Τα κορυφαία 5 μοντέλα μεγάλων γλωσσών AI που μεταμόρφωσαν την ιατρική και την υγειονομική περίθαλψη το 2023
Εν συντομία
Μεταξύ των LLM που εμφανίστηκαν το 2023, εδώ είναι οι κορυφαίες 5 επιλογές μας που έχουν τη δυνατότητα να αναδιαμορφώσουν το ιατρικό τοπίο στο εγγύς μέλλον.
Λαμβάνοντας υπόψη τα πολυάριθμα βήματα που έκανε ο τεχνητή νοημοσύνη (AI) το 2023, η τεχνολογία παρέμεινε κεντρικό σημείο παγκόσμιου ενδιαφέροντος. Η τεχνητή νοημοσύνη βρήκε εφαρμογές σχεδόν σε κάθε τομέα, με μία από τις αξιοσημείωτες και πρακτικές εφαρμογές της να είναι στην υγειονομική περίθαλψη και την ιατρική.
Η ενσωμάτωση των Μεγάλων Γλωσσικών Μοντέλων (LLM) έχει ξεκινήσει μια μεταμορφωτική φάση σε αυτό το πεδίο, παρέχοντας απαράμιλλες δυνατότητες σε εργασίες που εκτείνονται από τη διαγνωστική ανάλυση έως τις προβλέψεις θεραπείας. Προσαρμοσμένα ειδικά για εφαρμογές υγειονομικής περίθαλψης, τα LLM χρησιμοποιούν εκτεταμένα σύνολα δεδομένων και περίπλοκους αλγόριθμους για την ανάλυση ιατρικών πληροφοριών, παρέχοντας πολύτιμες γνώσεις τόσο για τους επαγγελματίες όσο και για τους ερευνητές.
Είτε βοηθά στην ανακάλυψη φαρμάκων, στη μεταγραφή ιατρικών εγγράφων είτε σε χειρουργικές επεμβάσεις, η τεχνητή νοημοσύνη φέρνει επανάσταση στις καθημερινές πρακτικές των ιατρικών επαγγελματιών, μετριάζει τα λάθη και ενισχύει τη συνολική αποτελεσματικότητα.
Μεταξύ των πιο αξιοσημείωτων LLM που εμφανίστηκαν το 2023, ξεχώρισαν πέντε ιδιαίτερα ενδιαφέρουσες αποκαλύψεις, οι οποίες κατέχουν τη δυνατότητα να αναδιαμορφωθεί το ιατρικό τοπίο στο μέλλον.
Med-PaLM 2
Η Google Research ανέπτυξε το Med-PaLM ειδικά για ιατρικές εφαρμογές, παρέχοντας ακριβείς απαντήσεις σε ιατρικές έρευνες. Αυτό το μοντέλο χρησιμοποιεί τα προηγμένα μοντέλα γλώσσας της Google και ξεχωρίζει ως ένα από τα πρωτοποριακά μοντέλα για την επίτευξη επιδόσεων σε επίπεδο ανθρώπινου ειδικού στην αντιμετώπιση ερωτήσεων τύπου USMLE.
Κατά τη διάρκεια των αξιολογήσεων, το Med-PaLM επέδειξε επάρκεια στην κατανόηση των συμπτωμάτων, την περίπλοκη συλλογιστική και την επιλογή θεραπείας, επιτυγχάνοντας ποσοστό ακρίβειας 86.5% στο σημείο αναφοράς ιατρικών εξετάσεων MedQA στην έρευνα. Παρά αυτές τις ελπιδοφόρες δυνατότητες, οι ερευνητές στοχεύουν να πραγματοποιήσουν πιο εμπεριστατωμένες αξιολογήσεις για να εγγυηθούν την καταλληλότητα του μοντέλου για ανάπτυξη σε τομείς κρίσιμους για την ασφάλεια.
