論文の概要: Erkang-Diagnosis-1.1 Technical Report
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.20632v1
- Date: Mon, 01 Dec 2025 03:09:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-29 00:37:57.100856
- Title: Erkang-Diagnosis-1.1 Technical Report
- Title（参考訳）: Erkang-Diagnosis-1.1 技術報告
- Authors: Jianbing Ma, Ao Feng, Zhenjie Gao, Xinyu Song, Li Su, Bin Chen, Wei Wang, Jiamin Wu,
- Abstract要約: Erkang-Diagnosis-1.1モデルは約500GBの高品質な構造化医療知識を統合している。
ユーザのインテリジェントなヘルスコンパニオンになるように設計されており、プライマリヘルスケアとヘルス管理の強化を図っている。
Erkang-Diagnosis-1.1 は総合的な医学検査において GPT-4 をリードしている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.003331701655608
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This report provides a detailed introduction to Erkang-Diagnosis-1.1 model, our AI healthcare consulting assistant developed using Alibaba Qwen-3 model. The Erkang model integrates approximately 500GB of high-quality structured medical knowledge, employing a hybrid approach combining enhanced pre-training and retrieval-enhanced generation to create a secure, reliable, and professional AI health advisor. Through 3-5 efficient interaction rounds, Erkang Diagnosis can accurately understand user symptoms, conduct preliminary analysis, and provide valuable diagnostic suggestions and health guidance. Designed to become users intelligent health companions, it empowers primary healthcare and health management. To validate, Erkang-Diagnosis-1.1 leads GPT-4 in terms of comprehensive medical exams.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,Alibaba Qwen-3モデルを用いて開発されたAIヘルスケアコンサルティングアシスタントであるErkang-Diagnosis-1.1モデルの詳細を紹介する。
Erkangモデルは、約500GBの高品質な構造化医療知識を統合し、強化された事前トレーニングと検索強化世代を組み合わせたハイブリッドアプローチを使用して、セキュアで信頼性があり、プロフェッショナルなAIヘルスアドバイザーを作成する。
3～5回の効果的なインタラクションラウンドを通じて、Erkang診断はユーザの症状を正確に理解し、予備分析を行い、貴重な診断提案と健康ガイダンスを提供する。
ユーザのインテリジェントなヘルスコンパニオンになるように設計されており、プライマリヘルスケアとヘルス管理の強化を図っている。
Erkang-Diagnosis-1.1 は総合的な医学検査において GPT-4 をリードしている。
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