協和·太初 – 北京協和與中科院共同推出的罕見病領域AI大模型

協和·太初概述

協和·太初是由北京協和醫院與中國科學院自動化研究所共同開發的國內首個針對罕見病的AI大模型，現已正式應用于臨床。該模型利用了中國罕見病知識庫多年積累的經驗以及中國人群的基因檢測數據，成為國際上首個符合中國人群特征的罕見病AI模型。通過采用極小樣本冷啟動技術，協和·太初能夠在數據稀缺的情況下，結合少量數據與醫學知識，實現全流程的輔助決策。

主要功能

• 初診咨詢與建議：患者可通過與模型進行多輪互動問診，迅速獲取初步的診療建議。
• 輔助醫生決策：模型構建了“癥狀—檢查—鑒別診斷”的逐步推理鏈條，與醫生的臨床思維高度契合，幫助醫生快速理解診療流程。
• 病歷書寫與基因解讀：未來將提供病歷記錄、基因解讀及遺傳咨詢等醫生端服務。
• 知識自主迭代：通過分析患者交互記錄，評估診療過程，使決策驅動的數據得以主動更新，從而形成“臨床使用—數據反饋—模型迭代”的閉環。
• 抑制AI幻覺：構建多維度可溯源的知識庫，有效減輕模型可能產生的“幻覺”，提高臨床決策的可靠性。

技術原理

• 極小樣本冷啟動技術：針對罕見病病例分散和數據不足的問題，研究團隊采用了極小樣本冷啟動策略，能夠在極少數據基礎上實現全面的輔助決策功能。
• “數據+知識”混合驅動：模型結合了豐富的罕見病知識庫和中國人群基因檢測數據，通過“數據+知識”的結合，增強了模型的決策邏輯和可信度。
• 深度推理能力：引入DeepSeek-R1的深度推理能力，構建“癥狀—檢查—鑒別診斷”的推理鏈條，且與醫生的臨床思維緊密相連，展示從癥狀到診斷的關鍵節點與分支邏輯。
• 主動感知交互與閉環迭代：模型通過與患者的多輪互動，主動感知病情變化并更新決策過程，形成“臨床使用—數據反饋—模型迭代”的自我優化閉環。
• 多維度可溯源知識庫：為抑制AI的“幻覺”，模型構建了多維度可追溯的知識庫，整合權威數據，動態更新知識，增強臨床決策的可信度。

項目官網

• 項目官網：協和·太初

應用場景

• 患者初診與快速問診：患者可以通過與協和·太初進行多輪交互，迅速獲得初步的診療建議，幫助準確定位可能的罕見病方向。
• 罕見病診療協作網推廣：模型已在北京協和醫院的罕見病聯合門診進行了一年的試點應用，效果顯著。未來將接入該醫院的線上診療服務，逐步推廣至全國的罕見病協作網絡，助力分級診療體系的建設。
• 知識自主迭代與閉環優化：模型通過與患者的交互記錄評估診療過程，實現決策驅動的數據主動更新，形成“臨床使用—數據反饋—模型迭代”的閉環，持續優化診療能力。

常見問題

• 協和·太初適合哪些患者使用？：該模型主要針對罕見病患者，尤其在初診和快速篩查中具有重要價值。
• 如何獲取協和·太初的初步診療建議？：患者可以通過與協和·太初進行多輪問診互動，獲得個性化的初步診療建議。
• 協和·太初如何保障決策的準確性？：模型依托豐富的知識庫和實時的數據反饋機制，持續優化和更新決策過程，確保臨床決策的高可信度。