在数字化浪潮席卷各行各业的今天，医疗行业也迎来了前所未有的变革。尤其是随着人工智能技术的飞速发展，医疗大模型作为提升医疗服务质量和效率的关键工具，正逐渐成为行业关注的焦点。然而，对于医疗机构而言，想要训练出符合自身需求的高精度大模型，却面临着诸多挑战和问题，尤其是在数据处理方面。
医疗行业大模型训练挑战重重
医疗行业的特殊性决定了其在训练大模型时必须面对更为复杂且严峻的挑战。一方面，医疗数据具有高度的专业性和复杂性，包含大量的医学术语和专业知识，以及相应的规范。这使得医疗机构在收集、整理和标注数据时，需要投入大量的人力、物力和时间成本。另一方面，医疗数据的多样性、不均衡性、不规范性，也给模型的训练带来了极大的困难。
另外，医疗大模型的开发和应用需要既懂医学又懂人工智能的复合型人才。然而，目前这类人才相对稀缺，难以满足行业发展的需求，尤其是在如何将海量数据转化为可用于训练的标准数据、实现数据价值方面，仍存在较大挑战。
面对医疗行业大模型训练的诸多挑战，壹生检康通过深入探索和实践，成功找到了一条行之有效的路径——利用监督微调（SFT）技术对妇科大模型进行精细化调优。
壹生检康通过精标数据的SFT微调实践取得显著成果
SFT技术通过让模型学习标注好的高质量医学数据，快速提升其在特定领域的诊断准确性。壹生检康深知数据处理在大模型SFT中的重要性，在构建高质量妇科大模型的过程中，数据筛选与质量控制是至关重要的环节。为此，壹生检康实施了三大关键步骤，以确保训练数据集的专业性、准确性和全面性。
第一步：系统化数据清理
壹生检康建立了严格的质量控制标准，对收集到的数据进行深度清理。这一步骤重点关注推理与结果的一致性，筛选出那些答案（answer）与真实标签（ground truth）不一致的样本，特别是那些思考过程和最终输出存在偏差的情况。这些数据被视为低质量数据，被严格剔除。
同时，壹生检康进行了逻辑链条完整性验证，确保每个诊断结论都有充分的症状支撑和严谨的推理依据。此外，壹生检康还对医学常识的合理性进行了严格筛查，剔除了诸如“男性患者诊断为妊娠”等明显违背医学原理的数据，以及症状关联性不合理的情况，如“无性生活但指定避孕方式是避孕套”。
在数据覆盖度方面，壹生检康采取了平衡策略，确保数据集中既包含简单病例也涵盖复杂病例，以充分模拟真实世界的数据分布。同时，数据集还覆盖了从青春期到更年期的全生命周期病例，以及常见病与罕见病的合理比例，从而避免模型出现诊断偏好。
第二步：蒸馏数据的校准
如何让大模型像医生一样展示推理过程，便于追溯诊断逻辑，降低误诊风险？在数据蒸馏环节，壹生检康特别注重思维链（COT）数据的质量。所有COT数据必须保持推理一致性，能够完整支撑最终的诊断结果。特别是在诊断优先级排序上，壹生检康要求必须有明确的医学依据，如“妊娠排在第一位是因为患者月经推迟大于7天，且近期有性生活史”。
为保障鉴别诊断的完备性，壹生检康系统性地覆盖了全部潜在鉴别诊断方案，并为每个诊断结论提供了充分的医学依据与论证支撑。这一过程中，实施了人工标注、模型推理、完整性质控和优化提升等多个环节，确保数据质量达到最高标准。
第三步：持续迭代优化
在持续迭代优化阶段，使用优化后的模型对新数据进行推理生成，并通过自动化评测系统筛选出高质量样本加入训练集，进行新一轮的SFT训练。这一“训练-评测-筛选-再训练”的良性循环，使得模型性能得以全方位提升。
另外，为确保评测答案的准确性及评测的高效性，壹生检康构建了一套完整的双重模型质量评估体系，来确保医学准确性，包括自动化评测和人工审核两个关键环节。自动化评测系统采用高性能语言模型作为核心评测引擎，按照医生制定的标准对模型输出进行客观评分，显著提升了评估效率。然而，自动化评测也存在一定局限性，因此壹生检康建立了严格的医生修正反馈机制。内部妇科专家团队对模型输出进行人工审核，特别关注边缘案例和争议点，将修正意见反馈到训练数据中，形成了“评估-修正-优化”的闭环迭代机制。这一人机协同的评估体系既保证了评测效率，又确保了专业质量，为模型的持续优化提供了坚实保障。
正是基于这样高质量的数据集，壹生检康利用SFT技术对妇科大模型进行了精细化调优。通过不断地训练、评测和优化，模型的准确率从最初的77.1%一路攀升至90.2%，实现了质的飞跃。这一成果不仅验证了SFT技术在医疗大模型训练中的有效性，也为其他医疗机构提供了可借鉴的范例。
钉钉企业专属AI平台助力医疗行业高效落地
这一次，壹生检康选择了钉钉企业专属AI平台，作为训练调优核心工具。钉钉企业专属AI平台是一款一站式企业专属大模型生产平台，专为有调优、后训练需求的企业和开发者量身打造，提供从数据治理、高效训练到灵活部署的完整端到端工具链，全方位助力企业实现大模型的高效落地与优化。
在这一阶段的调优过程中，钉钉企业专属AI平台发挥了至关重要的作用。它覆盖SFT/RFT（GRPO）两种训练方法，提供分布式训练、多Lora部署等加速优化手段，通过页面后台和SDK两种模式，为训练调优提供了强大的技术支持。在钉钉专业技术人员的紧密协同下，实现了训练效率的大幅提升，将单次训练时长从26小时缩短至7小时，降幅高达73%。这一显著的优化成果，充分体现了钉钉企业专属AI平台在提升训练效率、降低训练成本方面的卓越价值，也彰显了钉钉在大模型训练领域的强大技术实力和专业服务能力。
未来计划：探索SFT+RL协同训练范式
虽然在妇科大模型训练方面取得了显著的成果，但壹生检康的调优工作从未停歇，仍在持续优化。目前，团队已经在着手准备SFT+RL（监督微调+强化学习）的协同训练范式，通过该范式，模型将不仅能依据指南给出标准化诊断，还能像资深医生一样，结合患者病史、生活习惯等个性化信息调整诊疗方案。
SFT技术能够确保模型对基础医学知识的结构化掌握，培养起“循证思维”；而RL技术则将在实际应用中锤炼模型的判断力，助其形成“临床直觉”。壹生检康相信，这种双重训练模式将使AI不仅具备给出符合医学指南建议的能力，更能针对复杂病例进行上下文感知的个性化推理，最终实现从“医学词典”到“会诊专家”的华丽蜕变。
最佳实践为更多医疗健康行业赋能
医疗大模型的落地需兼顾数据质量、技术工具与行业场景，壹生检康的实践证明，通过“高质量数据 + 精准微调 + 高效工具”的组合，可快速实现模型性能跃升，为医疗行业训练自己的模提供可复制的路径。
壹生检康期待与更多医疗、医美、大健康行业的机构和组织合作，共同探索大模型训练的新路径，助力其高效落地和优化大模型，推动整个医疗行业的AI进程。
随着技术的不断进步和应用场景的持续拓展，壹生检康有理由相信，医疗大模型将在未来发挥更重要的作用，为人类的健康事业贡献更多的智慧和力量。
