2024-07-30 11:33:31
来源: 时代在线
人口老龄化背景下，各年龄段群体关注老年健康，民众视线聚焦热点问题，社会各界持续关注讨论，积极行动助力老年生活。
MediHelper基于大型语言模型的老年护理助手，设计并实现端到端的老年智能护理软件系统，旨在为老年群体提供更加智能、便捷的护理服务，辅助用户更关注自身健康，提升老年生活幸福感，上海中学国际部11年级学生张铭元为该软件的主创者。
据国家统计局国民经济和社会发展公报数据表明，2023年65周岁及以上人口占比15.4%，较2022年同比上涨4.9%。
有一些老年人群因身体健康等原因无法独立生活，需要家庭、社会给予更多关怀。
MediHelper的软件系统前端采用微信小程序，后端核心是基于大语言模型的PromptCare算法，实验测试使用自动评分指标测试算法质量。该系统目标群体为65至74年龄段、意识清醒、有生活自理能力的人群。MediHelper内置在微信内，无需下载其他软件、适应新应用。以简洁、直观、无障碍的前端UI设计，大字体、高对比度的界面，方便老年群体操作。
张铭元通过爬取疾病内容、清洗知识库文档、部署Milvus为向量索引库、文档向量化并存如向量数据库、查询用户问题相匹配知识、据匹配知识建立Prompt及判断健康问题等步骤研究算法。其中，PromptCare算法由判断健康问题和Prompt Engineering两部分组成。张铭元采用1.由医疗对话数据库随机抽取N 条单轮对话测试数据；2. 应用大语言模型直接回答、计算指标；3. 基于知识库回答问题、计算指标；4. 对比2 、3 指标，分析实验结果的四步骤对比PromptCare算法处理后和直接使用大语言模型测试大语言模型的效果。
MediHelper具备智能性、快速享应、无障碍性及多种交互方式的特点。大语言模型中，算法能够理解用户需求，并生成自然语言。该系统拥有文本框输入文字、点击常见问题、语音输入三种方式，更详细、准确的满足老年群体的健康咨询，方便老年群体及时得到回复。
张铭元希望通过MediHelper老年护理助手，帮助老人了解身体异常状况，提前预防突发疾病，提高老年群体生活质量，为社会养老健康事业奉献一份力量。
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