AI+医疗健康
首创多组学大模型GeneLLM
基于Transformer架构，预训练230亿测序序列、3.45万亿碱基数据，实现医学诊断、生物制造、环境监测等多场景应用
预训练数据
海量组学数据
RNA组DNA组蛋白组代谢组
微调数据
疾病标签分子结构标签基因功能标签环境状态标签
GeneLLM
Transformer架构构建与预训练
无监督学习→监督学习
应用场景
医学诊断
生物制造
环境监测
模型迭代路线
Base
3.7亿参数
Medium
15亿参数
Large
60亿参数
XLarge
300亿参数
GeneLLM应用：多疾病诊断准确性高
AUC的提升意味着诊断灵敏度和特异性的同步提高
多癌种
GeneLLM0.975
业内平均0.85-0.90
早产
GeneLLM0.85
业内平均0.62
非酒精性肝病
GeneLLM0.99
业内平均0.80
阿尔兹海默症
GeneLLM0.91
业内平均0.70-0.85
AI驱动医疗场景智能化升级
覆盖智能诊疗、健康管理、医护培训全场景
智能诊疗与护理辅助
语音智能病历
支持自然语言录入与方言识别
病历自动质控
智能核查完整性、逻辑与时间顺序
风险预警干预
依数据预警并生成护理计划
智能护理辅助
语音操作表单，快速响应体征异常
患者健康管理
个性化健康宣教
结合患者病情，自动生成图文、动画、量表等宣教内容
健康知识图谱
整合多源患者数据，支持智能查询与关系挖掘
智能医护教学培训
智能试题生成
智能生成试题，支持难度与题型定制
个性化学习推荐
基于学情数据，智能推荐学习路径
自动化阅卷评分
智能批改主观题，自动反馈评分
病历智能书写与质控一体化
从语音录入到自动质控，全流程智能化管理
01
语音录入
支持自然语言与方言识别
02
智能转写
AI自动转写为结构化病历
03
自动质控
核查完整性、逻辑与时间
04
智能归档
自动分类存储与检索