近年来，伴随着人工智能的迅速发展，AI大模型凭借其卓越的数据处理能力和深度学习能力，正在成为医疗健康领域变革的关键动力，将大模型应用与具体的医疗场景，已经成为推动医疗行业智慧化升级的重要课题。
然而，这些大模型在应用于像医学这样需要专业知识的领域时，仍然面临局限性，主要有两个方面的挑战：领域精确性要求和专业数据集。
“LLM大语言模型技术 + GraphRAG知识图谱增强技术”，可以完美的解决这些挑战。
- LLM大语言模型技术：擅长于理解和生成自然语言；分析海量知识，无论是通用知识或是专业领域知识；以及长上下文理解。通过这些能力，可以在医患交流、医学知识问答等场景下，提供精确的医疗领域知识见解。
- GraphRAG知识图谱增强技术：擅长于将复杂的、大规模的外部知识源数据，转化为易于理解和操作的知识结构，以便更好地理解数据之间的相互关系，生成更全面的回答。通过这些能力，可以将医学术语、医学书籍和论文、医院医疗报告等不同层级的数据融合起来，构建强大的医学知识图谱数据集。
英智AI医疗助手，正是融合了LLM大语言模型技术、GraphRAG知识图谱增强技术、AI数字人技术等最前沿人工智能技术，构建基于医疗行业业务场景的智能化AI Agent解决方案。
智能线上问诊
传统的线上问诊，通常依赖医生的经验进行病情判断，医生在有限的信息下给出诊断建议，容易造成错误的诊断，尤其是对复杂病情的处理更显不足。
英智AI医疗助手，作为医生的数字助手，可以协助医生提供线上咨询服务，结合医学知识图谱快速识别出潜在的病症，提高诊断的准确性和效率，减少误诊和漏诊的风险。
智能辅助门诊
传统医院的门诊服务，由于医生每天需要面对大量患者，诊疗过程容易受到时间限制，要在短时间内处理大量患者的病情，容易出现信息遗漏或误判的情况，导致诊疗质量下降。
英智AI医疗助手，借助大模型能力自动识别医患对话，实时记录和分析患者的症状，帮助医生做出更精准的判断，智能生成初步诊断建议，显著提高就诊效率和患者就医体验。
自动生成报告
传统的诊断报告的生成，通常由医生手动撰写或电脑填写，过程不仅耗时长，且存在主观性强、标准化不足的问题。
英智AI医疗助手，根据报告格式（可定制），结合诊断信息，自动生成结构化的电子诊断报告，极大地减少了人工录入的时间和错误率，提高工作效率。针对医疗行业处理的数据往往是敏感性较高的个人隐私数据，英智AI医疗助手支持通过私有化部署及访问授权功能，模型和数据不离开医院安全边界，避免数据在传输过程中被利用、攻击的风险。
选择英智AI医疗助手，就是选择人工智能的最新技术 ； 使用英智AI医疗助手，助力医疗行业快速落地人工智能的业务创新成果。
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