5 مدل برتر زبان هوش مصنوعی که پزشکی و مراقبت های بهداشتی را در سال 2023 متحول کردند
به طور خلاصه
در میان LLM هایی که در سال 2023 ظهور کردند، در اینجا 5 انتخاب برتر ما وجود دارد که پتانسیل تغییر شکل چشم انداز پزشکی را در آینده نزدیک دارند.
با توجه به گام های متعددی که توسط هوش مصنوعی (AI) در سال 2023، این فناوری یک نقطه کانونی مورد توجه جهانی باقی ماند. هوش مصنوعی تقریباً در هر حوزه ای کاربرد پیدا کرد که یکی از کاربردهای قابل توجه و کاربردی آن در مراقبت های بهداشتی و پزشکی است.
ادغام مدل‌های زبان بزرگ (LLM) یک مرحله دگرگون‌کننده را در این حوزه آغاز کرده است و قابلیت‌های بی‌نظیری را در وظایفی که شامل تجزیه و تحلیل تشخیصی تا پیش‌بینی‌های درمان است، ارائه می‌کند. LLM ها که به طور خاص برای برنامه های مراقبت های بهداشتی طراحی شده اند، از مجموعه داده های گسترده و الگوریتم های پیچیده برای تجزیه و تحلیل اطلاعات پزشکی استفاده می کنند و بینش های ارزشمندی را برای پزشکان و محققان ارائه می دهند.
چه کمک به کشف دارو، رونویسی اسناد پزشکی یا کمک به روش های جراحی، هوش مصنوعی انقلابی در شیوه های روزانه متخصصان پزشکی ایجاد می کند، خطاها را کاهش می دهد و کارایی کلی را افزایش می دهد.
در میان برجسته‌ترین LLMهایی که در سال 2023 ظهور کردند، پنج افشاگری به‌ویژه جالب توجه بود که پتانسیل تغییر شکل چشم‌انداز پزشکی را در آینده حفظ می‌کرد.
Med-PaLM 2
Google Research Med-PaLM را به طور خاص برای برنامه های پزشکی، ارائه پاسخ های دقیق به سوالات پزشکی. این مدل از مدل‌های زبان پیشرفته Google استفاده می‌کند و به عنوان یکی از مدل‌های پیشگام برای دستیابی به عملکرد در سطح متخصص انسانی در پاسخگویی به سؤالات سبک USMLE برجسته می‌شود.
در طی ارزیابی‌ها، Med-PaLM مهارت در درک علائم، استدلال پیچیده و انتخاب درمان را نشان داد و به نرخ دقت 86.5٪ در معیار آزمایش پزشکی MedQA در تحقیقات دست یافت. علی‌رغم این قابلیت‌های امیدوارکننده، هدف محققان انجام ارزیابی‌های کامل‌تر برای تضمین مناسب بودن مدل برای استقرار در حوزه‌های حیاتی ایمنی است.
MedLM
MedLM مجموعه ای از مدل های اساسی است که توسط گوگل، به طور خاص برای برنامه های کاربردی در بهداشت و درمان دامنه. در مجموعه MedLM، دو مدل به صورت استراتژیک ساخته شده اند تا وظایف پیچیده را به طور موثر در دامنه های مختلف انجام دهند. هدف این مدل ها ساده کردن فرآیندها، افزایش کارایی و کمک به رفاه کلی بیمار از طریق اتوماسیون کار است.
قابل ذکر است، تیم تحقیقاتی گوگل با Deloitte برای آزمایش قابلیت‌های MedLM همکاری کرد. علاوه بر این، ادغام با دیگر سیستم های هوش مصنوعیمانند ASCEND توسط BenchSci، برای ارتقای استاندارد و سرعت تحقیق و توسعه بالینی پیاده سازی شده است.
آلفافولد
AlphaFold یک مدل هوش مصنوعی پیشرفته است که توسط DeepMind مهندسی شده است و قابلیت پیش بینی پیکربندی سه بعدی پروتئین ها را بر اساس توالی اسید آمینه آنها نشان می دهد. DeepMind با همکاری موسسه بیوانفورماتیک اروپایی EMBL (EMBL-EBI)، پایگاه داده جامعی را با بیش از 3 میلیون پیش بینی تولید شده توسط هوش مصنوعی معرفی کرده است. ساختارهای پروتئینی، با هدف حمایت از تحقیقات علمی.
عملکرد استثنایی AlphaFold در CASP14 به طور قابل توجهی از سایر مدل ها پیشی گرفت و دقت بالایی را در نتایج آن به نمایش گذاشت. علاوه بر این، پتانسیل آن در کمک به محققان در درک ساختارهای پروتئینی نهفته است و در نتیجه به پیشرفت تحقیقات بیولوژیکی کمک می کند.
