Die 5 besten KI-Modelle für große Sprachen, die die Medizin und das Gesundheitswesen im Jahr 2023 verändert haben
In Kürze
Unter den LLM-Studiengängen, die im Jahr 2023 auf den Markt kamen, sind hier unsere Top-5-Auswahl, die das Potenzial haben, die medizinische Landschaft in naher Zukunft neu zu gestalten.
Angesichts der zahlreichen Fortschritte, die von gemacht wurden künstliche Intelligenz (KI) blieb die Technologie auch im Jahr 2023 im Mittelpunkt des globalen Interesses. KI fand in nahezu allen Bereichen Anwendung, wobei eine ihrer bemerkenswertesten und praktischen Anwendungen im Gesundheitswesen und in der Medizin zu finden ist.
Die Integration von Large Language Models (LLMs) hat eine Transformationsphase in diesem Bereich eingeleitet und beispiellose Fähigkeiten für Aufgaben bereitgestellt, die von der diagnostischen Analyse bis hin zu Behandlungsvorhersagen reichen. Speziell auf Anwendungen im Gesundheitswesen zugeschnittene LLMs nutzen umfangreiche Datensätze und komplexe Algorithmen zur Analyse medizinischer Informationen und liefern wertvolle Erkenntnisse sowohl für Ärzte als auch für Forscher.
Ob es um die Arzneimittelentwicklung, die Transkription medizinischer Dokumente oder die Unterstützung bei chirurgischen Eingriffen geht: KI revolutioniert die tägliche Praxis medizinischer Fachkräfte, verringert Fehler und steigert die Gesamteffizienz.
Unter den bemerkenswertesten LLMs, die im Jahr 2023 entstanden sind, stachen fünf besonders interessante Enthüllungen hervor, die das Potenzial haben, die medizinische Landschaft in der Zukunft neu zu gestalten.
Med-Palm 2
Google Research hat Med-PaLM speziell für entwickelt medizinische Anwendungen, Bereitstellung präziser Antworten auf medizinische Anfragen. Dieses Modell nutzt die fortschrittlichen Sprachmodelle von Google und gilt als eines der bahnbrechenden Modelle, um bei der Beantwortung von Fragen im USMLE-Stil die Leistung eines menschlichen Experten zu erreichen.
Bei den Bewertungen stellte Med-PaLM seine Kompetenz im Symptomverständnis, in der komplexen Argumentation und in der Behandlungsauswahl unter Beweis und erreichte eine Genauigkeitsrate von 86.5 % beim MedQA-Benchmark für medizinische Untersuchungen in der Forschung. Trotz dieser vielversprechenden Fähigkeiten wollen die Forscher gründlichere Bewertungen durchführen, um die Eignung des Modells für den Einsatz in sicherheitskritischen Bereichen sicherzustellen.
MedLM
MedLM ist eine Sammlung grundlegender Modelle, die von erstellt wurden Google, speziell zugeschnitten für Anwendungen in der Gesundheitswesen Domain. Innerhalb der MedLM-Suite sind zwei Modelle strategisch konzipiert, um komplexe Aufgaben in verschiedenen Bereichen effizient zu bewältigen. Diese Modelle zielen darauf ab, Prozesse zu rationalisieren, die Effizienz zu steigern und durch Aufgabenautomatisierung zum allgemeinen Wohlbefinden des Patienten beizutragen.
Insbesondere arbeitete das Forschungsteam von Google mit Deloitte zusammen, um die Fähigkeiten von MedLM zu testen. Darüber hinaus Integration mit anderen KI-Systeme, wie ASCEND von BenchSci, wurden implementiert, um den Standard und das Tempo der klinischen Forschung und Entwicklung zu erhöhen.
AlphaFold
AlphaFold ist ein fortschrittliches KI-Modell, das von DeepMind entwickelt wurde und die Fähigkeit aufweist, die 3D-Konfiguration von Proteinen basierend auf ihren Aminosäuresequenzen vorherzusagen. In Zusammenarbeit mit dem Europäischen Bioinformatik-Institut des EMBL (EMBL-EBI) hat DeepMind eine umfassende Datenbank mit über 200 Millionen KI-generierten Vorhersagen eingeführt Proteinstrukturen, mit dem Ziel, wissenschaftliche Untersuchungen zu unterstützen.
Die außergewöhnliche Leistung von AlphaFold in CASP14 übertraf andere Modelle deutlich und zeigte eine hohe Genauigkeit der Ergebnisse. Darüber hinaus liegt sein Potenzial darin, Forschern dabei zu helfen, Proteinstrukturen zu verstehen und so zum Fortschritt der biologischen Forschung beizutragen.
ChatGLM-6B
MedConvo ist ein zweisprachiges Modell (Chinesisch-Englisch), das speziell auf einen Datensatz von zugeschnitten ist sowie medizinische Dialoge auf Chinesisch. Die Feinabstimmung innerhalb eines kurzen Zeitrahmens (13 Stunden) hat es zu einem kostengünstigen Sprachmodell gemacht Gesundheitsanwendungen.
Bemerkenswert ist, dass das Modell über eine längere Sequenzlänge verfügt, sodass längere Gespräche und vielfältige Anwendungen möglich sind. Trainingstechniken wie Supervised Fine-Tuning und RLHF tragen zu einem verbesserten Verständnis menschlicher Anweisungen bei, was zu bemerkenswerten Fähigkeiten im Dialog und bei der Beantwortung von Fragen führt.
Ceograph
Ceograph ist ein vom UT Southwestern Medical Center entwickeltes Modell und veranschaulicht seine Kompetenz bei der Vorhersage von Ergebnissen Krebspatienten durch Analyse von Gewebeproben. Der Ceograph LLM zeichnet sich durch die Erstellung komplexer Karten aus und erleichtert die Untersuchung der Zellanordnung, -verteilung und -interaktionen. Dies stellt einen bedeutenden Fortschritt bei der Nutzung von KI dar, um das differenzierte Fachwissen menschlicher Pathologen zu reproduzieren.
Basierend auf verschiedenen Datensätzen, die Pathologiebilder verschiedener Krebssubtypen umfassen, ist der Ceograph in der Lage, zwischen zwei Subtypen von Lungenkrebs zu unterscheiden, die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass sich orale Erkrankungen zu Krebs entwickeln, und Lungenkrebspatienten zu identifizieren, bei denen die Wahrscheinlichkeit höher ist, dass sie positiv auf bestimmte Medikamente ansprechen . In jeder dieser Anwendungen übertrifft das Ceograph-Modell herkömmliche Methoden bei der Vorhersage von Patientenergebnissen durchweg.
Wenn man sich mit den neuesten Fortschritten in der KI für das Gesundheitswesen befasst, stellt die Auswahl neuer Tools eine bedeutende Weiterentwicklung der KI-Technologie im medizinischen Bereich dar. Diese KI-Modelle decken ein Spektrum von Anwendungen ab, von diagnostischen Analysen bis hin zu Behandlungsvorhersagen, und zeigen die potenziell transformativen Auswirkungen von KI auf den medizinischen Bereich.
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Über den Autor
Alisa, eine engagierte Journalistin bei der MPost, ist auf Kryptowährungen, Zero-Knowledge-Proofs, Investitionen und den weitreichenden Bereich spezialisiert Web3. Mit einem scharfen Blick für neue Trends und Technologien liefert sie eine umfassende Berichterstattung, um die Leser über die sich ständig weiterentwickelnde Landschaft des digitalen Finanzwesens zu informieren und einzubeziehen.
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