Das Shanghai Artificial Intelligence Laboratory arbeitete mit dem Ruijin Hospital der Shanghai Jiao Tong University School of Medicine und anderen Institutionen zusammen, um auf dem „2023 Healthy China Sinan Summit“ die medizinische multimodale Basismodellgruppe „PU Medical 2.0“ zu starten. Im Vergleich zur Vorgängerversion hat „PU Medical 2.0“ den Modellmaßstab, die Datenmodalität und die Funktionen erheblich verbessert, Modelle in mehreren Bereichen hinzugefügt, Sprachparameter erweitert und mehrere Datenmodalitäten wie biologische Informationen erheblich abgedeckt erweiterte seinen Anwendungsbereich. Erwähnenswert ist auch, dass diese Version auch ein Modellbewertungsmodul enthält, das einen Referenzstandard für die Bewertung medizinischer KI-Modellfähigkeiten bietet und es Entwicklern erleichtert, die Modellleistung besser zu bewerten und zu optimieren.
Das Shanghai Artificial Intelligence Laboratory, das Ruijin Hospital der Shanghai Jiao Tong University School of Medicine und andere Partner stellten auf dem „2023 Healthy China Sinan Summit“ die medizinische multimodale Basismodellgruppe „PU Medical 2.0“ vor. Die neue Version fügt Multidomänenmodelle und inkrementelle Sprachparameter hinzu und deckt mehrere Datenmodalitäten wie medizinische Bilder, medizinische Texte und biologische Informationen ab. Außerdem wird ein Bewertungsmodul hinzugefügt, um eine Referenz für medizinische Modellfunktionen bereitzustellen. Diese Version realisiert One-Stop-Open-Source für große medizinische Modellgruppen und bietet Funktionsunterstützung für domänen-, krankheits- und modalübergreifende medizinische KI-Anwendungen.
Die One-Stop-Open-Source-Lösung „Puyi 2.0“ hat der Forschung, Entwicklung und Anwendung medizinischer KI große Vorteile gebracht. Sie zeigt, dass China wichtige Fortschritte auf dem Gebiet der medizinischen KI erzielt hat und eine solide Grundlage für die innovative Entwicklung von bietet die Basis der zukünftigen Medizintechnik. Seine modal-, feld- und krankheitsübergreifenden Anwendungsmöglichkeiten werden die Anwendung medizinischer KI-Technologie erheblich fördern und mehr Patienten zugute kommen.