ChatGLM-6B
MedConvo یک مدل دو زبانه (چینی-انگلیسی) است که به طور خاص با استفاده از مجموعه داده ای از پزشکی دیالوگ ها به زبان چینی دستیابی به تنظیم دقیق در یک بازه زمانی کوتاه (13 ساعت)، آن را به یک مدل زبانی مقرون به صرفه تبدیل کرده است. برنامه های کاربردی مراقبت های بهداشتی.
قابل ذکر است که این مدل دارای طول توالی طولانی است که به آن امکان می دهد مکالمات گسترده تر و برنامه های کاربردی متنوع را در خود جای دهد. تکنیک‌های آموزشی مانند تنظیم دقیق نظارت شده و RLHF به درک بهتر دستورالعمل‌های انسانی کمک می‌کنند، که منجر به مهارت‌های قابل‌توجهی در گفتگو و پاسخگویی به پرسش می‌شود.
سئوگراف
Ceograph مدلی است که توسط مرکز پزشکی UT Southwestern توسعه یافته است و مهارت آن را در پیش بینی نتایج برای بیماران مبتلا به سرطان با آنالیز نمونه های بافتی Ceograph LLM در تولید نقشه های پیچیده، تسهیل بررسی آرایش سلولی، توزیع و تعاملات برتر است. این یک پیشرفت قابل توجه در استفاده از هوش مصنوعی برای تکرار تخصص دقیق آسیب شناسان انسانی است.
Ceograph که بر روی مجموعه داده‌های متنوعی که شامل تصاویر آسیب‌شناسی زیرگروه‌های مختلف سرطان است، آموزش دیده است، در تمایز بین دو نوع زیرمجموعه سرطان ریه، پیش‌بینی احتمال پیشرفت بیماری‌های دهان به سرطان، و شناسایی بیماران سرطان ریه با احتمال بالاتر پاسخ مثبت به داروهای خاص ماهر است. . در هر یک از این کاربردها، مدل Ceograph به طور مداوم از روش‌های سنتی در پیش‌بینی نتایج بیمار پیشی می‌گیرد.
با بررسی پیشرفت‌های پیشرفته در هوش مصنوعی برای مراقبت‌های بهداشتی، انتخاب ابزارهای جدید نشان‌دهنده تحول چشمگیری در فناوری هوش مصنوعی در حوزه پزشکی است. این مدل‌های هوش مصنوعی با پوشش طیفی از کاربردها از تجزیه و تحلیل تشخیصی تا پیش‌بینی‌های درمانی، تأثیر تغییرپذیر بالقوه هوش مصنوعی را در زمینه پزشکی به نمایش می‌گذارند.
سلب مسئولیت
در خط با دستورالعمل های پروژه اعتماد، لطفاً توجه داشته باشید که اطلاعات ارائه شده در این صفحه به عنوان مشاوره حقوقی، مالیاتی، سرمایه گذاری، مالی یا هر شکل دیگری در نظر گرفته نشده است و نباید تفسیر شود. مهم است که فقط در موردی سرمایه گذاری کنید که توانایی از دست دادن آن را دارید و در صورت شک و تردید به دنبال مشاوره مالی مستقل باشید. برای کسب اطلاعات بیشتر، پیشنهاد می کنیم به شرایط و ضوابط و همچنین صفحات راهنمایی و پشتیبانی ارائه شده توسط صادرکننده یا تبلیغ کننده مراجعه کنید. MetaversePost متعهد به گزارش دقیق و بی طرفانه است، اما شرایط بازار بدون اطلاع قبلی ممکن است تغییر کند.
درباره نویسنده
آلیسا، یک روزنامه نگار اختصاصی در MPostمتخصص در ارزهای دیجیتال، اثبات دانش صفر، سرمایه گذاری و حوزه گسترده Web3. او با نگاهی دقیق به روندها و فناوری‌های نوظهور، پوشش جامعی را برای اطلاع‌رسانی و مشارکت خوانندگان در چشم‌انداز همیشه در حال تحول مالی دیجیتال ارائه می‌کند.
مقالات بیشتر
آلیسا، یک روزنامه نگار اختصاصی در MPostمتخصص در ارزهای دیجیتال، اثبات دانش صفر، سرمایه گذاری و حوزه گسترده Web3. او با نگاهی دقیق به روندها و فناوری‌های نوظهور، پوشش جامعی را برای اطلاع‌رسانی و مشارکت خوانندگان در چشم‌انداز همیشه در حال تحول مالی دیجیتال ارائه می‌کند.
