尽管企业一直在努力采用人工智能，但很少有企业将其完全整合到运营中或实现显著的投资回报。然而，华硕智能云服务（Asus Intelligent Cloud Services）的首席科学家谭罗比（Robby Tan）博士已经成功地在医疗领域部署了一个商业AI解决方案。
在本周于新加坡举行的超级计算亚洲2025（SuperComputingAsia 2025）会议上，谭博士重点介绍了华硕Miraico的关键功能，这是世界上第一个用于医疗费用管理的人工智能驱动的医疗编码系统。他分享了团队如何实施各种基于AI的功能，以帮助医生，并克服AI幻觉问题。
“行政任务是医疗保健的一个重大负担，尤其是在医院。医生、护士和其他医疗人员面临许多行政要求。如果我们能够减少这些行政任务，他们就可以更多地专注于患者护理。”他说。
医疗领域的人工智能
Miraico的主要功能是实时自动推荐ICD代码，这些代码是用于计费和保险索赔的特定疾病的重要标识符。挑战是巨大的：最新版本ICD-11包含约12万个不同的疾病代码。
据谭博士介绍，团队采用了预测和生成技术相结合的方法来解决这个问题。用不同语言书写的患者记录通过BERT模型进行处理，以获取这些记录的特征表示，然后进行分类。谭博士说，这个系统目前已经在ICD推荐方面上线。
生成模型的应用范围不仅限于ICD代码，还包括药物推荐。“我们重新训练了一个大语言模型（LLM），并进一步使用推荐类作为真实数据进行了微调，采用连续预训练和微调的方式。”谭博士指出，“这种生成方法更加灵活，适用于多种消费者用途。”
“我们的创新基本上是基于代理中心的大语言模型或以患者为中心的基础模型。目标是拥有像GPT、Gemini或Claude那样的具有强大知识和理解能力的大语言模型。”
管理幻觉
幻觉或虚构是大语言模型固有的挑战，即使在最先进的系统中也存在。一些专家认为这些问题永远无法完全消除。正如谭博士所观察到的：“幻觉难以解决，因为它是大语言模型的内在特性。大多数使用过ChatGPT的人都见过它的偶尔幻觉——这是我们工作中必须抑制的基本特征。”
为了解决这个问题，谭博士的团队开发了一种新方法。他们的过程首先从转录中提取关键信息，生成初步摘要，然后进行幻觉检测。一个专门的幻觉抑制代理使用自然语言推理（NLI）将句子分解成原子事实，并逐一验证源数据，消除任何虚构陈述。经过精炼的摘要随后由医生进行人工验证，最终批准。
谭博士解释说：“在从摘要中删除幻觉内容后，我们还验证它保留了原始数据中的最关键信息。这就是为什么我们的关键信息提取代理在摘要到达医生进行最终审查之前进行验证。”
解决噪音问题
噪音是医院环境中的另一个问题，内置的对话转录代理必须解决这个问题。顾名思义，该代理监听医生、患者和护士之间的对话，自动将捕获的语音转换为文本。
“医院环境可能非常嘈杂。大语言模型或GPT并没有接受过处理医学术语的训练。例如，在嘈杂环境中，如果有人说‘我吃了泰诺’，大语言模型可能会将其解读为‘我吃了一块瓷砖’，这与‘泰诺’这个词完全不同。”谭博士说。
为了解决这个问题，团队通过对抗训练开发了一个强大的系统。“我们故意增强文本使其出错，然后训练大语言模型适应这种错误增强。一旦大语言模型适应了这种错误增强，我们就可以拥有一个更强大的自动语音识别（ASR）系统。”
“我们正在开发能够提升医疗保健的人工智能，重点关注能够通过自动化任务简化工作流程的行政AI代理……我们的核心模型由华硕和英伟达服务器提供支持，我们正在积极招募AI工程师。”他总结道。
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