5 年に医療とヘルスケアを変革した AI 大規模言語モデル トップ 2023
簡単に言えば
2023 年に登場した LLM の中で、近い将来に医療情勢を再構築する可能性を秘めた LLM のトップ 5 を紹介します。
これまでの数々の進歩を考慮すると、 人工知能 （AI）2023 年になっても、このテクノロジーは依然として世界的な関心の中心でした。 AI はほぼすべての分野で応用が見出されており、その注目すべき実用的な実装の XNUMX つはヘルスケアと医療です。
大規模言語モデル (LLM) の組み込みにより、この領域では変革の段階が始まり、診断分析から治療予測に至るタスクにおいて比類のない機能が提供されます。医療アプリケーション向けに特別に調整された LLM は、広範なデータセットと複雑なアルゴリズムを利用して医療情報を分析し、医療従事者と研究者の両方に貴重な洞察を提供します。
創薬の支援、医療文書の転記、外科手術の支援など、AI は医療専門家の日常業務に革命をもたらし、エラーを軽減し、全体的な効率を向上させています。
2023 年に登場した最も注目すべき LLM の中で、特に興味深い XNUMX つの新事実が際立っており、将来の医療情勢を再構築する可能性を秘めています。
Med-PaLM 2
Google Research は、以下の目的に特化した Med-PaLM を開発しました。 医療アプリケーション、医療上の問い合わせに対して正確な回答を提供します。このモデルは Google の高度な言語モデルを利用しており、USMLE スタイルの質問に対処する際に人間の専門家レベルのパフォーマンスを達成する先駆的なモデルの XNUMX つとして際立っています。
評価中に、Med-PaLM は症状の理解、複雑な推論、治療選択の熟練度を実証し、研究における MedQA 健康診断ベンチマークで 86.5% の正解率を達成しました。これらの有望な機能にもかかわらず、研究者は、安全性が重要な領域での展開に対するモデルの適合性を保証するために、より徹底的な評価を実施することを目指しています。
MedLM
MedLM は、によって作成された基本モデルのコレクションです。 でログイン、特に次のアプリケーション向けに調整されています。 ヘルスケア ドメイン。 MedLM スイート内では、さまざまなドメインにわたる複雑なタスクを効率的に処理するために XNUMX つのモデルが戦略的に作成されています。これらのモデルは、タスクの自動化を通じてプロセスを合理化し、効率を高め、全体的な患者の健康に貢献することを目的としています。
注目すべきは、Google の研究チームが Deloitte と提携して MedLM の機能をテストしたことです。さらに、他のものとの統合 AIシステムBenchSci の ASCEND など、臨床研究開発の基準とペースを向上させるために導入されています。
アルファフォールド
AlphaFold は DeepMind によって設計された高度な AI モデルであり、アミノ酸配列に基づいてタンパク質の 3D 構成を予測する機能を示します。 DeepMind は、EMBL の欧州バイオインフォマティクス研究所 (EMBL-EBI) と協力して、AI によって生成された 200 億件を超える予測を特徴とする包括的なデータベースを導入しました。 タンパク質構造、科学的調査を支援することを目的としています。
CASP14 における AlphaFold の卓越したパフォーマンスは他のモデルを大幅に上回り、その結果の精度の高さを示しました。さらに、その可能性は研究者によるタンパク質の構造の理解を助け、それによって生物学研究の進歩に貢献する可能性があります。
チャットGLM-6B
MedConvo は、次のデータセットを使用して特別に調整されたバイリンガル モデル (中国語-英語) です。 医療の 中国語での対話。短い時間枠 (13 時間) 内で微調整を達成することで、コスト効率の高い言語モデルとなりました。 ヘルスケアアプリケーション.
特に、このモデルはシーケンス長が拡張されており、より長時間の会話や多様なアプリケーションに対応できるようになります。教師付き微調整や RLHF などのトレーニング手法は、人間の指示の理解力の向上に貢献し、その結果、対話や質問に答える能力が顕著に向上します。
セオグラフ
Ceograph は、UT サウスウェスタン医療センターによって開発されたモデルであり、患者の転帰を予測する能力を示しています。 がん患者 組織サンプルを分析することによって。 Ceograph LLM は、複雑なマップの生成に優れており、細胞の配置、分布、相互作用の検査を容易にします。これは、AI を活用して人間の病理学者の微妙な専門知識を再現する上での大きな進歩を示しています。
さまざまながんのサブタイプの病理画像を含む多様なデータセットでトレーニングされた Ceograph は、肺がんの XNUMX つのサブタイプを区別し、口腔状態ががんに進行する可能性を予測し、特定の薬剤に積極的に反応する可能性が高い肺がん患者を特定することに熟達しています。 。これらの各アプリケーションにおいて、Ceograph モデルは患者の転帰を予測する点で従来の方法を常に上回っています。
ヘルスケア向け AI の最先端の進歩を掘り下げ、新しいツールを選択することは、医療分野における AI テクノロジーの大幅な進化を表しています。これらの AI モデルは、診断分析から治療予測までの幅広いアプリケーションをカバーし、医療分野における AI の潜在的な変革的な影響を示しています。
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著者について
アリサ、専属ジャーナリスト MPost、暗号通貨、ゼロ知識証明、投資、および広範な領域を専門としています。 Web3。彼女は新たなトレンドやテクノロジーに鋭い目を向け、包括的な報道を提供して、読者に情報を提供し、進化し続けるデジタル金融の状況に興味を持ってもらえるようにしています。
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