近日，复旦大学数据智能与社会计算实验室 (Fudan-DISC) 开发并开源了一个专门针对医疗健康对话式场景而设计的医疗领域大模型：DISC-MedLLM。
DISC-MedLLM
DISC-MedLLM 是一个专为医疗健康对话场景而打造的领域大模型，它可以满足您的各种医疗保健需求，包括疾病问诊和治疗方案咨询等，为您提供高质量的健康支持服务。
DISC-MedLLM 有效地对齐了医疗场景下的人类偏好，弥合了通用语言模型输出与真实世界医疗对话之间的差距，这一点在实验结果中有所体现。
得益于以目标为导向的策略，以及基于真实医患对话数据和知识图谱，引入LLM in the loop 和 Human in the loop的多元数据构造机制，DISC-MedLLM 有以下几个特点：
- • 可靠丰富的专业知识。以医学知识图谱作为信息源，通过采样三元组，并使用通用大模型的语言能力进行对话样本的构造。
- • 多轮对话的问询能力。以真实咨询对话纪录作为信息源，使用大模型进行对话重建，构建过程中要求模型完全对齐对话中的医学信息。
- • 对齐人类偏好的回复。病人希望在咨询的过程中获得更丰富的支撑信息和背景知识，但人类医生的回答往往简练；通过人工筛选，构建符合人类偏好的高质量的小规模行为微调样本，对齐病人的需求。
模型效果演示
疾病问诊
治疗方案咨询
数据集
为了训练 DISC-MedLLM ，我们构建了一个高质量的数据集，命名为 DISC-Med-SFT，其中包含了超过47万个衍生于现有的医疗数据集重新构建得到的样本。我们采用了目标导向的策略，通过对于精心选择的几个数据源进行重构来得到SFT数据集。这些数据的作用在于帮助模型学习医疗领域知识，将行为模式与人类偏好对齐，并对齐真实世界在线医疗对话的分布情况。
模型部署
首先，您需要安装项目的依赖环境
pip install -r requirements.txt
利用Hugging Face的transformers模块来进行推理
>>> import torch
>>> from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
>>> from transformers.generation.utils import GenerationConfig
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Flmc/DISC-MedLLM", use_fast=False, trust_remote_code=True)
>>> model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Flmc/DISC-MedLLM", device_map="auto", torch_dtype=torch.float16, trust_remote_code=True)
>>> model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained("Flmc/DISC-MedLLM")
>>> messages = []
>>> messages.append({"role": "user", "content": "我感觉自己颈椎非常不舒服，每天睡醒都会头痛"})
>>> response = model.chat(tokenizer, messages)
>>> print(response)
运行命令行Demo
python cli_demo.py
运行网页版Demo
streamlit run web_demo.py --server.port 8888
模型微调
可以使用与模型数据集结构相同的数据对模型进行微调。这里只提供全参数微调的代码：
deepspeed --num_gpus={num_gpus} ./train/train.py --train_args_file ./train/train_args/sft.json
模型评测
包括在单轮QA问题中提供准确答案的能力以及在多轮对话中完成系统性问诊、解决咨询需求的能力。
单轮QA评测
在单轮对话评测中，构建了一个基准测试数据集，其中包含从两个公开医疗数据集中收集的多项选择题，并评估模型回答的准确性。
多轮对话能力评测
对于多轮对话评测，首先构建了一些高质量的诊疗对话案例，然后让 GPT-3.5 扮演这些案例中的患者角色，并与扮演医生角色的模型进行对话。利用 GPT-4 来评估整段每段对话的主动性、准确性, 帮助性和语言质量。
评测基于三个不同的数据集：Chinese Medical Benchmark (CMB-Clin)、Chinese Medical Dialogue Dataset (CMD) 和 Chinese Medical Intent Dataset (CMID)，其中 CMB-Clin 模拟了现实世界的问诊过程，而 CMD 和 CMID 则分别着重从科室专业性和用户意图的角度进行评估。
CMB-Clin数据集评测结果：
CMD数据集评测结果：
CMID数据集评测结果：
参考资料
原文信息
DISC-MedLLM: Bridging General Large Language Models and Real-World Medical Consultation
DOI
10.48550/arXiv.2308.14346
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