G60心理干预AI模型

医疗健康 医患问答 案例ID:222710
枫秋落叶
5 年经验· 中科院
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案例介绍

项目搭建过程:
· 前端使用vue搭建app和管理后台. 管理后台页面有患者列表、患者训练列表、患者心理量表、患者疑问列表、日训练情况查看等相关页面. app端是用户进行日常训练、疑问求解、以及使用大模型的相关页面.
· 后端使用falsk搭建框架, python编写代码, 使用mysql数据库, gitee管理代码, 患者在入院时会填写一份患者信息, 包括身份和身体检查状况. 患者在出院和出院2个月时根据app端的心理治疗方式进行治疗. 医生和护士可以在管理后台查看., 有效的减少了医院的入手不足的情况, 同时利用大模型的医疗对话可以减少患者心理上的负担.
· 融合了最新大模型作为主要技术, 使用的是中科院IIMedGPT大模型, 防止模型在存在幻觉现象, 结合agent去调用langchain的外部接口查询资料.制定了查询和完成两个动作, 大模型会自己思考去并执行两个动作, 不知道的知识会自动获取, 最终给出大模型认为完成动作的答案, 给定的是循环10次, 验证模型到4-5次即给出对应的答案.
· 模型在大量选择题的评测中,模型展现了卓越的表现, 表现出高准确率和快速响应

G60心理干预AI模型

医疗健康 · 医患问答 案例ID:222710
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作者: 枫秋落叶 - 5年经验- 中科院

案例介绍

项目搭建过程:
· 前端使用vue搭建app和管理后台. 管理后台页面有患者列表、患者训练列表、患者心理量表、患者疑问列表、日训练情况查看等相关页面. app端是用户进行日常训练、疑问求解、以及使用大模型的相关页面.
· 后端使用falsk搭建框架, python编写代码, 使用mysql数据库, gitee管理代码, 患者在入院时会填写一份患者信息, 包括身份和身体检查状况. 患者在出院和出院2个月时根据app端的心理治疗方式进行治疗. 医生和护士可以在管理后台查看., 有效的减少了医院的入手不足的情况, 同时利用大模型的医疗对话可以减少患者心理上的负担.
· 融合了最新大模型作为主要技术, 使用的是中科院IIMedGPT大模型, 防止模型在存在幻觉现象, 结合agent去调用langchain的外部接口查询资料.制定了查询和完成两个动作, 大模型会自己思考去并执行两个动作, 不知道的知识会自动获取, 最终给出大模型认为完成动作的答案, 给定的是循环10次, 验证模型到4-5次即给出对应的答案.
· 模型在大量选择题的评测中,模型展现了卓越的表现, 表现出高准确率和快速响应

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