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更新时间：2025-04-20 08:02:31
在单轮问答和多轮对话的医疗健康咨询评测中展现出明显优势。
随着远程医疗的兴起，在线问诊、咨询越发成为患者寻求便捷高效的医疗支持的首选项。近来大语言模型（LLM）展示出强大的自然语言交互能力，为健康医疗助手走进人们的生活带来了希望。
医疗健康咨询场景通常较为复杂，个人助手需要有丰富的医学知识，具备通过多个轮次对话了解病人意图，并给出专业、详实回复的能力。通用语言模型在面对医疗健康咨询时，往往因为缺乏医疗知识，出现避而不谈或者答非所问的情况；同时，倾向于针对当前轮次问题完成咨询，缺少令人满意的多轮追问能力。除此之外，当前高质量的中文医学数据集也十分难得，这为训练强大的医疗领域语言模型构成了挑战。
复旦大学数据智能与社会计算实验室（FudanDISC）发布中文医疗健康个人助手 ——DISC-MedLLM。在单轮问答和多轮对话的医疗健康咨询评测中，模型的表现相比现有医学对话大模型展现出明显优势。课题组同时公开了包含 47 万高质量的监督微调（SFT）数据集 ——DISC-Med-SFT，模型参数和技术报告也一并开源。
主页地址：https://med.fudan-disc.com Github 地址：https://github.com/FudanDISC/DISC-MedLLM 技术报告：https://arxiv.org/abs/2308.14346
1、样例展示
