iFlytek Medical, eine Tochtergesellschaft von iFlytek, hat offiziell das national produzierte medizinische Deep Reasoning Big Model - Spark Medical Big Model X1 - auf den Markt gebracht und eine bessere Leistung als GPT-4o und DeepSeek R1 bei medizinischen Kernaufgaben wie Diagnoseempfehlungen und Gesundheitsberatung gezeigt. Das zur gleichen Zeit veröffentlichte "iFlytek Spark Medical All-in-One" kombiniert Huawei-Technologie, um medizinischen Einrichtungen sichere und kontrollierbare intelligente Lösungen zu bieten.

Führende Leistung bei medizinischen Aufgaben, deutliche Verbesserung der allgemeinen Diagnosegenauigkeit
Das Spark Medical Big Model X1 wurde auf der Grundlage einer medizinischen Wissensbasis von Hunderten von Millionen und desensibilisierten Diagnose- und Behandlungsdaten entwickelt und reduziert das Risiko von "Halluzinationen" (generierten Fehlinformationen) durch einen evidenzbasierten Argumentationsmechanismus. In offiziellen Tests konnten die Schlüsselindikatoren wie die Rate der angemessenen allgemeinen Diagnosen und die Genauigkeit der Interpretation von körperlichen Untersuchungsberichten im Vergleich zu GPT-4o um 10 bis 20 Prozentpunkte gesteigert werden. Bei der Zusammenarbeit mit der kardiologischen Abteilung des Pekinger Anzhen-Krankenhauses erreichte die Trefferquote bei der Hauptdiagnose mit diesem Modell 90,1% und lag damit deutlich über den 75% des GPT-4o.

Das Modell konzentriert sich auf die Optimierung der doppelten Anforderungen von Effizienz und Qualität in medizinischen Szenarien:

Effizienzverbesserung: Vereinfachung von Prozessen, wie z. B. die elektronische Erfassung von Krankenakten, um das medizinische Personal zu entlasten;
Qualitätsverbesserung: Verbesserung der Diagnoselogik und des Patientenservices, z. B. kann der KI-Gesundheitsassistent "iFlytek Xiaoyi" personalisierte Vorschläge auf der Grundlage der persönlichen Gesundheitsdaten machen.

Umfassende inländische All-in-One-Maschinenlandung zur Gewährleistung von Datensicherheit und effizienter Bereitstellung
iFlytek Spark Medical All-in-One Machine umfasst eine 4U-Trainings- und Push-All-in-One-Maschine und eine 2U-Inferenz-All-in-One-Maschine, die eine nationale Unterstützung von der Rechenleistung bis zur Anwendung bietet und sicherstellt, dass medizinische Daten den Bereich nicht verlassen. Das Gerät verfügt über 20 eingebaute medizinisch-spezifische intelligente Körper, die Szenarien wie die Erstellung von Krankenakten, Qualitätskontrolle und Nachsorge abdecken und medizinische Einrichtungen bei der schnellen Erstellung exklusiver Modelle auf der Grundlage privater Daten unterstützen.

Was die technischen Upgrades betrifft, so wurde die Fähigkeit der All-in-One-Maschine, das Wissen der medizinischen Branche zu verstehen, um 30% gesteigert, die Modellhalluzinationsrate um 10% gesenkt und die Inferenz-Effizienz um 40% gesteigert. Durch die tiefgreifende Integration der Huawei Ascend-Rechenleistung und der iFlytek-Technologie konnte die Effizienz der Modellschulung um 50% gesteigert werden, was medizinischen Einrichtungen hilft, den intelligenten Transformationszyklus zu verkürzen.

Ausweitung der Anwendungsszenarien und Stärkung der primärmedizinischen Befähigung
Derzeit wird das Spark Medical Big Model X1 für die Primärdiagnose und -behandlung, das Gesundheitsmanagement und andere Szenarien eingesetzt. Sein Mehrrunden-Dialog und seine tiefgreifenden Argumentationsfähigkeiten können reale Arzt-Patienten-Interaktionen simulieren, wie z. B. die schrittweise Abfrage von Symptomdetails in Gesundheitsberatungen und die Bereitstellung von schrittweiser Beratung. iFlytek Medical hat gleichzeitig Produktlinien wie regionale Managementplattformen und Patientenservicesysteme aktualisiert und plant, die Abdeckung und Genauigkeit der KI-gestützten Diagnose in Zukunft weiter zu optimieren.

iFlytek Medical betont, dass der nationale, inländische Technologiepfad nicht nur die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen und die Sicherheit der Privatsphäre gewährleistet, sondern auch eine autonome und kontrollierbare Grundlage für die groß angelegte Implementierung von medizinischer KI bietet. Mit der Vertiefung der Zusammenarbeit von Modell und Hardware wird die digitale Transformation der medizinischen Industrie in eine pragmatischere Entwicklungsphase eintreten.