Ngày 23 tháng 12, tại buổi ra mắt sản phẩm AI DingTalk 1.1, Vương Cường Vũ, người sáng lập Yi Sheng Jian Kang, cho biết "Bác sĩ Đậu Khấu - Trợ lý Siêu cấp" do công ty cùng phát triển với DingTalk dựa trên mô hình lớn dành riêng cho ngành y tế đã được ra mắt trên chợ ứng dụng DingTalk. Chỉ trong vòng mười ngày, sản phẩm này đã được tích hợp vào hơn 300 cơ sở y tế trên toàn quốc, bao gồm những bệnh viện lớn như Bệnh viện Bắc Y Tam Viện, Bệnh viện Hồng Phòng Tử Thượng Hải, cũng như các cơ sở tuyến dưới như Bệnh viện Bảo vệ Bà mẹ và Trẻ em A Lạt Thiện Tả Kỳ, thể hiện bước tiến đột phá của trí tuệ nhân tạo (AI) trong y tế về hiệu quả chẩn đoán và khả năng phổ cập.
Khắc phục vấn đề "ảo giác", thực hiện chẩn đoán theo bằng chứng
Vương Cường Vũ chỉ ra rằng, với tư cách là một công ty công nghệ chuyên về AI chăm sóc sức khỏe phụ nữ, Yi Sheng Jian Kang đã khởi động dự án xây dựng mô hình lớn chuyên khoa phụ sản cùng DingTalk từ nửa năm trước. Mô hình "Đậu Khấu Phụ sản Lớn" từng ra mắt trước đó đã chứng minh tính khả thi về mặt kỹ thuật; phiên bản nâng cấp lần này – “Trợ lý Siêu cấp Bác sĩ Đậu Khấu” – tiếp tục giải quyết điểm khó cốt lõi của AI y tế: các mô hình lớn phổ thông truyền thống (như DeepSeek) dù sử dụng công nghệ RAG vẫn tồn tại tỷ lệ "ảo giác" cao, dễ dẫn đến nguy cơ chẩn đoán sai. Thông qua việc tăng cường huấn luyện mô hình chuyên ngành, mô hình Đậu Khấu đã đạt mục tiêu "không ảo giác", đảm bảo mọi đề xuất chẩn đoán đều dựa trên tài liệu uy tín và chuỗi bằng chứng lâm sàng, giảm đáng kể nguy cơ chẩn đoán nhầm.
Kết hợp Agent và mô hình chuyên dụng, thúc đẩy ứng dụng AI tại lâm sàng
“Sự kết hợp giữa mô hình và ứng dụng Agent giúp kiến thức y tế chuyên sâu thực sự đến tay các bác sĩ tuyến đầu,” Vương Cường Vũ nhấn mạnh. Trợ lý Siêu cấp Bác sĩ Đậu Khấu không chỉ đưa ra gợi ý chẩn đoán mà còn tự động tạo danh sách kiểm tra hoặc trích dẫn tài liệu tham khảo. Sự tích hợp sâu giữa chức năng Agent và mô hình chuyên biệt trở thành chìa khóa để AI hỗ trợ ngành y. Nền tảng DEAP do DingTalk cung cấp đóng vai trò then chốt trong việc triển khai công nghệ, với sự hợp tác chặt chẽ giữa đội ngũ DingTalk và Yi Sheng Jian Kang trong các khâu từ gán nhãn dữ liệu, làm sạch dữ liệu đến tối ưu hóa thuật toán, vượt qua các khó khăn kỹ thuật như học tăng cường (reinforcement learning), hàm phần thưởng (reward function), hỗ trợ toàn bộ quá trình từ tiền huấn luyện đến thương mại hóa sản phẩm.
Mô hình chuyên ngành: chìa khóa cho “nửa sau” của AI y tế
Vương Cường Vũ phân tích thêm xu hướng ngành, cho rằng “nửa sau” của AI y tế đang tập trung vào sự kết hợp giữa mô hình chuyên ngành và công nghệ Agent. Các mô hình lớn phổ thông khó có thể đáp ứng yêu cầu khắt khe về độ chính xác và bằng chứng trong lĩnh vực y tế, trong khi mô hình chuyên ngành thông qua huấn luyện định hướng và phối hợp với các công cụ chuyên biệt có thể giải quyết hiệu quả hơn các vấn đề lâm sàng. DingTalk đã áp dụng logic tương tự vào các lĩnh vực như dịch vụ khách hàng AI, chứng minh tính phổ quát của mô hình chuyên ngành. Ông kêu gọi ngành y tế nắm bắt xu hướng này: “DingTalk đang biến những công nghệ phức tạp thành các công cụ dễ dùng, giúp cả doanh nghiệp vừa và nhỏ cũng có thể tiếp cận năng lực AI với chi phí thấp — đây là bước đi then chốt hướng tới sự phổ cập trong y tế.”
Cùng xây dựng hệ sinh thái AI tin cậy, hướng tới y tế công bằng
Nhìn về tương lai, Yi Sheng Jian Kang dự định mở rộng hợp tác với DingTalk, thúc đẩy ứng dụng mô hình Đậu Khấu trong các lĩnh vực như chẩn đoán phụ sản và quản lý sức khỏe. Vương Cường Vũ nói: “Mục tiêu cuối cùng của AI y tế là ‘dựa trên bằng chứng’ và ‘đáng tin cậy’, và chiến lược hệ sinh thái AI của DingTalk đang cung cấp nền tảng kỹ thuật vững chắc cho mục tiêu này.”
We dedicated to serving clients with professional DingTalk solutions. If you'd like to learn more about DingTalk platform applications, feel free to contact our online customer service or email at
Using DingTalk: Before & After
Before
- × Team Chaos: Team members are all busy with their own tasks, standards are inconsistent, and the more communication there is, the more chaotic things become, leading to decreased motivation.
- × Info Silos: Important information is scattered across WhatsApp/group chats, emails, Excel spreadsheets, and numerous apps, often resulting in lost, missed, or misdirected messages.
- × Manual Workflow: Tasks are still handled manually: approvals, scheduling, repair requests, store visits, and reports are all slow, hindering frontline responsiveness.
- × Admin Burden: Clocking in, leave requests, overtime, and payroll are handled in different systems or calculated using spreadsheets, leading to time-consuming statistics and errors.
After
- ✓ Unified Platform: By using a unified platform to bring people and tasks together, communication flows smoothly, collaboration improves, and turnover rates are more easily reduced.
- ✓ Official Channel: Information has an "official channel": whoever is entitled to see it can see it, it can be tracked and reviewed, and there's no fear of messages being skipped.
- ✓ Digital Agility: Processes run online: approvals are faster, tasks are clearer, and store/on-site feedback is more timely, directly improving overall efficiency.
- ✓ Automated HR: Clocking in, leave requests, and overtime are automatically summarized, and attendance reports can be exported with one click for easy payroll calculation.
Operate smarter, spend less
Streamline ops, reduce costs, and keep HQ and frontline in sync—all in one platform.
9.5x
Operational efficiency
72%
Cost savings
35%
Faster team syncs
Want to a Free Trial? Please book our Demo meeting with our AI specilist as below link:
https://www.dingtalk-global.com/contact

Tiếng Việt
English
اللغة العربية
Bahasa Indonesia
Bahasa Melayu
ภาษาไทย
简体中文 