Medical LLM Data Engine

让医疗大模型,
学会像医生一样推理

SinoHealth AI 由执业专科医生在环,为医疗大模型构建可量化、可复现的诊断推理评测、RLHF 与指南循证对齐数据——通用众包做不了的那一层。

为以下场景提供执业医生级数据
医疗大模型医学影像 AI院内辅诊慢病与家庭医生出海多语种模型
Why SinoHealth AI

严肃医疗场景,需要的是临床判断,不是众包

主流大模型读标准化病历时表现尚可,面对患者真实、不完整的自述时准确率骤降。修复的前提是测得准——而这只有执业医生能做。

执业医生在环

标注由主治及以上、执业资质经严格核验的专科医生完成,而非通用标注工。临床判断内建于每一条数据。

可复现质控

双人独立标注 → 高年资专家仲裁 → gold-set 审计,Cohen's kappa 全程监控,数据质量可量化、可追溯。

指南循证对齐

按 CSCO / NCCN 等循证路径标注与评测,让模型的推理与结论对齐权威临床指南,而非似是而非。

κ ≥ .6
标注一致性目标(substantial)
9+
可覆盖临床科室,可扩展
双人独立标注 + 专家仲裁
多语
多语种交付(英法德葡俄等)
How it works

从标注规范到交付,一条可复现的流水线

01 / 规范

专家共建标注规范

专科医生定义评测维度、评分 rubric 与边界规则,形成可复现的标注标准。

02 / 标注

双标注 + 专家仲裁

两名医生独立标注,分歧项由高年资专家仲裁,形成 gold 版本,监控 kappa。

03 / 交付

QA 审计与交付

gold-set 抽检、双盲复核后,以 JSONL + 规范 + QA 报告交付,支持多语种。

先用一份肿瘤诊断推理样板,验证契合度

标注规范、评分 rubric 与样本已就绪,可即刻对照贵司评测需求演示。

Services

四类高价值医疗数据服务

覆盖医疗大模型从评测、对齐到多模态的核心数据需求,每一类都以执业医生为交付主体。

Evaluation

诊断推理评测

量化模型在真实临床场景下的推理质量:不止判断答案对错,而是评估循证过程、鉴别诊断与安全性。

  • 标准化病历模式
  • 不完整自述模式
  • 六维度评分 rubric
  • 危急征象 red-flag
RLHF

RLHF 与偏好数据

由执业医生对模型输出打分、排序、改写,构建符合临床判断的偏好数据,用于强化学习与对齐。

  • 医生偏好排序
  • 回答改写与纠错
  • 安全性红线标注
  • 多轮问诊标注
Guideline

指南循证对齐

按 CSCO / NCCN 等权威指南构建循证参考,标注模型推理与指南路径的偏差,支撑循证对齐训练。

  • 指南条目映射
  • 循证链标注
  • 用药与剂量校验
  • 诊疗路径对齐
Multimodal

多模态影像标注

组织放射、病理等专科医生,进行影像标注、影像报告质量评估与图文多模态对齐。

  • 影像病灶标注
  • 报告质量评估
  • 图文一致性对齐
  • 结构化提取

需要某类数据的定制方案?

告诉我们你的模型、场景与评测目标,我们给出可执行的标注方案与报价。

Specialties

首批可覆盖科室,可按需扩展

每个科室配备对应的执业专科医生团队与高价值标注任务类型。

On

肿瘤

诊断推理 / 治疗方案 eval、指南循证对齐、分期与用药校验。

Rx

影像 / 放射

影像病灶标注、影像报告质量评估、图文多模态对齐。

Cv

心血管

危急征象识别、鉴别诊断、心电与影像结合评测。

En

内分泌 / 慢病

慢病管理路径、家庭医生场景 eval、用药方案标注。

Pu

呼吸

主动追问考察、鉴别诊断纠错、影像与症状结合。

Pd

儿科

儿科专病标注、剂量安全性、生长发育评估。

Nr

神经

神经系统鉴别诊断、影像标注、量表评估。

Pa

病理

病理图像标注、诊断一致性评估、结构化报告。

Em

全科 / 急诊

院内辅诊全流程、red-flag 安全性评测、分诊路径。

Quality & Methodology

质量不是承诺,是可量化的流程

从医生资质到交付验收,每一步都有标准与指标,确保数据可复现、可审计。

01

医生资质核验

专科主治及以上,执业证与专科背景经严格核验后方可上岗。

02

双人独立标注

同一条数据由两名医生独立标注,避免单人偏差。

03

高年资专家仲裁

分歧项升级至资深专家仲裁,形成 gold 版本。

04

一致性监控

Cohen's / Fleiss' kappa 全程监控,低于阈值即触发校准会。

05

Gold-set 审计

每批混入已知答案题盲测标注者,交付前不少于 20% 双盲复核。

06

数据合规

医疗数据脱敏、伦理审查前置、境内不出境,符合数安法与个保法。

质量指标

标注一致性 kappa≥ 0.6
交付前双盲复核率≥ 20%
标注医生资质主治+
争议升级机制三级
数据出境
交付格式JSONL
For Physicians

用你的临床专长,
训练下一代医疗 AI

加入 SinoHealth AI 的执业医生专家网络,远程、灵活、按项目结算,参与前沿医疗大模型的评测与训练数据工作。

Benefits

为什么加入 SinoHealth AI 专家网络

远程灵活

在线完成,自主安排时间,兼顾临床工作。

按项目结算

按专业标注小时计酬,专科越稀缺回报越高。

参与前沿

直接参与国内外医疗大模型的评测与对齐。

发挥专长

用你的专科判断定义 AI 的临床标准。

We're looking for

我们在寻找这样的你

  • 持有有效执业医师资格
  • 主治医师及以上职称(部分项目接受高年资住院医师)
  • 有明确的专科方向
  • 严谨、循证的临床思维

加入流程

01

提交申请与资质

填写表单,说明专科与执业信息。

02

资质核验与试标

核验执业资质,完成一次小样本试标。

03

匹配项目、开始结算

按专科匹配项目,按小时计酬结算。

申请加入专家网络

核验后我们会与您联系。带 * 为必填。

提交后将发送至我们的邮箱,核验后与您联系。

About

依托 SinoHealth 的医疗积累,为大模型时代而生

SinoHealth AI 依托母体在医疗健康数据领域多年的医院资源与执业医生网络,专注于医疗大模型的数据服务。

我们相信,医疗 AI 的天花板取决于数据里有多少真实的临床判断。因此我们把执业医生放进标注的每一环,用可复现的质控体系,帮模型厂商测得准、对得齐、走得稳。

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"医疗大模型的差距,往往不在参数,而在数据里有没有医生的判断。"
— SinoHealth AI 团队理念
Focus
医疗大模型数据服务
Delivery
评测 · RLHF · 循证对齐 · 多模态
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留下信息,我们把肿瘤诊断推理 eval 样板与一页说明发您,并约 20 分钟对齐评测需求。

提交后将发送至 consultation@sinohealths.com,我们会尽快回复。

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