华声医疗 · AI 二期
把质控规则,写进模型。
以一期质控为起点,通过继续预训练、指令微调与强化学习,
打造懂超声报告的专属大模型。
一期回顾
规则在见过的数据上很准,换到新数据就失灵:误检 177 项中 135 项来自规则补报,漏检集中在错别字(55 项)。
核心思路
二期目标
甲方留出集,不经规则
干净报告不误报
单台 GB10 一体机
只做确定性计算
数据引擎
四路数据,汇成一个百万级超声语料库。
一期漏检主要是错别字。注错引擎可以按同音 / 形近词表成批生成训练样本,精准补这块短板。
训练流程
CPT
约 6 亿 token 超声报告与指南,混入 30% 通用语料防遗忘。
学会「超声语言」SFT
20 万条多任务样本:质控、结论生成、结构化抽取、随访比对。
学会「做质控」GRPO · 可验证奖励
按定位是否命中、是否误报打分,直接优化灵敏度与特异度。
学会「不漏、不乱报」FP8 · 8B 小模型
旗舰模型 FP8 上一体机;蒸馏出 8B 版本给基层医院。
跑得快、装得下合成注错与金标数据都有精确答案,模型每一次输出都能自动打分:命中 +1,漏检 −1,误报 −1.5,JSON 格式错误 −2。训练目标与验收口径完全一致。
{
"category" : "错别字",
"span" : "甲壮腺",
"position" : "超声所见 · 第 1 句",
"reason" : "形近字误写",
"fix" : "甲状腺"
}
部署形态
多 LoRA 适配器。每家医院用 200–500 份复核报告训练一层几十 MB 的适配器,同一台机器同时服务多家医院。
规则降级为护栏。只保留单位量级、RI 复算、危急值关键词等确定性检查,语义判断全部交给模型。
数据不出院。推理与增量训练均可在院内完成。
不止质控
二期以质控为主线验收,其余能力随 SFT 多任务数据同步训练,逐个上线。
评测与发布门槛
路线图
脱敏管线、口径手册、注错引擎、评测集冻结
短提示替换长提示,与一期对打
纯模型冲击验收线
双跑比对,医生反馈回流
旗舰 27B + 基层 8B,开启扩展能力
投入