诊咨询记录，形成临床笔记，集成到HER(电子病例系统)。保险事务处理：辅助医生起草、撰写面向保险公司的医保申诉邮件(美国商业医保场景)。结合患者的健康数据和风险因素，提供个性化的筛查建议、方案；合患者病例档案信息、医学知识库，辅助提供更精准的诊断解释参考；自动化随访(*):使用ChatGPT定期自动与患者随访对话，询问患者的恢复情况，监测可能的并发症症状。将大幅减低医疗人员的工作负担；Kahun是一家基于证据的临床推理的Al公司，Kahun的Al引擎通过患者输入进行临床评估，并提供就诊前评估的建议。场景场景·难点与挑战：患者可能对自己的健康状况认知模糊，难以清晰描述他们·Kahun的Al技术通过运行定制的文献搜索和利用其超过3000万的基于证据的医疗见解的巨大知识图谱，为每个患者进行临床评估，提供进一步的评估建议，从而为医疗提供商提供相关的临床信息和洞察。·与患者进行人类般的对话咨询；Kahun集成ChatGPT软件(测试版):monthyperiodIfeolHkemonthyperiodIfeolHketheresalotmorebloodthan32yearsoldfemale,presentingwithmenorrhMedications:Nochroniemedicationcontraceptives,anti-coaguants,antidepressants,systemicsteroids,NSAIDS,herbsanddisorders,polycysticovarydiseasabnormalvaginalbleeding,abnormalvagiabdominalbloating,constipation,hypeasybruising.anxiety,backache,fatigue,diarrhea,nausea,uicerofmouth,overweight,bieedingbleedingfromnose,intoleranceofcold,palpitatifever,weightgain,painfuldefecation,lossofappetitePCOS-Polycysticovariansy0AdenomyosisofuterusHypothyroidlsm0Coagulationdisorder>患者端·患者可以用自己的语言描述他们的症状，ChatGPT提高对话流畅性。·对话形式，访谈时间约3分钟；·预期效果：提高患者就诊前访谈参与度。·预期效果：减少医生临床访谈所需时间，提高效率。脉卫Nuance是一家美国的技术公司，成立于1992年，宣布将GPT-4集成到其临床笔记软件DAX中。场景场景·场景描述：医院(诊所)的急诊、护理场景。产品功能产品功能对话，并转录医疗访谈笔记，上传到电子健康记录(EHR)。人工质量控制审查环节(完全由GPT-4)处理，节省了数小时的延迟。脉卫Nabla是一家位于法国巴黎的公司，成立于2018年7月。之一。记·场景描述：医院和诊所的场景，包括面对面的咨询还是视频咨询。·难点与挑战：撰写、整理临床记录往往需要占用医生大量时间，挤压医生可用于诊疗的时间，也可能影响到医生与病人的交流。·Copilot是一个医生数字助手，用于帮助医生进行文档转录和信息重组。它可以在医生看病的过程中自动将对话转化为不同的文档形式，例如处方，后续预约信，咨询总结等。·支持现场医疗咨询、远程视频咨询。间(小时)平均每天增加接待患者数节省时间间(小时)平均每天增加接待患者数节省时间医生/患者咨询对话临床笔记脉卫EpicSystems是一家位于美国公司，专门从事医疗保健软件的开发。主要产品是其电子健康记录(EHR)软件，该软件被广泛场景场景ChatGPTChatGPT应用·案例1:Epic的InBasket通信软件系统+GPT-4,使医生能够使用Al创建草·案例2:Epic的SlicerDicer数据可视化工具+GPT-4,允许用户输入他们的脉卫Doximity成立于2010年，是一家为医疗专业人士提供在线网络服务的公司。Doximity服务超过200万注册会员，包括超过80%的美国医生和超过50%的护士执业者和医生助理。2023年，Doximity推出了一个名为DocsGPT的ChatGPT工具的测试版，该工具帮助医生简化一些耗时的行政任务，例如起草和传真预授权和上诉信件给保险公司。场景场景·场景描述：DocsGPT主要用于医生与保险公司的交流场景。·难点与挑战：医生在处理行政任务时，如起草和传真预授权和上诉信件给保险公司，需要花费大量的时间。·DocsGPT帮助医生起草和传真预授权和上诉信件给保险公司。ChatGPTChatGPT应用·DocsGPT.com是一个基于ChatGPT二次定制设计的网站；·通过定义相关信件写作常用提示词(Prompt),帮助医生快速生成上诉信件。