I 5 principali modelli linguistici di intelligenza artificiale che hanno trasformato la medicina e l'assistenza sanitaria nel 2023
In Breve
Tra i LLM emersi nel 2023, ecco le nostre 5 migliori scelte che hanno il potenziale per rimodellare il panorama medico nel prossimo futuro.
Considerando i numerosi passi avanti compiuti da intelligenza artificiale (AI) nel 2023, la tecnologia è rimasta un punto focale di interesse globale. L’intelligenza artificiale ha trovato applicazioni in quasi tutti i settori, con una delle sue implementazioni pratiche più degne di nota nell’assistenza sanitaria e nella medicina.
L'incorporazione dei Large Language Models (LLM) ha avviato una fase di trasformazione in questo ambito, offrendo capacità senza precedenti in attività che spaziano dall'analisi diagnostica alle previsioni di trattamento. Progettati appositamente per le applicazioni sanitarie, gli LLM utilizzano ampi set di dati e algoritmi complessi per analizzare le informazioni mediche, fornendo informazioni preziose sia per i professionisti che per i ricercatori.
Che si tratti di aiutare nella scoperta di farmaci, nella trascrizione di documenti medici o nell’assistere nelle procedure chirurgiche, l’intelligenza artificiale sta rivoluzionando le pratiche quotidiane dei professionisti medici, mitigando gli errori e migliorando l’efficienza complessiva.
Tra i LLM più importanti emersi nel 2023, si sono distinti cinque rivelazioni particolarmente interessanti, che hanno il potenziale per rimodellare il panorama medico in futuro.
Med-PaLM 2
Google Research ha sviluppato Med-PaLM appositamente per applicazioni mediche, fornendo risposte accurate alle richieste mediche. Questo modello utilizza i modelli linguistici avanzati di Google e si distingue come uno dei modelli pionieristici per ottenere prestazioni a livello di esperto umano nell'affrontare domande in stile USMLE.
Durante le valutazioni, Med-PaLM ha dimostrato competenza nella comprensione dei sintomi, nel ragionamento complesso e nella selezione del trattamento, ottenendo un tasso di precisione dell'86.5% sul benchmark degli esami medici MedQA nella ricerca. Nonostante queste capacità promettenti, i ricercatori mirano a condurre valutazioni più approfondite per garantire l’idoneità del modello all’implementazione in settori critici per la sicurezza.
MedLM
MedLM è una raccolta di modelli fondamentali creati da Google, specificatamente studiato per le applicazioni in assistenza sanitaria dominio. All'interno della suite MedLM, due modelli sono strategicamente realizzati per gestire compiti complessi in modo efficiente in vari domini. Questi modelli mirano a semplificare i processi, migliorare l’efficienza e contribuire al benessere generale del paziente attraverso l’automazione delle attività.
In particolare, il team di ricerca di Google ha collaborato con Deloitte per testare le capacità di MedLM. Inoltre, l'integrazione con altri Sistemi di intelligenza artificiale, come ASCEND di BenchSci, è stato implementato per elevare lo standard e il ritmo della ricerca e dello sviluppo clinici.
AlphaFold
AlphaFold è un modello di intelligenza artificiale avanzato progettato da DeepMind e mostra la capacità di prevedere la configurazione 3D delle proteine in base alle loro sequenze di aminoacidi. In collaborazione con l’Istituto europeo di bioinformatica dell’EMBL (EMBL-EBI), DeepMind ha introdotto un database completo contenente oltre 200 milioni di previsioni di strutture proteiche, finalizzato a sostenere le indagini scientifiche.
Le eccezionali prestazioni di AlphaFold nel CASP14 hanno superato significativamente altri modelli, dimostrando un’elevata precisione nei risultati. Inoltre, il suo potenziale risiede nell'aiutare i ricercatori a comprendere le strutture delle proteine, contribuendo così al progresso della ricerca biologica.
ChatGLM-6B
MedConvo è un modello bilingue (cinese-inglese) appositamente personalizzato utilizzando un set di dati di medicale dialoghi in cinese. Il raggiungimento della messa a punto in un breve lasso di tempo (13 ore) lo ha reso un modello linguistico economicamente vantaggioso per applicazioni sanitarie.
In particolare, il modello vanta una lunghezza di sequenza estesa, che gli consente di ospitare conversazioni più estese e diverse applicazioni. Tecniche di formazione come la messa a punto supervisionata e RLHF contribuiscono a una migliore comprensione delle istruzioni umane, determinando notevoli capacità di dialogo e di risposta alle domande.
Ceografo
Ceograph è un modello sviluppato dall'UT Southwestern Medical Center e ne illustra l'abilità nel prevedere i risultati Pazienti con tumore analizzando campioni di tessuto. Il Ceograph LLM eccelle nella generazione di mappe complesse, facilitando l'esame della disposizione, della distribuzione e delle interazioni cellulari. Ciò segna un progresso significativo nello sfruttamento dell’intelligenza artificiale per replicare le competenze sfumate dei patologi umani.
Formato su diversi set di dati comprendenti immagini patologiche di vari sottotipi di cancro, il Ceograph è in grado di distinguere tra due sottotipi di cancro ai polmoni, prevedere la probabilità che le condizioni orali progrediscano in cancro e identificare i pazienti affetti da cancro ai polmoni con una maggiore probabilità di rispondere positivamente a farmaci specifici . In ciascuna di queste applicazioni, il modello Ceograph supera costantemente i metodi tradizionali nella previsione dei risultati dei pazienti.
Approfondendo i progressi all’avanguardia dell’intelligenza artificiale per l’assistenza sanitaria, la selezione di nuovi strumenti rappresenta un’evoluzione significativa della tecnologia dell’intelligenza artificiale nel settore medico. Coprendo uno spettro di applicazioni, dall’analisi diagnostica alle previsioni terapeutiche, questi modelli di intelligenza artificiale mostrano l’impatto potenzialmente trasformativo dell’intelligenza artificiale in campo medico.
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Circa l'autore
Alisa, una giornalista dedicata al MPost, è specializzato in criptovaluta, prove a conoscenza zero, investimenti e nel vasto regno di Web3. Con un occhio attento alle tendenze e alle tecnologie emergenti, offre una copertura completa per informare e coinvolgere i lettori nel panorama in continua evoluzione della finanza digitale.
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