Top 5 des grands modèles de langage d'IA qui ont transformé la médecine et les soins de santé en 2023
En bref
Parmi les LLM apparus en 2023, voici notre top 5 des choix qui pourraient potentiellement remodeler le paysage médical dans un avenir proche.
Compte tenu des nombreux progrès réalisés par intelligence artificielle (IA) en 2023, la technologie est restée un centre d'intérêt mondial. L’IA a trouvé des applications dans presque tous les domaines, l’une de ses mises en œuvre remarquables et pratiques étant celle des soins de santé et de la médecine.
L'incorporation de grands modèles linguistiques (LLM) a lancé une phase de transformation dans ce domaine, offrant des capacités inégalées dans des tâches allant de l'analyse diagnostique aux prédictions de traitement. Conçus spécifiquement pour les applications de soins de santé, les LLM utilisent de vastes ensembles de données et des algorithmes complexes pour analyser les informations médicales, fournissant ainsi des informations précieuses aux praticiens et aux chercheurs.
Qu'elle aide à la découverte de médicaments, à la transcription de documents médicaux ou à des interventions chirurgicales, l'IA révolutionne les pratiques quotidiennes des professionnels de la santé, atténuant les erreurs et améliorant l'efficacité globale.
Parmi les LLM les plus remarquables apparus en 2023, cinq révélations particulièrement intéressantes se sont démarquées, susceptibles de remodeler le paysage médical à l’avenir.
Med-PaLM 2
Google Research a développé Med-PaLM spécifiquement pour applications médicales, apportant des réponses précises aux demandes médicales. Ce modèle utilise les modèles linguistiques avancés de Google et se distingue comme l'un des modèles pionniers pour atteindre des performances de niveau expert humain dans la réponse aux questions de style USMLE.
Au cours des évaluations, Med-PaLM a démontré sa maîtrise de la compréhension des symptômes, du raisonnement complexe et de la sélection du traitement, atteignant un taux d'exactitude de 86.5 % sur la référence des examens médicaux MedQA en recherche. Malgré ces capacités prometteuses, les chercheurs visent à mener des évaluations plus approfondies pour garantir l’adéquation du modèle au déploiement dans des domaines critiques pour la sécurité.
MedLM
MedLM est une collection de modèles fondamentaux créés par Google, spécialement conçu pour les applications dans le la médecine domaine. Au sein de la suite MedLM, deux modèles sont conçus de manière stratégique pour gérer efficacement des tâches complexes dans divers domaines. Ces modèles visent à rationaliser les processus, à améliorer l’efficacité et à contribuer au bien-être général des patients grâce à l’automatisation des tâches.
Notamment, l’équipe de recherche de Google s’est associée à Deloitte pour tester les capacités de MedLM. De plus, l'intégration avec d'autres Systèmes d'IA, comme ASCEND de BenchSci, a été mis en œuvre pour élever le niveau et le rythme de la recherche et du développement cliniques.
AlphaFold
AlphaFold est un modèle d'IA avancé conçu par DeepMind et présente la capacité de prévoir la configuration 3D des protéines en fonction de leurs séquences d'acides aminés. En collaboration avec l'Institut européen de bioinformatique de l'EMBL (EMBL-EBI), DeepMind a introduit une base de données complète contenant plus de 200 millions de prédictions générées par l'IA sur structures protéiques, visant à soutenir les recherches scientifiques.
Les performances exceptionnelles d’AlphaFold dans CASP14 ont largement surpassé les autres modèles, démontrant une grande précision dans ses résultats. De plus, son potentiel réside dans le fait d’aider les chercheurs à comprendre les structures des protéines, contribuant ainsi au progrès de la recherche biologique.
ChatGLM-6B
MedConvo est un modèle bilingue (chinois-anglais) spécialement conçu à l'aide d'un ensemble de données de médical dialogues en chinois. La mise au point dans un court laps de temps (13 heures) en a fait un modèle de langage rentable pour applications de soins de santé.
Le modèle dispose notamment d’une longueur de séquence étendue, lui permettant de prendre en charge des conversations plus étendues et des applications diverses. Les techniques de formation telles que le réglage fin supervisé et le RLHF contribuent à une meilleure compréhension des instructions humaines, ce qui se traduit par des compétences remarquables en matière de dialogue et de réponse aux questions.
Céographe
Ceograph est un modèle développé par l'UT Southwestern Medical Center et illustre sa capacité à prédire les résultats pour patients atteints de cancer en analysant des échantillons de tissus. Le Ceograph LLM excelle dans la génération de cartes complexes, facilitant l'examen de la disposition, de la distribution et des interactions des cellules. Cela marque une avancée significative dans l’exploitation de l’IA pour reproduire l’expertise nuancée des pathologistes humains.
Formé sur divers ensembles de données comprenant des images pathologiques de divers sous-types de cancer, le Ceograph est capable de distinguer deux sous-types de cancer du poumon, de prévoir la probabilité que des affections bucco-dentaires évoluent vers un cancer et d'identifier les patients atteints d'un cancer du poumon ayant une probabilité plus élevée de répondre positivement à des médicaments spécifiques. . Dans chacune de ces applications, le modèle Ceograph surpasse systématiquement les méthodes traditionnelles pour prédire les résultats pour les patients.
En explorant les avancées de pointe de l’IA pour les soins de santé, la sélection de nouveaux outils représente une évolution significative de la technologie de l’IA dans le domaine médical. Couvrant un spectre d'applications allant de l'analyse diagnostique aux prédictions de traitement, ces modèles d'IA mettent en valeur l'impact potentiellement transformateur de l'IA sur le domaine médical.
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A propos de l'auteur
Alisa, journaliste dévouée au MPost, se spécialise dans les crypto-monnaies, les preuves sans connaissance, les investissements et le vaste domaine de Web3. Avec un œil attentif sur les tendances et technologies émergentes, elle propose une couverture complète pour informer et impliquer les lecteurs dans le paysage en constante évolution de la finance numérique.
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