更新时间:2024年09月20日 来源:云南经济管理学院 访问:0
9月12日,2024「星火杯」大模型应用创新赛TOP50团队晋级名单公示。
由我校信息与智能工程学院教师胡顺序、赵小明指导,李姿昀、刘晨曦、李雯雯、刘传旺同学组成的芝士呱呱团队凭借作品《MedixAl—基于AI的智能化医疗检验单系统》在1656支大学生团队中脱颖而出,与北京大学、清华大学、浙江大学、武汉大学、中国科学技术大学等众多顶尖高校一同入围全国50强!
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2024「星火杯」大模型应用创新赛TOP50团队复赛名单公示
本届「星火杯」赛事,依托讯飞开放平台,升级开放七项星火大模型API能力,面向全球高校大学生开发者,征集具备实用性、落地性的大模型创新应用,推动大模型从通用到行业垂直纵深,培育有潜力、有创意的人工智能人才。
截至8月19日,赛事吸引来自海内外533所高校的1656支大学生团队报名,经过严格规范的作品审核共计50支参赛团队脱颖而出晋级复赛。
MedixAl—基于AI的智能化医疗检验单系统
项目背景
当前医疗行业因人口基数庞大导致系统负担过重,误诊率高达 30%。尽管智慧医疗市场前景广阔,但其发展仍处于停滞状态。为解决这一问题,团队开发了 MedixAI 系统,旨在降低误诊率,提升医疗效率。
项目核心功能
MedixAI 以化验单检测为核心,利用卷积神经网络对多发病症进行概率预测,依托星火大模型,实现图片数据的规范化提取功能。
试点效果
在衢州康复医院的试点中,MedixAI 将平均诊断时间缩短至 15 分钟,效率提升 50%;化验单检测准确率达到 95%,模型平均召回率为 90%。
技术实现
系统结合星火模型的图片文字提取能力,构建病情多发概率预测模型。前端基于 React Web 框架开发,后端采用 Node.js 和 Postgres 数据库,最终通过 Docker 进行前后端的镜像打包并部署至阿里云,实现高效版本管理与发布。
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MedixAl智能辅助诊疗系统用户手册
指导教师胡顺序表示,在准备2024「星火杯」大模型应用创新赛的过程中,芝士呱呱队经历了从方案构思到项目开发的多个阶段,面临着大模型技术研发难度大、算力资源不足、大模型部署经验缺乏等诸多困难。“在项目开发过程中,面对技术难题和资源限制,团队展现出了极高的专业水平和坚持不懈的精神,这让我感到无比欣慰。希望团队能够继续保持积极的态度和创新精神,在比赛中充分展示团队实力与创意。”
此次成绩的取得,不仅标志着我校在大数据、人工智能领域取得突破性进展,更是对经管学子不懈努力、勇于探索未知精神的高度肯定。它将激励着更多学子投身于科技创新的浪潮中,以技术为驱动,为解决社会实际问题贡献智慧与力量。
文章来源|信息与智能工程学院