据相关数据表明，６０％以上的门诊病人可以在基层医疗机构解决，７０％以上的住院病人可以在社区接受家庭医疗卫生服务照顾。基层医疗机构是医疗服务的第一线，是人民群众基本医疗需求的重要保障点。

自２０２２年底以来，国内外海量ＡＩ大模型涌现，全球ＡＩ新一轮竞争开启，但这些医疗大模型与基层医疗应用之间存在较远的距离，主要表现有两个方面，一是侧重建议，而科学来源解释不足；二是没有重视企业的私有知识库。

为此，华南理工大学数字孪生人实验室和基医云公司、未医深度公司联合研发了基层医疗大模型Ｊｉｙｉ　Ｃｈａｔ，助力基层医疗的数字化转型。

中国基层医疗机构数量庞大、分布广泛，是保障人民群众健康的重要力量。然而，长期以来，基层医疗机构在人员、技术、设备等方面存在不足，制约了其服务能力的提升。

为解决这一问题，研究团队以大模型技术为基础，在基础医疗，家庭健康、营养健康等领域构建了数千个健康领域的细分知识库，并且通过构建动态可插拔可迭代的高效知识库检索架构、多轮对话上下文约束的检索Ｑｕｅｒｙ优化机制、多元信息联合优化检索链路、共享基座的多适配器联合推理框架等技术，形成基层医疗大模型Ｊｉｙｉ　Ｃｈａｔ，实现了在医疗健康专业领域的专属知识问答。

据介绍，该解决方案不仅提高了基层医疗机构的服务效率和质量，更在提升患者满意度和医疗安全性方面发挥了重要作用。

基层医疗大模型Ｊｉｙｉ　Ｃｈａｔ研发架构

据基层云介绍，Ｊｉｙｉ　Ｃｈａｔ大模型主要表现为三方面的能力：

一是多轮知识问答能力。它基于大模型技术，结合医疗知识图谱，能够实现对医疗健康专业领域的精准问答。基层医生和医药工作人员可以通过该模型快速获取专业知识，提高诊疗水平和服务质量。

二是实时问答咨询和随访随诊功能。患者可以通过该模型与医生进行实时交流，获取个性化的健康建议和诊疗方案。同时，医生也可以通过该模型对患者进行随访随诊，及时了解患者的病情变化，提供针对性的治疗和管理措施。

三是慢病管理和疾病预防控制功能。它可以通过对患者的历史数据和健康状况进行分析，提供个性化的慢病管理方案，帮助患者有效控制病情。同时，该模型还可以根据患者的健康状况和风险因素，提供疾病预防控制的建议和指导，降低疾病的发生率。

下图是Ｊｉｙｉ　Ｃｈａｔ与其他通用大模型基层医疗问答能力比较：

基层云介绍，在第三方机构的专家评估当中，设定了０－２三级评估，其中：

• ０分表示“存在错误的知识或者遗漏关键的答复”；

• １分表示“无知识错误，但是知识可能不全面或者回答模棱两可、泛泛而谈”；

• ２分表示“答案准确、专业且解释比较详细充分，能有效解答用户的疑问”。

国外第三方专业评估机构反馈，ＪｉｙｉＣｈａｔ的平均得分为１．８７５，ＣｈａｔＧＰＴ的平均得分为１．１２５，智谱ＧＬＭ的平均得分为１．０，文心一言的平均得分为０．８７５。

基层云表示，目前，基层医疗大模型Ｊｉｙｉ　Ｃｈａｔ已经在全国约８００个基层医疗机构和数个头部医药公司实现试点落地。试点结果显示，该模型将公共卫生管理率提高了约２５％，人工成本节省了１５％左右。

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