BianQue

BianQue

中文医疗健康大模型

华南理工大学未来技术学院及广东省数字孪生人重点实验室基于ProactiveHealthGPT系统开发的BianQue项目,利用千万级中文健康对话数据,专注于提高大模型的医疗问询能力和多轮对话交互性。该项目致力于解决多轮交互问题,为慢性病及心理咨询领域的科研提供重要支持。

扁鹊健康大模型BianQue-2.0中文医疗对话AIGithub开源项目

项目介绍:扁鹊(BianQue)

项目背景

扁鹊(BianQue)是由华南理工大学未来技术学院与广东省数字孪生人重点实验室联合开发的开源项目,着眼于主动健康领域。该项目旨在通过技术创新,帮助研究人员加速在慢性病管理、心理咨询等领域的研究与应用。项目主要包含两大健康大模型:生活空间健康大模型——扁鹊(BianQue)和心理健康大模型——灵心(SoulChat)。

项目特点

BianQue项目致力于开发具有主动性、预防性、精准性、个性化、共建共享、自律性六大特征的健康模型。项目的核心是生活空间主动健康大模型基座ProactiveHealthGPT,支持多种操作系统(Linux、Windows、Mac)及Python 3.8+版本。

数据来源与模型训练

扁鹊健康大数据 BianQueCorpus

项目团队综合分析了多个开源的中文医疗对话数据集,如MedDialog-CN和cMedQA2等,结合自有的生活空间健康对话数据,构建了规模庞大的扁鹊健康大数据集。这些数据用于训练模型,使其具备合适的医疗对话能力,以及从多轮询问中提取和提供有效的健康建议。

模型版本与特性

  • 扁鹊-1.0:主要针对用户描述不完整的问题,通过多轮询问提升模型的对话和诊断能力。
  • 扁鹊-2.0:基于ChatGLM-6B,扩展了医学百科、药品说明书和ChatGPT蒸馏指令训练,进一步增强模型的知识查询和建议能力。

模型使用

BianQue模型通过如下步骤轻松部署和使用:

  1. 克隆项目代码并配置环境。
  2. 在Python中调用模型,支持单轮和多轮对话。
  3. 提供模型的在线服务,通过简单的命令即可启动。

项目还提供了在不同框架下深入定制和微调模型的教程,方便研究人员根据自有数据和需求进一步优化模型性能。

未来发展

BianQue项目计划基于“望闻问切”的中医诊断方法,结合多模态技术和多生理信号计算,不断迭代更新模型版本,力求在医疗健康对话领域实现更大突破。

注意事项

BianQue模型目前处于研究阶段,未经充分测试不能用于实际医疗诊断。用户在使用过程中需承担相关风险,并不得将模型用于商业、军事或非法用途。在任何情况下,不建议依赖BianQue模型替代专业人士的意见。

致谢

项目得到了众多高校、医院和科研机构的支持。我们欢迎更多研究人员和机构加入,共同推动BianQue项目的发展。对于合作意向,可以通过电子邮件与我们直接联系。

引用

如果在研究中使用了BianQue模型,请按照以下格式进行引用:

@misc{chen2023bianque, title={BianQue: Balancing the Questioning and Suggestion Ability of Health LLMs with Multi-turn Health Conversations Polished by ChatGPT}, author={Yirong Chen and Zhenyu Wang and Xiaofen Xing and huimin zheng and Zhipei Xu and Kai Fang and Junhong Wang and Sihang Li and Jieling Wu and Qi Liu and Xiangmin Xu}, year={2023}, eprint={2310.15896}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CL} }

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