Els 5 millors models lingüístics d'IA que van transformar la medicina i l'assistència sanitària el 2023
En breu
Entre els LLM que van sorgir el 2023, aquí teniu les nostres 5 millors opcions que tenen el potencial de remodelar el panorama mèdic en un futur proper.
Tenint en compte els nombrosos avenços fets per intel·ligència artificial (AI) el 2023, la tecnologia va continuar sent un punt focal d'interès global. La IA va trobar aplicacions en gairebé tots els dominis, amb una de les seves implementacions pràctiques i destacades en la salut i la medicina.
La incorporació de grans models de llenguatge (LLM) ha iniciat una fase transformadora en aquest àmbit, oferint capacitats inigualables en tasques que abasten l'anàlisi diagnòstic fins a les prediccions de tractament. Dissenyats específicament per a aplicacions sanitàries, els LLM utilitzen amplis conjunts de dades i algorismes complexos per analitzar informació mèdica, proporcionant informació valuosa tant per als professionals com per als investigadors.
Ja sigui ajudant en el descobriment de fàrmacs, transcrivint documents mèdics o ajudant en procediments quirúrgics, la IA està revolucionant les pràctiques diàries dels professionals mèdics, mitigant els errors i millorant l'eficiència general.
Entre els LLM més notables que van sorgir el 2023, van destacar cinc revelacions especialment interessants, que tenen el potencial de remodelar el panorama mèdic en el futur.
Med-PaLM 2
Google Research va desenvolupar Med-PaLM específicament per aplicacions mèdiques, donant respostes precises a les consultes mèdiques. Aquest model utilitza els models de llenguatge avançats de Google i destaca com un dels models pioners per assolir un rendiment a nivell d'expert humà a l'hora de respondre a preguntes d'estil USMLE.
Durant les avaluacions, Med-PaLM va mostrar la competència en la comprensió dels símptomes, el raonament complex i la selecció del tractament, aconseguint una taxa de precisió del 86.5% en el punt de referència de l'examen mèdic MedQA en investigació. Malgrat aquestes capacitats prometedores, els investigadors pretenen dur a terme avaluacions més exhaustives per garantir la idoneïtat del model per al desplegament en dominis crítics per a la seguretat.
MedLM
MedLM és una col·lecció de models fonamentals creats per Google, específicament adaptat per a aplicacions en el de salut domini. Dins de la suite MedLM, dos models estan dissenyats estratègicament per gestionar tasques complicades de manera eficient en diversos dominis. Aquests models tenen com a objectiu agilitzar els processos, millorar l'eficiència i contribuir al benestar general del pacient mitjançant l'automatització de tasques.
En particular, l'equip d'investigació de Google es va associar amb Deloitte per provar les capacitats de MedLM. A més, integració amb altres Sistemes d’intel·ligència artificial, com ASCEND de BenchSci, s'ha implementat per elevar l'estàndard i el ritme de la investigació i desenvolupament clínic.
AlphaFold
AlphaFold és un model d'IA avançat dissenyat per DeepMind i mostra la capacitat de preveure la configuració 3D de proteïnes en funció de les seves seqüències d'aminoàcids. En col·laboració amb l'Institut Europeu de Bioinformàtica de l'EMBL (EMBL-EBI), DeepMind ha introduït una base de dades completa que inclou més de 200 milions de prediccions generades per IA. estructures proteiques, destinada a donar suport a les investigacions científiques.
El rendiment excepcional d'AlphaFold a CASP14 va superar significativament altres models, mostrant una gran precisió en els seus resultats. A més, el seu potencial rau a ajudar els investigadors a comprendre les estructures de proteïnes, contribuint així al progrés de la investigació biològica.
ChatGLM-6B
MedConvo és un model bilingüe (xinès-anglès) dissenyat específicament mitjançant un conjunt de dades de metge diàlegs en xinès. Aconseguir l'ajustament en un breu període de temps (13 hores) l'ha convertit en un model d'idioma rendible per aplicacions sanitàries.
En particular, el model compta amb una llargada de seqüència ampliada, cosa que li permet adaptar converses més esteses i aplicacions diverses. Les tècniques d'entrenament, com ara l'afinació supervisada i l'RLHF, contribueixen a millorar la comprensió de les instruccions humanes, donant lloc a un diàleg notable i a una capacitat de resposta a preguntes.
Ceògraf
Ceograph és un model desenvolupat per UT Southwestern Medical Center i il·lustra la seva competència per predir els resultats de pacients amb càncer mitjançant l'anàlisi de mostres de teixit. El Ceograph LLM destaca per generar mapes complexos, facilitant l'examen de la disposició, la distribució i les interaccions cel·lulars. Això suposa un avenç significatiu en l'aprofitament de la IA per replicar l'experiència matisada dels patòlegs humans.
Entrenat en diferents conjunts de dades que inclouen imatges de patologia de diversos subtipus de càncer, Ceograph és hàbil per distingir entre dos subtipus de càncer de pulmó, preveure la probabilitat que les afeccions orals progressin cap a càncer i identificar pacients amb càncer de pulmó amb una probabilitat més alta de respondre positivament a medicaments específics. . En cadascuna d'aquestes aplicacions, el model Ceograph supera constantment els mètodes tradicionals per predir els resultats dels pacients.
Aprofundint en els avenços d'avantguarda en IA per a l'assistència sanitària, la selecció de noves eines representa una evolució significativa de la tecnologia d'IA en el domini mèdic. Cobrint un espectre d'aplicacions, des de l'anàlisi diagnòstic fins a les prediccions de tractament, aquests models d'IA mostren l'impacte potencialment transformador de la IA en l'àmbit mèdic.
renúncia
En línia amb la Directrius del projecte Trust, si us plau, tingueu en compte que la informació proporcionada en aquesta pàgina no pretén ni s'ha d'interpretar com a assessorament legal, fiscal, d'inversió, financer o de cap altra forma. És important invertir només el que et pots permetre perdre i buscar assessorament financer independent si tens dubtes. Per obtenir més informació, us suggerim que feu referència als termes i condicions, així com a les pàgines d'ajuda i assistència proporcionades per l'emissor o l'anunciant. MetaversePost es compromet a fer informes precisos i imparcials, però les condicions del mercat estan subjectes a canvis sense previ avís.
About The Autor
Alisa, una periodista dedicada a la MPost, s'especialitza en criptomoneda, proves de coneixement zero, inversions i l'ampli àmbit de Web3. Amb un gran ull per les tendències i tecnologies emergents, ofereix una cobertura completa per informar i implicar els lectors en el panorama en constant evolució de les finances digitals.
més articles
Alisa, una periodista dedicada a la MPost, s'especialitza en criptomoneda, proves de coneixement zero, inversions i l'ampli àmbit de Web3. Amb un gran ull per les tendències i tecnologies emergents, ofereix una cobertura completa per informar i implicar els lectors en el panorama en constant evolució de les finances digitals.
