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2024第二届全国数字健康创新应用大赛-问题5：基于大模型的医疗指导模型评估详细要求和说明

发布于：2024-06-18 编辑：匿名来源：网络

问题5：基于大模型的医疗指导模型评估（详细描述）通过人工智能借助技术，智能诊断系统可以根据患者的主诉自动分析患者的病情，根据疾病类型和症状推荐合适的科室和医生，为患者提供精准的分诊服务。

解决了传统看病过程中可能出现的“知症不知病”、“知病不知病”、“叫错号码”等问题，大大降低了患者的负担。

” 等待时间长，就医困难。

该竞赛题需要在指导应用下综合医院和专科医院的不同场景进行论证。

通过输入主诉，得到推荐科室，评价科室推荐的准确性。

1.数据描述评估数据将基于临床医生与患者之间关于症状、病史、医疗主诉等真实对话构建的指导问题，模型需要分析对话信息并在给定范围内推荐合适的挂号科室根据患者的症状和体征。

由于对话信息同时包含多个疑似诊断，因此输出需要覆盖所有诊断对应的科室。

评价数据集来自两类医院：综合医院和专科医院。

专科医院又分为儿童、妇产科、牙科、中医四类。

将综合医院和各类专科医院包含的评价数据集分为验证集和测试集的数据量分别为和（见表1），以保证模型在不同数据分布上的泛化能力。

验证集将随复赛任务一起发送给复赛参赛队伍，参赛队伍可自行测试验证效果。

测试集是复赛考核的主要内容。

表1 评价数据概览综合医院和各类专科医院根据标准科室列表标注正确的推荐科室答案，形成相应的评价数据集。

点击查看：标准部门列表。

数据格式：注：对话：指医生与患者之间关于症状、病史、病诉等的对话； Question：指问题主干；部门：指题干对应的候选部门项； answer_department：回答内容，来自部门的一项或多项； Sample_id：指评估组准备的题号；来源：指问题的来源，如综合医院、专科医院-儿童、专科医院-妇产科、专科医院-口腔科、专科医院-中医。

2024第二届全国数字健康创新应用大赛-问题5：基于大模型的医疗指导模型评估详细要求和说明

数据样本：点击下载：数据样本案例1：案例2： 2、初赛结果提交，需提交1字版技术方案。

重点讲解算法模型，展示真实应用效果，并提交包括整个对话、界面推荐科室结果在内的10个示例。

最终输入待识别的数据集：dataset.jsonl，输出识别结果：所有识别结果编译成jsonl文件；同时需要提交word计划和PPT报告文件，并展示计划。

3. 审核规则 3.1 初赛 3.2 决赛对于每次测试，只有模型输出的答案与正确答案完全一致时，才认为测试正确。

评价采用Accuracy作为评价指标。

准确率是指模型正确预测总数的比例。

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