ChatGPT火爆出圈，鸿翼医药InWise人工智能平台又有大动作！

鸿翼医药官方

ChatGPT的爆火让人工智能再再再一次成为时下大热门的话题，其实作为鸿翼医药的用户，早已抢先一步享受到鸿翼医药InWise人工智能平台带来的成果了。本文先给大家前瞻一下鸿翼医药大模型的医药场景和鸿翼医药InWise的核心能力。

鸿翼医药InWise，持续迭代至今，是集模型训练和智能能力演示于一体的人工智能平台，具备文本、图像和知识图谱的全场景智能能力，集语料、算法、标注、训练于一体，通过应用落地实现业务产品的智能化赋能。

别再只关注ChatGPT啦，鸿翼医药InWise人工智能平台大升级！以下为鸿翼医药大模型能力预览：

鸿翼医药积极探索大语言模型LLM的实践，在InWise人工智能平台上研发搭建垂直、专用、自主可控的鸿翼医药“大模型”系统，通过海量行业数据投入，近百亿参数喂养训练，不仅实现专业领域的AIGC智能化应用，且可内置在客户各类业务系统中提供专用服务。

知识智能问答：支持文本、表格、图表等多形态的多轮问答，从外部法规库、内部SOP库智能搜索，根据相关内容直接加工和归纳生成答案。

问：我想知道历史上是否出现过清洁验证取样过程样品被污染而导致的偏差，调查过程需要注意什么？

答：根据可查询到的偏差信息，找到了以下信息供参考：偏差编号为DEV-2023-0001的偏差与取样过程相关，具体调查结果为：由于取样前中人员未按照SOP规定对取样器具进行灭菌，导致镊子、玻璃瓶中存在残留的微生物，使用无纺布取样后导致样品滋生微生物，最终超过规定的微生物限度。此类事件处理过程中可使用鱼骨图工具从人、机、料、法、环、测六方面进行分析。

根据SOP规定，调查的方式为：由偏差调查组长立即组织指定的部门形成调查组，基于风险对偏差进行调查与评估，根据《偏差原因调查工具》（C1061F05XX）进行偏差原因调查，根据《质量风险管理规程》（C1039-XX）使用风险评估的方法、程序进行偏差影响评估，必要时可召开会议，得到一致意见，根据偏差的调查情况填写偏差调查报告，内容至少应包括：偏差发生的根本原因或最可能原因以及产生的所有影响等，调查内容应当考虑影响产品质量的因素包括但不限于人、机、料、法、环等方面，详细描述人、机、料、法、环各方面的调查内容及结论；影响包括两方面：其一，对产品质量的影响，包括但不限于对直接涉及的产品质量的影响、对其他产品的影响、对稳定性研究的影响；其二，对质量管理体系的影响，包括但不限于对政策法规的影响、对上市许可文件/注册文件的影响、验证状态的影响、对客户质量协议的影响、对市场行动的影响。

内容来源：内部SOP库；外部法规库

鸿翼医药大模型-智能问答2

鸿翼医药大模型-智能问答3

自动总结分析：根据医药专业知识，指南法规，内部文件，SOP等语料库，设定写作协作，大语言模型，完成数据代填、文本填充，生成各类项目总结报告。

可溯源验证的业务咨询助手：基于企业内部知识库和公开知识库（法规指南，百科，专业论坛，科技文章甚至医药专业文献等），自然语言问题返回答案可作参考条款溯源，确保信息的准确性、可靠性、时效性。

实现智能化写作：全面的AI智能写作插件工具，拥有智能排版、AI润色、AI续写、标题助手、智能纠错、素材搜索等强大功能实现智能写作全场景覆盖。

鸿翼医药InWise人工智能平台通用能力，作为鸿翼医药的用户早已享受到啦，以下让我们详细了解一下鸿翼医药InWise人工智能平台：

基于数据标注、模型训练、模型服务的设计逻辑，鸿翼医药的用户们此前最常用到的模块应该就属于文本智能、图片智能、图谱智能三大功能了。

• 文本智能
  

关键词：高效；提准；精细；安全；智能

关键信息提取：实现不同类别文档通过关键信息提取、汇总，大大程度提升文档查阅速度。

文档内容审核：构建多种审核模型，通过流程化、智能化提高文档审核效率，降低审核风险。

文档风险审核

文档智能比对：利用NLP、OCR技术实现各类文档的差异化比对、批注，摆脱重复低效工作。当前Inwise文档识别与比对速率在具备更高精准度和识别率的情况下相比行业顶尖水平提升500%，1000页文档相比人工比对节省数百小时。

能够与模板进行高精度的合同比对

DLP智能定密：AI算法，自动定义文件密级属性，一键实现不同密级差异化脱敏。

• 图片智能
  

通过OCR 识别训练，平台少量样本训练高可用模型，结构化输出关键字段内容，实现图片智能标签、文本/音频/视频洞察，完成票据精准识别，满足以图识图的应用场景。

以图搜图

• 图谱智能
  

通过AI智能，完成数据集、图建模、图映射、图谱生成、图谱计算、图谱可视化&应用，对基于业务+知识全景知识图谱/用户画像的场景智能推荐。

主题图谱

以上鸿翼医药InWise人工智能平台的诸多超实用功能，屏幕前的您用过几个~新研发的大模型功能，是否又倍感期待！更多人工智能新功能解锁，敬请期待...