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QiZhenGPT: An Open Source Chinese Medical Large Language Model｜一个开源的中文医疗大语言模型
| Date | Stars |
|---|---|
| 2026-07-31 | 775 |
| 2026-08-02 | 775 |
| 2026-08-06 | 775 |
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# 启真医学大模型 & MedCopilot
## QiZhenGPT
QiZhenGPT: An Open Source Chinese Medical Large Language Model
本项目利用[启真医学知识库](http://www.mk-base.com)构建的中文医学指令数据集，并基于此在[Chinese-LLaMA-Plus-7B](https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca)、[CaMA-13B](https://github.com/zjunlp/CaMA)、[ChatGLM-6B](https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B)模型上进行指令精调，大幅提高了模型在中文医疗场景下效果，首先针对药品知识问答发布了评测数据集，后续计划优化疾病、手术、检验等方面的问答效果，并针对医患问答、病历自动生成等应用展开拓展。
## MedCopilot
`MedCopilot`是一款基于`启真医学大模型`、[启真医学知识库](http://www.mk-base.com)、`医疗临床数据`研发的智慧医疗助手，旨在为患者、医生和医院管理提供全面的智慧支持。通过整合先进的人工智能技术、丰富的医学知识和临床数据，MedCopilot将成为医疗行业的新质生产力。
MedCopilot目前已在[浙江大学第二附属医院正式上线使用](https://mp.weixin.qq.com/s/Pm519Et1POgoerkcdC2YRQ)。
<img src="./pics/medcopilot1.jpg" alt="image-20230525165523821" style="zoom: 53%;" />
## 更新记录
### 更新
[2024/08/09] 更新MedCopilot相关信息;
[2023/06/27] 开源启真医学大模型体验版（QiZhen-CaMA-13B-Checkpoint-12400），旨在提高医学领域疾病、药品知识问答的准确性;
[2023/06/09] 开源启真医学大模型体验版（QiZhen-CaMA-13B-Checkpoint-6000），旨在提高医学领域药品知识问答的准确性;
[2023/06/02] 开源启真医学大模型体验版（QiZhen-CaMA-13B-Checkpoint-3600），旨在提高医学领域药品知识问答的准确性;
[2023/05/30] 开源[20k](./data/train/sft-20k.json)训练数据（该数据集来自于启真医学知识库收集整理的真实医患知识问答数据以及在启真医学知识库的药品文本知识基础上，通过对半结构化数据设置特定的问题模板构造的指令数据）；
[2023/05/30] 开源启真医学大模型体验版（QiZhen-ChatGLM-6B- Checkpoint-2500），旨在提高医学领域药品知识问答的准确性；
[2023/05/25] 开源[药品适应症评测数据集](./data/eval/%E8%8D%AF%E5%93%81%E9%80%82%E5%BA%94%E7%97%87%E8%AF%84%E6%B5%8B%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86.csv);
[2023/05/24] 开源启真医学大模型体验版（QiZhen-Chinese-LLaMA-7B- Checkpoint-6000），旨在提高医学领域药品知识问答的准确性;
[2023/05/23] 开源启真医学大模型体验版（QiZhen-Chinese-LLaMA-7B- Checkpoint-3500），旨在提高医学领域药品知识问答的准确性；
## MedCopilot功能细节
### 1. 功能清单助手
MedCopilot与 HIS系统和电子病历系统深度融合，利用启真医学大模型分析各个系统数据，自动汇总医生当日重要的工作事项。
1. 入院患者统计与分析；
2. 手术情况统计与分析；
3. 会诊情况统计与分析；
4. 文书书写情况统计与分析；
5. 重点患者统计与分析；
### 2. 辅助诊疗助手
MedCopilot结合启真医学知识库和患者临床数据，提供个性化诊断和治疗建议，帮助医生做出更准确的医疗决策。
### 3. 医疗质量助手
MedCopilot依据国家医疗质量政策，实时监控医疗过程数据，及时发现和纠正潜在问题，提升整体医疗质量。
### 4. 病历文书助手
MedCopilot综合分析患者诊疗数据，自动生成符合规范的病历文书，减少医生的重复性工作，提高工作效率。
### 5. 其他功能
1. 科研助手：论文解读
2. 健康助手：报告解读、慢病管理
## QizhenGPT细节
### 指令数据集构建
目前大多数开源的ChatLLM项目使用的是其他模型（如：ChatGPT）生成的指令数据，其不可避免的存在数据幻想的问题，数据幻想问题将严重影响LLM在实际场景中的应用和拓展。因此，本项目为了提高医疗领域的知识问答的准确性，使用如下方式构造指令数据集：
1. 启真医学知识库收录的真实医患知识问答数据（疾病、药品、检查检验、手术、预后、食物等），共计`560K`条指令数据；
2. 药品知识数据：在启真医学知识库的药品文本知识基础上，通过对半结构化数据设置特定的问题模板（如：“{药品}的适应病症是什么？”）构造指令数据集，共计`180K`条指令数据；
3. 疾病知识数据：在启真医学知识库的疾病文本知识基础上，通过对半结构化数据设置特定的问题模板（如：“{疾病}的典型症状是什么？”）构造指令数据集，共计`298K`条指令数据；
### 训练细节
1. QiZhen-Chinese-LLaMA-7B- Checkpoint-3500：本项目基于[Chinese-LLaMA-Plus-7B](https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca)进行指令微调，该项目在7张A800(80G)上进行训练，本次开源的是LoRA权重为训练过程中的第`3500 steps`（训练23h50min） ；
2. QiZhen-Chinese-LLaMA-7B- Checkpoint-6000：本项目基于[Chinese-LLaMA-Plus-7B](https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca)进行指令微调，该项目在7张A800(80G)上进行训练，本次开源的是LoRA权重为训练过程中的第`6000 steps`（训练40h56min）；
3. QiZhen-ChatGLM-6B- Checkpoint-2500：本项目基于[ChatGLM-6B](https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B)进行指令微调，该项目在7张A800(80G)上进行训练，本次开源的是LoRA权重为训练过程中的第`2500 steps`（训练16h20min）；
4. QiZhen-CaMA-13B-Checkpoint-3600：本项目基于[CaMA-13B](https://github.com/zjunlp/CaMA)进行指令微调，该项目在7张A800(80G)上进行训练，本次开源的是LoRA权重为训练过程中的第`3600 steps`（训练37h37min）。
5. QiZhen-CaMA-13B-Checkpoint-6000：本项目基于[CaMA-13B](https://github.com/zjunlp/CaMA)进行指令微调，该项目在7张A800(80G)上进行训练，本次开源的是LoRA权重为训练过程中的第`6000 steps`（训练54h30min）。
6. QiZhen-CaMA-13B-Checkpoint-12400：本项目基于[CaMA-13B](https://github.com/zjunlp/CaMA)进行指令微调，该项目在6张A800(80G)上进行训练，本次开源的是LoRA权重为训练过程中的第`12400 steps`（训练114h46min）。
### 模型下载
| 模型 | 指令数据集 | Base Model | LoRA下载 |
| :--------------------------------------: | :--------: | :-------------------: | :----------------------------------------------------------: |
| QiZhen-Chinese-LLaMA-7B- Checkpoint-3500 | 740K | Chinese-LLaMA-Plus-7B | [百度网盘](https://pan.baidu.com/s/1KQIF-dUsL7Nrj8UeNuFUiw?pwd=ivgg) |
| QiZhen-Chinese-LLaMA-7B- Checkpoint-6000 | 740K | Chinese-LLaMA-Plus-7B | [百度网盘](https://pan.baidu.com/s/1KQIFExcerpt of 13,000 characters
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