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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
gold-set 抽检、双盲复核后,以 JSONL + 规范 + QA 报告交付,支持多语种。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
诊断推理 / 治疗方案 eval、指南循证对齐、分期与用药校验。
影像病灶标注、影像报告质量评估、图文多模态对齐。
危急征象识别、鉴别诊断、心电与影像结合评测。
慢病管理路径、家庭医生场景 eval、用药方案标注。
主动追问考察、鉴别诊断纠错、影像与症状结合。
儿科专病标注、剂量安全性、生长发育评估。
神经系统鉴别诊断、影像标注、量表评估。
病理图像标注、诊断一致性评估、结构化报告。
院内辅诊全流程、red-flag 安全性评测、分诊路径。
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。
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。
同一条数据由两名医生独立标注,避免单人偏差。
分歧项升级至资深专家仲裁,形成 gold 版本。
Cohen's / Fleiss' kappa 全程监控,低于阈值即触发校准会。
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。
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。
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。
在线完成,自主安排时间,兼顾临床工作。
按专业标注小时计酬,专科越稀缺回报越高。
直接参与国内外医疗大模型的评测与对齐。
用你的专科判断定义 AI 的临床标准。
填写表单,说明专科与执业信息。
核验执业资质,完成一次小样本试标。
按专科匹配项目,按小时计酬结算。
提交后将发送至我们的邮箱,核验后与您联系。
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。
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。