O Laboratório de Inteligência Artificial de Xangai cooperou com o Hospital Ruijin, afiliado à Escola de Medicina da Universidade Jiao Tong de Xangai e outras instituições, para lançar o grupo de modelo básico médico multimodal "PU Medical 2.0" no "2023 Healthy China Sinan Summit". Em comparação com a versão anterior, "PU Medical 2.0" melhorou significativamente a escala do modelo, a modalidade de dados e as funções, adicionou modelos em vários campos, expandiu os parâmetros de linguagem e cobriu imagens médicas e textos médicos. ampliou seu escopo de aplicação. O que vale mais a pena mencionar é que esta versão também inclui um módulo de avaliação de modelo, que fornece um padrão de referência para a avaliação das capacidades do modelo de IA médica, tornando mais fácil para os desenvolvedores avaliarem e otimizarem melhor o desempenho do modelo.
O Laboratório de Inteligência Artificial de Xangai, o Hospital Ruijin afiliado à Escola de Medicina da Universidade Jiao Tong de Xangai e outros parceiros lançaram o grupo de modelo básico médico multimodal "PU Medical 2.0" no "2023 Healthy China Sinan Summit". A nova versão adiciona modelos multidomínios e parâmetros de linguagem incrementais, cobrindo múltiplas modalidades de dados, como imagens médicas, textos médicos e informações biológicas. Também adiciona um módulo de avaliação para fornecer uma referência para capacidades de modelos médicos. Esta versão oferece código aberto completo para grandes grupos de modelos médicos, fornecendo suporte de capacidade para aplicações médicas de IA entre domínios, doenças cruzadas e modais cruzados.
O código aberto completo de "Puyi 2.0" trouxe grande conveniência para a pesquisa, desenvolvimento e aplicação de IA médica. Isso marca que a China fez progressos importantes no campo da IA médica e fornece uma base sólida para o desenvolvimento inovador de. tecnologia médica futura. Suas capacidades de aplicação intermodal, intercampo e entre doenças promoverão enormemente a aplicação da tecnologia médica de IA e beneficiarão mais pacientes.