MedLM
Το MedLM είναι μια συλλογή βασικών μοντέλων που δημιουργήθηκαν από Google, ειδικά προσαρμοσμένο για εφαρμογές στο υγειονομική περίθαλψη τομέα. Μέσα στη σουίτα MedLM, δύο μοντέλα έχουν σχεδιαστεί στρατηγικά για να χειρίζονται αποτελεσματικά περίπλοκες εργασίες σε διάφορους τομείς. Αυτά τα μοντέλα στοχεύουν στον εξορθολογισμό των διαδικασιών, τη βελτίωση της αποτελεσματικότητας και τη συμβολή στη συνολική ευημερία του ασθενούς μέσω της αυτοματοποίησης εργασιών.
Συγκεκριμένα, η ερευνητική ομάδα της Google συνεργάστηκε με την Deloitte για να δοκιμάσει τις δυνατότητες του MedLM. Επιπλέον, ενσωμάτωση με άλλα Συστήματα AI, όπως το ASCEND από την BenchSci, έχει εφαρμοστεί για την ανύψωση του επιπέδου και του ρυθμού της κλινικής έρευνας και ανάπτυξης.
AlphaFold
Το AlphaFold είναι ένα προηγμένο μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης που κατασκευάστηκε από την DeepMind και παρουσιάζει την ικανότητα να προβλέπει την τρισδιάστατη διαμόρφωση των πρωτεϊνών με βάση τις αλληλουχίες αμινοξέων τους. Σε συνεργασία με το Ευρωπαϊκό Ινστιτούτο Βιοπληροφορικής της EMBL (EMBL-EBI), η DeepMind παρουσίασε μια ολοκληρωμένη βάση δεδομένων που περιλαμβάνει πάνω από 3 εκατομμύρια προβλέψεις τεχνητής νοημοσύνης πρωτεϊνικές δομές, με στόχο την υποστήριξη επιστημονικών ερευνών.
Η εξαιρετική απόδοση του AlphaFold στο CASP14 ξεπέρασε σημαντικά άλλα μοντέλα, επιδεικνύοντας υψηλή ακρίβεια στα αποτελέσματά του. Επιπλέον, το δυναμικό του έγκειται στο να βοηθά τους ερευνητές να κατανοήσουν τις πρωτεϊνικές δομές, συμβάλλοντας έτσι στην πρόοδο της βιολογικής έρευνας.
ChatGLM-6B
Το MedConvo είναι ένα δίγλωσσο μοντέλο (Κινεζικά-Αγγλικά) ειδικά προσαρμοσμένο χρησιμοποιώντας ένα σύνολο δεδομένων ιατρικών διάλογοι στα κινέζικα. Η επίτευξη τελειοποίησης εντός σύντομου χρονικού πλαισίου (13 ώρες) την έχει καταστήσει ένα οικονομικό μοντέλο γλώσσας για εφαρμογές υγειονομικής περίθαλψης.
Συγκεκριμένα, το μοντέλο διαθέτει εκτεταμένο μήκος ακολουθίας, που του επιτρέπει να φιλοξενεί πιο εκτεταμένες συνομιλίες και διαφορετικές εφαρμογές. Τεχνικές εκπαίδευσης όπως η εποπτευόμενη λεπτομέρεια και το RLHF συμβάλλουν στην καλύτερη κατανόηση των ανθρώπινων οδηγιών, με αποτέλεσμα αξιοσημείωτες δεξιότητες διαλόγου και απαντήσεων σε ερωτήσεις.
Ceograph
Το Ceograph είναι ένα μοντέλο που αναπτύχθηκε από το UT Southwestern Medical Center και απεικονίζει την επάρκειά του στην πρόβλεψη των αποτελεσμάτων για ασθενείς με καρκίνο με ανάλυση δειγμάτων ιστού. Το Ceograph LLM υπερέχει στη δημιουργία περίπλοκων χαρτών, διευκολύνοντας την εξέταση της διάταξης, της κατανομής και των αλληλεπιδράσεων των κυττάρων. Αυτό σηματοδοτεί μια σημαντική πρόοδο στη μόχλευση της τεχνητής νοημοσύνης για την αναπαραγωγή της διαφοροποιημένης τεχνογνωσίας των ανθρώπινων παθολόγων.
