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• 医疗人工智能

Citrus：在医学语言模型中利用专家认知路径实现高级医疗决策支持

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工作简介

1. 主要方法

2. 训练阶段与数据流水线概览

Citrus是一种医学语言模型，通过模拟医学专家的认知过程，弥合了临床专业知识与AI推理之间的差距。该模型在sft-stage-3阶段基于大量模拟专家疾病推理数据进行训练，这些数据采用了一种新颖的方法合成，准确捕捉了临床医生的决策路径。

本工作的贡献如下：

1. 我们提出了一种无需训练的推理方法，模拟医学专家的认知过程，使大型语言模型能够增强其在临床诊断和治疗中的医学能力。

2. 结合数据构建方法，我们引入了一种多阶段的后训练方法，以进一步提升模型的医学性能。

3. 我们将Citrus模型及其训练数据作为开源资源公开，以推动AI驱动的医疗决策研究。

4. 我们基于真实世界数据开发并开源了一个大规模、可更新的临床实践评估数据集，准确反映了真实世界中患者的分布情况。

注意事项

1. 我们的模型基于Llama3.1-70B构建，Llama 3.1遵循Llama 3.1社区许可证，版权所有 © Meta Platforms, Inc. 保留所有权利。
2. 我们的默认许可证为MIT，前提是不与Llama许可证冲突。