醫療領域大模型的數據挑戰與對策

許多業界人士將 2023 年視為國產醫療大模型的發展元年。如今，醫療大模型在市場上依然炙手可熱，從醫學研究、藥物研發、醫院管理到智慧診療等各個階段，市場上不斷湧現出各類大模型產品，許多大型企業也紛紛展開相關探索與布局。

儘管醫療大模型的市場熱度不減，但相較於其他大模型垂直領域，醫療產業具有高度專業性、嚴謹性、複雜性及數據敏感性，加上優質數據稀缺，讓生成式 AI 在醫療場景的落地仍面臨諸多挑戰。

根據《2023 AI 大模型醫療健康場景應用研究預熱》報告指出，目前在醫療產業中，我國生成式 AI 仍存在基礎要素不足的問題。主要原因在於缺乏高品質、多模態的醫療數據，進而影響醫療大模型在知識應用領域的發展潛力。

醫療大模型是智慧醫療進化的產物。智慧醫療作為一種新型醫療服務模式，透過先進的資訊化技術，為患者提供更便捷且高效的醫療服務。本期案例中，Appen 的客戶深耕智慧醫療領域，精準解決了醫療大模型落地過程中的數據痛點，成為推動產業創新的先行者之一。

挑戰

大模型的核心在於透過數據做出合理的判斷與預測，因此當大模型應用於醫療系統時，更精確且細緻的數據便成為關鍵。客戶期望從數據的專業性與高品質出發，訓練出真正具備產業競爭力的優質醫療大模型。

然而，受限於醫療領域的高學科門檻與專業要求，醫療大數據平台對數據訓練標準提出了極高的要求。要對專業且理論化的內容進行整理、審核、分類及排序，並獲得大規模、高品質的數據集，必須依賴足夠數量、具備醫學專業背景的從業人員參與完成。

在國內，能夠同時擁有專業醫療管理團隊及規模化醫療標註人力的公司極為稀少。零星的小規模數據訓練量難以滿足大模型所需的龐大數據需求，企業必須找到橫跨醫學多學科領域的專業人員，對每筆數據進行精確標註，並透過嚴謹的質檢流程來確保標註量與正確性。因此，客戶選擇與 Appen 團隊合作，期待我們提供一套完善且可行的解決方案。

解決方案

Appen 醫療團隊為客戶提供專業知識、資源與創新型解決方案，服務範圍涵蓋專業醫學內容的標註、審核、分類，以及必要的專業品質檢核。

我們透過深入分析客戶的數據需求，精準定位所需的專業維度，並迅速匹配對應學科的醫療專業人員，實現客製化專案管理團隊的無縫組建。針對與專業理論可能產生衝突的部分，Appen 醫療團隊也進行了適配性調整，確保靈活應對，並按時按需完成交付。

此外，Appen 醫療團隊善用自身專業知識與即時更新的權威數據，協助客戶有效整理專業且艱澀的醫學內容，為醫療大模型的部署提供高效且大規模的數據訓練資源。這不僅加速了高品質醫療訓練數據的產出，也推動了客戶的模型快速落地，覆蓋更多智慧醫療應用場景。

成果

目前，在客戶的大數據訓練平台上，絕大多數涵蓋臨床醫學、中醫學、護理學等領域的醫學專業數據，均由 Appen 團隊提供專業的數據標註與品質檢核支援。

在靈活高效的專案管理體系下，超過 100 位全職醫學人員與 200 多位兼職醫學專業人員協力投入，僅用一年時間，大幅提升了客戶醫療大模型的數據訓練量與準確率，成果遠超預期，為模型的落地應用奠定堅實基礎。

Appen 醫療數據解決方案

Appen 醫學團隊從專案經理、主管到培訓師，皆具備醫學專業背景及多年臨床經驗，能為客戶提供全流程專業把關。每個專案組也配置了具備多年標註經驗、曾管理百人以上團隊的專案管理人員，實現專業能力與管理效率的雙重保障，持續獲得業界客戶的信任與良好口碑。

此外，在技術層面，Appen 智能大模型開發平台於醫療等產業領域的模型研發亦持續突破。Appen 醫療大模型在保留基礎模型的通用知識能力之上，針對醫療垂直領域進行優化強化，應用涵蓋醫療諮詢、醫學問答、導診、預問診、檢查建議及用藥建議等多元場景。