Εκπαιδευμένο σε διάφορα σύνολα δεδομένων που περιλαμβάνουν εικόνες παθολογίας διαφόρων υποτύπων καρκίνου, το Ceograph είναι έμπειρο στη διάκριση μεταξύ δύο υποτύπων καρκίνου του πνεύμονα, στην πρόβλεψη της πιθανότητας στοματικών παθήσεων να εξελιχθούν σε καρκίνο και στον εντοπισμό ασθενών με καρκίνο του πνεύμονα με μεγαλύτερη πιθανότητα να ανταποκριθούν θετικά σε συγκεκριμένα φάρμακα . Σε κάθε μία από αυτές τις εφαρμογές, το μοντέλο Ceograph ξεπερνά με συνέπεια τις παραδοσιακές μεθόδους στην πρόβλεψη των αποτελεσμάτων των ασθενών.
Εμβαθύνοντας στις προόδους αιχμής στην τεχνητή νοημοσύνη για την υγειονομική περίθαλψη, η επιλογή νέων εργαλείων αντιπροσωπεύει μια σημαντική εξέλιξη της τεχνολογίας AI στον ιατρικό τομέα. Καλύπτοντας ένα φάσμα εφαρμογών από τη διαγνωστική ανάλυση έως τις προβλέψεις θεραπείας, αυτά τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης παρουσιάζουν τον δυνητικά μετασχηματιστικό αντίκτυπο της τεχνητής νοημοσύνης στον ιατρικό τομέα.
Αποποίηση ευθυνών
Σύμφωνα με το Οδηγίες του έργου Trust, σημειώστε ότι οι πληροφορίες που παρέχονται σε αυτήν τη σελίδα δεν προορίζονται και δεν πρέπει να ερμηνεύονται ως νομικές, φορολογικές, επενδυτικές, χρηματοοικονομικές ή οποιαδήποτε άλλη μορφή συμβουλής. Είναι σημαντικό να επενδύσετε μόνο ό,τι έχετε την πολυτέλεια να χάσετε και να αναζητήσετε ανεξάρτητες οικονομικές συμβουλές εάν έχετε οποιεσδήποτε αμφιβολίες. Για περισσότερες πληροφορίες, προτείνουμε να ανατρέξετε στους όρους και τις προϋποθέσεις, καθώς και στις σελίδες βοήθειας και υποστήριξης που παρέχονται από τον εκδότη ή τον διαφημιστή. MetaversePost δεσμεύεται για ακριβείς, αμερόληπτες αναφορές, αλλά οι συνθήκες της αγοράς υπόκεινται σε αλλαγές χωρίς προειδοποίηση.
Σχετικά με το Συγγραφέας
Alisa, αφοσιωμένη δημοσιογράφος στο MPost, ειδικεύεται στα κρυπτονομίσματα, τις αποδείξεις μηδενικής γνώσης, τις επενδύσεις και την εκτεταμένη σφαίρα Web3. Με έντονο μάτι για τις αναδυόμενες τάσεις και τεχνολογίες, παρέχει ολοκληρωμένη κάλυψη για την ενημέρωση και την εμπλοκή των αναγνωστών στο συνεχώς εξελισσόμενο τοπίο της ψηφιακής χρηματοδότησης.
Περισσότερα άρθρα
Alisa, αφοσιωμένη δημοσιογράφος στο MPost, ειδικεύεται στα κρυπτονομίσματα, τις αποδείξεις μηδενικής γνώσης, τις επενδύσεις και την εκτεταμένη σφαίρα Web3. Με έντονο μάτι για τις αναδυόμενες τάσεις και τεχνολογίες, παρέχει ολοκληρωμένη κάλυψη για την ενημέρωση και την εμπλοκή των αναγνωστών στο συνεχώς εξελισσόμενο τοπίο της ψηφιακής χρηματοδότησης.
