Los 5 principales modelos de lenguaje grande de IA que transformaron la medicina y la atención médica en 2023
En Resumen
Entre los LLM que surgieron en 2023, aquí están nuestras cinco opciones principales que tienen el potencial de remodelar el panorama médico en el futuro cercano.
Teniendo en cuenta los numerosos avances realizados por inteligencia artificial (IA) en 2023, la tecnología siguió siendo un punto focal de interés global. La IA encontró aplicaciones en casi todos los ámbitos, siendo una de sus implementaciones prácticas y notables la atención médica y la medicina.
La incorporación de modelos de lenguaje grande (LLM) ha iniciado una fase transformadora en este ámbito, brindando capacidades incomparables en tareas que abarcan el análisis de diagnóstico hasta las predicciones de tratamiento. Diseñados específicamente para aplicaciones de atención médica, los LLM utilizan extensos conjuntos de datos y algoritmos complejos para analizar información médica, proporcionando información valiosa tanto para los profesionales como para los investigadores.
Ya sea ayudando en el descubrimiento de fármacos, transcribiendo documentos médicos o ayudando en procedimientos quirúrgicos, la IA está revolucionando las prácticas diarias de los profesionales médicos, mitigando errores y mejorando la eficiencia general.
Entre los LLM más notables que surgieron en 2023, se destacaron cinco revelaciones particularmente interesantes, que tienen el potencial de remodelar el panorama médico en el futuro.
Med-Palma 2
Google Research desarrolló Med-PaLM específicamente para aplicaciones medicas, brindando respuestas precisas a las consultas médicas. Este modelo utiliza los modelos de lenguaje avanzados de Google y se destaca como uno de los modelos pioneros en lograr un desempeño humano de nivel experto al abordar preguntas de estilo USMLE.
Durante las evaluaciones, Med-PaLM demostró competencia en la comprensión de síntomas, el razonamiento complejo y la selección de tratamientos, logrando una tasa de precisión del 86.5 % en el punto de referencia del examen médico MedQA en investigación. A pesar de estas capacidades prometedoras, los investigadores pretenden realizar evaluaciones más exhaustivas para garantizar la idoneidad del modelo para su implementación en dominios críticos para la seguridad.
MedLM
MedLM es una colección de modelos fundamentales creados por Google, diseñado específicamente para aplicaciones en el la salud dominio. Dentro de la suite MedLM, dos modelos están diseñados estratégicamente para manejar tareas complejas de manera eficiente en varios dominios. Estos modelos tienen como objetivo optimizar los procesos, mejorar la eficiencia y contribuir al bienestar general del paciente a través de la automatización de tareas.
En particular, el equipo de investigación de Google se asoció con Deloitte para probar las capacidades de MedLM. Además, la integración con otros Sistemas de IA, como ASCEND de BenchSci, se ha implementado para elevar el estándar y el ritmo de la investigación y el desarrollo clínicos.
AlphaFold
AlphaFold es un modelo de IA avanzado diseñado por DeepMind y muestra la capacidad de pronosticar la configuración 3D de proteínas en función de sus secuencias de aminoácidos. En colaboración con el Instituto Europeo de Bioinformática (EMBL-EBI) del EMBL, DeepMind ha introducido una base de datos completa que presenta más de 200 millones de predicciones de IA generadas por IA. estructuras proteicas, destinado a apoyar las investigaciones científicas.
El rendimiento excepcional de AlphaFold en CASP14 superó significativamente a otros modelos, mostrando una alta precisión en sus resultados. Además, su potencial radica en ayudar a los investigadores a comprender las estructuras de las proteínas, contribuyendo así al progreso de la investigación biológica.
ChatGLM-6B
MedConvo es un modelo bilingüe (chino-inglés) diseñado específicamente utilizando un conjunto de datos de servicios Diálogos en chino. Lograr un ajuste fino en un breve período de tiempo (13 horas) lo ha convertido en un modelo de lenguaje rentable para aplicaciones sanitarias.
En particular, el modelo cuenta con una longitud de secuencia extendida, lo que le permite acomodar conversaciones más extensas y aplicaciones diversas. Las técnicas de capacitación como el ajuste supervisado y RLHF contribuyen a una mejor comprensión de las instrucciones humanas, lo que resulta en un diálogo notable y habilidades para responder preguntas.
Ceógrafo
Ceograph es un modelo desarrollado por UT Southwestern Medical Center e ilustra su competencia para predecir resultados para los pacientes con cáncer mediante el análisis de muestras de tejido. Ceograph LLM se destaca en la generación de mapas complejos, lo que facilita el examen de la disposición, distribución e interacciones de las células. Esto marca un avance significativo en el aprovechamiento de la IA para replicar la experiencia matizada de los patólogos humanos.
El Ceograph, capacitado con diversos conjuntos de datos que comprenden imágenes patológicas de varios subtipos de cáncer, es experto en distinguir entre dos subtipos de cáncer de pulmón, pronosticar la probabilidad de que las afecciones orales progresen a cáncer e identificar pacientes con cáncer de pulmón con una mayor probabilidad de responder positivamente a medicamentos específicos. . En cada una de estas aplicaciones, el modelo Ceograph supera consistentemente a los métodos tradicionales en la predicción de los resultados de los pacientes.
Al profundizar en los avances de vanguardia en IA para la atención médica, la selección de nuevas herramientas representa una evolución significativa de la tecnología de IA en el ámbito médico. Estos modelos de IA, que cubren un espectro de aplicaciones desde análisis de diagnóstico hasta predicciones de tratamientos, muestran el impacto potencialmente transformador de la IA en el campo médico.
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Sobre el Autor
Alisa, una dedicada periodista del MPost, se especializa en criptomonedas, pruebas de conocimiento cero, inversiones y el amplio ámbito de Web3. Con buen ojo para las tendencias y tecnologías emergentes, ofrece una cobertura completa para informar e involucrar a los lectores en el panorama en constante evolución de las finanzas digitales.
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