网站操作示例~…~A1Cwasinitially7.5.AfterbeginningMounjaro,hincludingdietandexercise,withminimaleffects.SheTherefore,westronglyrecomtermcomplicationssuchaskilamwritingtoappealthedecisyear-oldfemalewithahistoryofType1[PatientName]initiallypresentedwithanA1Cof7.5,exercise.AfterbeginningMounjaro,herA1CdAsAsherhealthcareprovherbloodsugar,A1C,andavoidlongtermcomplconsistentimplementationoflifestylechanges,shehasfaapproaches.WebelievethatMWeappreciateyourattentiontotDocsGPT,医生只需简述患者情况和申BionicHealth是一家在2022年成立的公司。它开发了一个Al健康平台，旨在为经历慢性疼痛或病毒的人们提供预防性健康服务。该公司的平台专门进行频繁的诊断，并利用Al为患者提供定期的定制治疗计划，重点是减缓衰老。这使得患者可以根据这些评估的数据点获得个性化的见解，并在全年内获得密切监控的预防性护理。场景场景·场景描述：任何需要频繁诊断和定期定制治疗计划的场景，包括医院、诊所、家庭，主要针对经历慢性疼痛的患者。产品功能产品功能·BionicHealth正在使用GPT-4和其他大型语言和机器学习模型来创建一个“Al健康诊所”。人们可以进行血液检测和其他诊断，并由Al提供基于这些评估的数据点的个性化见解。ChatGPTChatGPT应用户的健康数据和其他输入提供个性化的健康建议。医药研发和生命科学领域，作为高度专业化的领域，对于数据和回答的严谨性、准确性提出了极高的要求。目前ChatGPT在领域内的主要应用形式为：ChatGPT+专业领域数据库。的交互能力通过简化复杂信息的查询、分析和解读过程，极大地降低了专业信息检索的难度和技术门槛。·另一方面，借助专业数据库的强大支持，ChatGPT为用户提供了来源可靠、准确度高的数据反馈，从而使得该平台的答案能够满足专业人员的高标准需求，并直接用于专业场景中。)()《)医药与生命科学数据库)()《)医药与生命科学数据库脉卫trials,organizations,diseaClinicalTrialRadar是一个ClinicalTrialRadar利用全面的临床试验数据库和ChatGPT交互能力，提供全球临床试验的最新和详细信息。场景场景·场景描述：面对患者、家庭和医疗专业人员，帮助作出做出真正的知情决策。·帮助用户通过专业的临床试验数据库，来精确地找到基于具体条件的试验：位置、感兴趣的条件、符合条件的要求等。·用户可以灵活指定条件，比如试图在圣地亚哥找到儿童的胶质母细胞瘤试验，在全国范围内制定胶质母细胞瘤试验的地图。·以ChatGPTPlugin插件的形式提供服务。插件可以支持多维度信息的灵活查询：临床试验信息根据条件搜索特定的临床试验，得到试验的基本信息如研究设计、目标、病临床试验资格获取某种疾病或医疗状况的临床试验资格，即能否参与相关试验，可以结合组织信息临床试验组织搜索功能，根据组织信息筛选临床试验结果。疾病信息疾病信息搜索功能，根据疾病信息筛选临床试验结果。生物标志物信息生物标志物搜索功能，根据生物标志物筛选临床试验结ID查询临床试验信息使用特定的试验ID来获取相应的临床试验详情，包括研究设计、目标、病人群体(该试验治疗的疾病)、终点、修改和研究重点等信临床试验地点通过试验ID,获取该试验的实施地点信息。临床试验分组和结果通过试验ID,获取该试验的各个试验分组的信息以及相关的结果和测量数据。临床试验资格通过试验ID,获取该试验的资格要求，包括参与的包括和排除条件。摘要显示摘要显示OverallStatus:Rec2.FaithinAction!ACluster-RandomiAngeles(NCT05298605)OverallStatus:Rec··OverallStatus:Rec5.ProspectiveScreeningforBreastCancMeasurements,Symptoms,Functionality,andQualityLymphedemainPatientOverallStatus:Rec明细网页ThesafetyandscientifitheresponsibilityofthestudysponsorGovernment.KnowthebenefitsofclinicalstudourdisclaimerfordClinicalTrialsgovldentifier:N2)按靶点查询临床试验(egBTLA相关临床试验)1.APhase2,OpenLabelStudyofAntSjogren'sSyndrome(NCT052.APhaseIClinicalStudyEvaluatingtheSafety,Anti-BTLAMonoclonalAntibody(JSO0PatientsWithAdvancePrimaryCompletionDEfficacyofRecombinantHumanizedAnti-BTLAMonoclonalAntibody(AdvancedLungCancer(NCT056649·······数据来源：ClinicalTrialRadar(ChatGPT插件)用表格整理以上查询结果：用表格整理以上查询结果：试验编号试验名称I针对靶点I疾病临床试验阶段国家/地区以下是关于BTLA的临床试验的信息：APhase2,OpenLabelSubjectsWithPrimaryS2数据表整理输出RecombinantHumanizedBTLAMonoclonalAntiJSO04)InjectionCombineAdvancedSolidTumoIHumanizedmAbSpecificT-LymphocyteAttenuatorMonoclonalAntibody(USToripalimabandWithStChemotherapyinPatient3)按资助方查询临床试验(egPfrize相关临床试验)以下是由辉瑞公司资助的关于COVID-19以下是由辉瑞公司资助的关于COVID-19的临床试验的信息：COVID-19相关相关ofLifeAssociatedWithAdultsConfirmedWithRT-PCRFOutpatientSettingsPfizer-BioNTechCOVID-19BNTmanenteSouthernCalifANINTERVENTIONALEFFICACYASAFETY,PHASE2/3,DOUBLEADMINISTEREDPF07321332/RITONANONHOSPITALIZEDSYMPTOMAADULTPARTICIPANTSWITHCOVID数据来源：ClinicalTrialRadar(ChatGPT插件)TT资助的关于自身免疫疾病的临床试验的信息：资助的关于自身免疫疾病的临床试验的信息：APhase1/2DoseEscalatiCellNon-Hodgkin'sLyALONG-TERM,PROSPECTINATURALISTICSETTINPOST-AUTHORISATION脉卫Ferma.ai是一家美国公司，提供一个专为生命科学领域设计的Al平台。它的主要目标是为生命科学领域的各种问题提供快速和准确的答案，从而提升决策制定过程并增强专业人士的工作效率。·难点与挑战：泛行业大语言模型(如ChatGPT)单独难以回答生命科学·Ferma.ai是结合全面的生命科学数据集、精心设计的知识图谱和针对制药行业的特定训练模型，以满足生命科学行业的独特需求。·Ferma.ai利用生命科学、制药领域的知识库与模型，与ChatGPT结合，可以回答生命科学领域专业。药审监管财经信息医学数据生命科学网站、新闻，官方发布签上的信息和要求的规定)财报电话会议(EarningCalls)PubMed医学文献数据库准确性可溯源性可理解性可推理性据集。透明展示Ferma处理和回答复杂问题数据来源：官网(www.www.ferma.ai)3.3ChatGPT+生命科学案例：Ferma.ai(Ferma.ai专业问题测测试问题：WhataretheapprovedKRASG12CdrugsforNSCLC,theirQ1sales,andcompetitiveinsightsfromrecentearning2.SearchEaningsCallsforQ1salesoftheappr3.SearchEarningsCallsforrecentc4.SummarizetheQ1salesandcompetitiearningscalls?·htps:/dailymed.nlm.nihgovldailymed/druglnfo.cfm?setid=0b8bf0·https://dailymed.nlm.nih0691e68ef8c1ConsolidatedConsolidatedAnswerTheapprovedKRASG12Cdrugsformilionofnetrevenue,prescribedin80%ofthapprovedin50countriesofLUMAKRASincombinationwitEDVI对比维度：动态行业数据对比维度：动态行业数据行业背景S5called"DESTINY-Breast04.CouldWhatistheOSfortheDEDESTINY-Breast04trialwas23comparedtothestandardchemotLBA3-ASCO2022·ChatGPT的训练数据集截止2021年，动态更新的信息未言模型未在生命科学领域的特定数据集上进行针对训练。架构包含了特定于医疗保健的数据，包括临床试验、新闻稿、新闻报告、社交媒体活动等等。·Ferma.ai还可以导入组织特定的专有数据，如市场报告、客户关系管理、索赔、数字营销活动等，以定制特定于客户的输出。行业背景⑤⑤⑧8.Advancedormetastaticbreastcancer(in2.Unresectable,locallyadvanced,recuren4.MetastaticrenalcelSource:https//wwwgenecom/download/avastinprescribingpdf→重大后果。ChatGPTChatGPT局限性义的答案，这可能导致用户混淆、信任度降低。LLM的响应的准确性和相关性，从而实现模型性能的持续改进。将反馈纳入其中，可以防止重复错误并提高决策效率。