公立医院数字化转型不仅能够提升服务效率和质量，还能优化资源配置，加强医疗安全，并推动医疗创新，实现高质量发展。北京大学人民医院作为医疗科技进步的引领者，秉承“艰苦奋斗、拼搏创新、无私奉献”的百年精神，不断探索智慧医疗的新方向。为加速智慧医疗发展，2023年6月14日，北京大学人民医院与卫宁健康共同组建了“数字医疗联合研究中心”，汇聚双方顶尖人才与资源，共同致力于研究解决数字医疗健康发展和智慧医院建设的关键问题，并强化相关医学科学研究的数字化支撑体系。

研究中心依托三大院士团队及优势专科，围绕医疗健康数据资源中心，支持以真实世界数据为基础的各类基础性、创新性及示范性应用研究。其中，人工智能等前沿技术在临床、科研、管理、协同等医疗场景中的应用是联合研究中心的重点研究方向，旨在通过创新性研究推动智慧医疗的发展。

在医疗领域，大语言模型的发展离不开高质量临床数据的支持，这些数据不仅能够显著提升模型的性能，还能增强其在实际应用中的价值。北京大学人民医院通过上线新一代医院核心诊疗系统WiNEX，实现了医院业务向数字空间的映射，构建了高质量的医疗健康数据中心。

基于医疗大模型WiNGPT，北京大学人民医院利用其丰富的医疗临床业务数据，构建了超过20GB的医疗预训练数据集，并通过以下方式提升模型能力:

•  增加训练数据量，提高模型的泛化能力。

•  利用高度真实且准确的临床数据，与WiNGPT生成的结果进行验证比对，提高模型的准确性和可靠性，尤其在医疗质控类场景中发挥重要作用。

•  利用丰富的连续性场景数据，推动WiNGPT模型从L0级医疗领域模型向L2级细分场景和专病专科领域模型的演进，提升模型在特定医疗场景下的表现，为医疗大语言模型的进一步发展奠定坚实的基础。

医疗行业对专业知识和准确性的要求极高，因此医疗大模型需要具备专业的医疗知识库和高效的语义生成与理解能力。为此，我们需要结合领域专业知识和AI技术，对大模型进行微调和优化，以提升其在特定任务上的表现和可靠性。联合研究中心鼓励医疗领域专家与数据工程师、软件工程师之间的深度交流与协作，同时确保医疗数据严格脱敏，推理阶段完全在院内进行，数据不外泄，保证安全与隐私，旨在通过跨学科的合作，确保Pai Assistant在提供医疗建议和决策支持时既准确又可靠，满足医疗行业对高标准、严保密的严格要求。

人医智助（Pai Assistant）作为基于大模型的人工智能应用，遵循“以人为中心”的理念，旨在过智能技术增强医护能力，提升医护工作效率。人医智助（Pai Assistant）从医生治疗过程出发，通过自然语音输入、临床过程解读、关键信息提取及结构化处理等，实现了病历文书的智能生成，将医生的工作效率提升了3-5倍。

人医智助（Pai Assistant）以AI视角重新审视每个医疗场景，发掘并构建了覆盖诊前、诊中、诊后以及管理的100多个场景，并将这些场景与医护工作系统融合对接，实现了AI与业务的一体化，为医护人员提供了更加全面的支持。