“当你越深入地了解ChatGPT，越会深刻地感受到一个革命性的时刻已然来临。”
暮春的上海，一片葱茏。在卫宁健康人工智能实验室，一场有关“另一种医疗可能性”的思考与探讨正在展开。
ChatGPT的爆火，让低调沉默已久的医疗AI走上风头浪尖。ChatGPT与以往依赖知识标注的人工智能技术本质的不同在于，人机交互的复杂壁垒被最终打破。在大型语言模型的支撑下，计算机超越了储存和检索的能力，进而可以理解人类自然语义，并进行分析归纳，最后以人类可理解的逻辑性的自然语言交付结果。
“至此，人工智能已然成为充满想象力的黑盒。”卫宁健康总裁王涛说到，“而具体到医疗场景中，GPT将作为一个超级大脑而存在，通用大模型通过控制小模型或调用外部接口，不仅能高效地调度和整理数据资源，甚至能引发自主思考，生成式AI产品或将成为医务工作者离不开的贴身助手（AI+医生 Pair Working）。”
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WiNGPT 初体验
卫宁健康从2017年就开始了医疗AI的布局，并已于2023年1月开展了医疗垂直领域的大语言模型 - WiNGPT（卫宁健康医疗语言大模型，以下简称WiNGPT）的研发和训练工作。
近两年，卫宁人工智能实验室（下面简称实验室）在中文自然语言处理方面获得了多个奖项。今年3月，实验室已完成了WiNGPT可行性验证并开始内测。WiNGPT采用通用GPT架构、60亿参数，实现了从预训练到微调的医疗大语言模型全过程自有研发。5月，WiNGPT训练的数据量已达到9720项药品知识、 7200余项疾病知识、 2800余项检查检验知识、1100余份指南文档，总训练Token数达37亿。共包含7大类基础任务（问答、多轮对话、信息抽取、归一化、文本相似计算、摘要、分类、生成）与20多项子任务。
“可及性”、“易用性”和“迭代迅速”是WiNGPT极富优势的三个方面。WiNGPT 支持构建在云端或本地部署，对于需要进行多院区或区域性共享的用户，技术“可及性”非常强；同时，WiNGPT与卫宁院内信息系统可无缝衔接，调用数据和信息效率高，WiNGPT的“易用性”优势明显；未来，医疗机构用户群在使用WiNGPT的过程中也会不断涌现丰富的应用场景，基于海量的数据训练快速迭代，将不断提升WiNGPT的精准程度与健壮性。
$卫宁健康(SZ300253)$ $朗玛信息(SZ300288)$ $鸿博股份(SZ002229)$
