??騰訊健康日前通過騰訊云全面接入DeepSeek大模型，與騰訊自研的混元大模型“雙核組隊”，全面升級智能導診、預問診、健康問答、智能用藥、癥狀自查、影像報告解讀及質(zhì)控等醫(yī)療服務，可幫助全國超過1000家醫(yī)院快速升級智能應用，并為醫(yī)療機構(gòu)、體檢中心、藥械企業(yè)和基因測序企業(yè)提供多模型部署，以及生信分析助手、數(shù)字營銷助手等應用方案。

??幫助患者全方位提升就醫(yī)體驗

??圍繞就醫(yī)全流程，騰訊健康為患者提供了豐富的服務場景。從診前方便患者就醫(yī)決策的健康問答、癥狀自查、智能導診，到診中提升醫(yī)生問診效率的智能預問診，以及診后方便患者管理病情的報告解讀、智能用藥，目前正陸續(xù)切換至“多模型”模式。

DeepSeek大模型提升就醫(yī)體驗

??騰訊健康正加速打造大模型醫(yī)療服務應用平臺，為全國超過1000家醫(yī)院提供大模型醫(yī)療服務和智能應用。落地智能服務的醫(yī)院可以選擇使用DeepSeek或者騰訊混元，通過AI助手提供各類醫(yī)療服務和健康知識，為患者制定更加人性化的就醫(yī)計劃和健康管理。

??幫助醫(yī)生提升診斷效率與水平

??裝備了大模型的“AI臨床助手”，可以為臨床醫(yī)生提供決策支持，從采集病史、疾病預測、推薦診療方案、監(jiān)控用藥安全等環(huán)節(jié)，加強臨床診斷風險質(zhì)控，提升醫(yī)療服務質(zhì)量。

“AI臨床助手”可以為臨床醫(yī)生提供決策支持

??根據(jù)病歷信息，“AI臨床助手”經(jīng)過深度思考分析病情后，即可列出疑似疾病列表，并按照置信度和危急程度進行排序和標識，并進一步提供鑒別診斷依據(jù)和治療方案參考，輔助醫(yī)生作出更全面的診斷和治療。

“小覓AI助手”快速幫助醫(yī)生分析影像報告

??擅長醫(yī)學影像報告分析的“小覓AI助手”，則可以快速幫助醫(yī)生分析影像報告，通過自動檢索歷史報告，自動比對病情變化，還能根據(jù)診斷結(jié)論自動推薦相關(guān)檢查、解讀報告疾病含義，支持報告錯別字自動檢測與一鍵糾正，提升醫(yī)生報告書寫效率。

??為基因組學、藥械創(chuàng)新提速

??此外，騰訊健康還在基因組學、藥械數(shù)字化方面推進 DeepSeek+ 騰訊混元 的“雙?！贝竽Ｐ徒M合。

??組學平臺AI助手深度融合了生物信息學分析工作流開發(fā)框架及平臺知識庫，提供調(diào)試信息智能解析、工作流編寫輔助、產(chǎn)品功能問答等服務，為生物信息學分析提供全流程智能輔助。

NGES助力藥械企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

??NGES則為藥械企業(yè)打造集智能問答、知識管理、實時信息獲取于一體的AI解決方案，解答復雜學術(shù)問題。

??構(gòu)建多模型方案強化醫(yī)療專業(yè)性

??通過騰訊云API、大模型知識引擎調(diào)用、TI-ONE平臺部署模型等多種方式，騰訊健康為醫(yī)療行業(yè)提供了公網(wǎng) SaaS、API PaaS 以及多尺寸私有化等模式部署DeepSeek大模型，可靈活適配多種型號的服務器與運行環(huán)境，為機構(gòu)的應用提供了廣泛的選擇空間。

??同時，騰訊健康還可根據(jù)機構(gòu)的特定需求進行深度定制，通過RAG技術(shù)搭建醫(yī)學專業(yè)知識庫，接入DeepSeek+騰訊混元雙底座大模型。

??而騰訊健康自身則使用了超過1000億的醫(yī)學Tokens訓練專屬醫(yī)療大模型，以覆蓋98%疾病的醫(yī)學知識圖譜進行檢索增強，降低大模型生成虛假醫(yī)療信息的風險；同時還引入基于反饋強化的獎勵機制，讓模型回復更專業(yè)，同時考慮患者關(guān)懷，更像醫(yī)生。

相關(guān)知識

DeepSeek+騰訊混元“雙核組隊” 騰訊健康全面升級就醫(yī)體驗
叮當健康攜手騰訊云 啟用DeepSeek+混元“雙?！盇I健康助手“智能小叮當”
今晚直播：騰訊大模型助力就醫(yī)流程、健康管理新升級【騰訊健康
騰訊升級防沉迷四件套
騰訊AI醫(yī)療窘境
騰訊《2018
邁向百萬級！騰訊混元T1上線元寶，快遞100智能體用戶持續(xù)突破
騰訊、阿里千億重金加碼AI競賽，如此瘋魔，何以成佛？
騰訊發(fā)布智駕地圖8.0，全面提升人車共駕時代新體驗
騰訊健康系統(tǒng)升級：全面覆蓋和多方協(xié)作應對

網(wǎng)址: DeepSeek+騰訊混元“雙核組隊” 騰訊健康全面升級就醫(yī)體驗 http://m.u1s5d6.cn/newsview1530465.html