人工智能技术的进步，推动了各个领域产业的变革和升级。 在医疗健康产业领域，医疗咨询场景对于专业度与紧迫性要求极强。 MiniMax发挥算法优势，突破应用落地，协同药师和患者双方进行辅助咨询，助力实现全体公民的健康福祉。
医疗咨询行业的困境
——以肿瘤治疗为例
肿瘤治疗的成功是实现全民健康的关键环节
中国每年新增肿瘤患者 超过400万 ，每年去世肿瘤患者大约300万。这一数据表明，肿瘤治疗已成为全民健康实现的关键环节。
院外个性化用药咨询对肿瘤患者不可或缺
在肿瘤患者就医的全周期中，院内时间仅占10%左右，而其余 90%的时间 都在院外度过。在此期间，患者的用药依存性、转移情况、疗效追踪、不良反应、营养情况、心理状态等方面都需要药师或医生及时随访，并提供相应的咨询服务。
以患者为中心的人工服务面临挑战
以患者为中心的人工服务在 专业度、成本和可扩展性 方面存在诸多挑战。首先，数十种肿瘤病种和数百种抗肿瘤药物的知识体系庞大且复杂；其次，单病种就有成百上千篇知识文档，对药师的持续学习能力要求很高；最后，1名药师每个月最多能服务300-350位患者，这意味着需要数千名药师来满足患者的需求。以上如此庞大且急切的需求单凭人工手段无法得到全部满足。
MiniMax的解决路径
——挑战与突破
面对庞大的患者数量、极高的专业性要求与人工成本，MiniMax为医疗咨询行业提供了解决方案，通过协助药师定期回访并回答患者的专业问题，极大提高了服务效率和专业水平。
作为国内领先的拥有文本、语音、视觉三模态融合的千亿参数语言大模型、并打通产品全链路的创业公司， MiniMax积极应对医疗垂直领域知识、多样化用户提问以及上下文准确理解等方面的挑战 ，通过不断的创新和突破，持续为医疗咨询行业提供支持。
凭借大模型强大的逻辑能力和丰富的知识储备，MiniMax能够在强思维模式下精确回答医疗领域的专业问题。同时，借助平台丰富的功能，MiniMax支持长记忆检索和知识库问答，为医疗咨询领域提供定制化的行业解决方案。
精准学习垂类医疗领域知识
挑战1： 大语言模型在专业知识方面缺乏有效回应
MiniMax的解决方案： 构建外挂知识库，提升通用大模型回答垂类领域问题的准确性
轻松应对个性化、多样化的用户提问
挑战2： 如何回答个性化、多样化的用户问题类型并给予针对性回复
MiniMax的解决方案： 凭借大模型长记忆能力，进行多轮对话，提供给个性化用药咨询
准确理解问题意图与专业概念
挑战3： 尽管大型语言模型在处理问题意图和回答问题方面取得了进展，但对医学文献中概念的理解能力仍有待提高
MiniMax的解决方案： 通过提高大语言模型自身的能力、应用少样本提示和模型微调等方法，结合多种手段以提升模型对专业领域概念的理解
行业案例
MiniMax开放平台 × 高济健康
" 高济神农1.0 "是高济健康与MiniMax共同打造的智能患者管理系统。 基于MiniMax-abab大语言模型，它构建了包含数亿条医学专家指南和共识的肿瘤知识库。 通过知识增强技术外接到大模型中，以高济累积的超80万肿瘤患者真实服务场景为基础，经过200余家药房药师的反复调试优化，对于肿瘤用药及不良反应问题的回答准确率高达 97.6% 。
高济HealthMate 可以根据患者档案，在用药、不良反应、不良反应指导、饮食营养等多个维度辅助药师做出更准确、迅速、个性化的判断和建议。
通过 智能随访系统 ，药师只需要输入对患者的基本情况、不良反应症状等信息，系统会给出相对应的处理建议。药师评估判断患者的健康情况，它便能生成更人性化、个性化的随访小结，提升药师工作效率；同时，“高济神农1.0”还利用 数字人技术 为老年患者提供易理解的药品说明和营养建议视频，帮助他们享受更便捷的互联网医疗体验。
未来，MiniMax还将提供标准化工具链，支持客户自动化构建医疗智能助手。
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