醫療大型語言模型的資料挑戰與解決方案

許多產業專家認為，2023 年可視為中國醫療大型語言模型（Medical LLM）發展的起點。目前，醫療 LLM 在多個應用領域仍持續受到高度關注，例如醫學研究、藥物研發、醫院管理以及智慧診斷等，許多大型企業也正積極投入探索與投資。

然而，相較於其他垂直領域的 AI 應用，醫療大型語言模型在實際導入與落地上面臨更多挑戰。原因在於醫療產業具有高度專業性、關鍵性與複雜性，同時也涉及敏感資料與隱私保護問題。此外，高品質醫療資料本身相對稀缺，也進一步提高了模型訓練與應用的難度。

正如 EqualOcean 在《2023 年 AI 大模型醫療應用初步研究》報告中指出，目前生成式 AI 在醫療領域仍存在基礎性不足。其中最主要的原因之一，是缺乏高品質的多模態醫療資料，這將直接影響醫療大型語言模型在知識理解與實際應用上的能力。

案例研究：Appen 客戶如何推動醫療大型語言模型的落地應用

醫療大型語言模型（Medical LLM）可被視為智慧醫療發展的重要里程碑。這是一種結合先進資訊技術的新型醫療服務模式，能為病患提供更便利、更高效率的醫療服務體驗。

本案例中的 Appen 客戶長期深耕智慧醫療領域，針對醫療大型語言模型在實際導入過程中面臨的資料挑戰提出解決方案，並逐步成為推動醫療 LLM 應用創新的重要先行者。

挑戰

大型語言模型（LLM）的核心能力在於透過資料進行學習，並據此做出合理判斷與預測。當這項技術應用於醫療系統時，對資料的準確度、專業度與細緻程度要求也會大幅提高。

該客戶希望從一開始就以專業且高品質的資料為基礎，打造具備產業領先優勢的醫療大型語言模型。

然而，由於醫療領域具有高度專業門檻與嚴格的專業要求，醫療 LLM 平台模型在資料訓練方面通常需要極高的品質標準。要將大量專業醫學理論內容進行整理、審核、分類與結構化處理，並建立大規模高品質資料集，往往需要大量具備專業醫療背景的專家參與。

但實際上，同時擁有專業醫療管理團隊與大規模醫療資料標註人員的企業並不多見。零散或小規模的訓練資料通常難以滿足模型訓練需求。為了確保資料品質與規模，必須由涵蓋不同醫療專科領域的專業人員共同參與資料標註，並透過嚴格的品質控管機制來確保資料的準確性與一致性。

因此，該客戶最終選擇與 Appen 團隊合作，共同打造能夠同時滿足資料規模與品質要求的解決方案。

解決方案

Appen 的醫療專家團隊為客戶提供專業知識、資源與創新解決方案，包括醫療內容標註、審核、分類以及必要的專業品質控管流程，協助建立高品質的醫療訓練資料。

透過深入分析客戶的資料需求，Appen 團隊先釐清專案所需的關鍵醫療專業領域，並迅速媒合來自不同醫療專科的專業人員，建立符合需求的客製化專案管理與資料標註團隊。

在資料處理過程中，若發現內容與醫學專業理論存在衝突，Appen 的醫療專家團隊會進行必要的專業校正與調整，以確保資料內容符合醫學知識體系，同時維持專案執行的彈性與交付時程。

憑藉醫療專業知識以及持續更新的權威醫學資料來源，Appen 的醫療團隊能有效整理與結構化複雜的醫療內容，為客戶的醫療大型語言模型（Medical LLM）提供高效率且可大規模使用的訓練資料，加速模型部署與應用落地。

成果

目前，該客戶的大數據訓練平台中，大部分醫療專業資料（涵蓋臨床醫學、中醫學、護理等領域）皆由 Appen 團隊提供專業的醫療資料標註與品質控管支援。

透過超過 100 位全職醫療專業人員與 200 多位兼職醫療人員的協作，並在靈活且高效率的專案管理機制下運作，Appen 團隊在短短一年內便協助客戶建立了規模與準確度皆遠超預期的醫療 LLM 訓練資料集，大幅提升模型訓練效率與資料品質。

Appen 的醫療資料解決方案

憑藉超過四年的醫療專案實務經驗，Appen 已為 30 多家產業客戶提供專業的醫療 AI 資料服務，累計參與近 500 個醫療相關專案。服務範圍涵蓋醫療大型語言模型（Medical LLM）、醫療文本資料、專業醫學影像（如放射影像、病理影像、消化內視鏡、心電圖等），以及醫療音訊與影片資料的訓練與審核。

從專案經理、主管到培訓人員，Appen 的醫療團隊成員皆具備醫療相關背景與臨床經驗，能提供完整的專業監督與流程管理。每個專案團隊也配置具備資料標註經驗與人員管理能力的管理人員，以確保專案在專業嚴謹度與營運效率上都能維持高標準。

技術進展

Appen 的智慧 LLM 開發平台持續在醫療等垂直產業領域取得突破。我們的醫療大型語言模型（Medical LLM）在保留基礎模型通用知識能力的同時，進一步針對醫療應用場景進行優化，強化其在醫療領域的專業表現。

該模型可應用於多種實際醫療場景，包括醫療諮詢、問答系統、分診建議、初步診斷、檢查項目建議以及用藥建議等，協助提升智慧醫療服務的效率與可及性。