5년에 의학과 의료를 변화시킬 상위 2023가지 AI 대형 언어 모델
요컨대
2023년에 등장한 LLM 중에서 가까운 미래에 의료 환경을 재편할 수 있는 잠재력을 지닌 상위 5개 LLM을 소개합니다.
그동안의 수많은 행보를 생각하면 인공 지능 (AI) 2023년에도 이 기술은 전 세계의 관심의 초점으로 남아있었습니다. AI는 거의 모든 영역에서 응용 프로그램을 찾았으며, 주목할 만하고 실용적인 구현 중 하나는 의료 및 의학 분야입니다.
LLM(대형 언어 모델)의 통합은 진단 분석에서 치료 예측에 이르는 작업에서 비교할 수 없는 기능을 제공하면서 이 영역에서 변혁 단계를 시작했습니다. 의료 응용 분야에 맞게 특별히 맞춤화된 LLM은 광범위한 데이터 세트와 복잡한 알고리즘을 활용하여 의료 정보를 분석하고 실무자와 연구자 모두에게 귀중한 통찰력을 제공합니다.
신약 발견 지원, 의료 문서 복사 또는 수술 지원 등 AI는 의료 전문가의 일상 업무에 혁명을 일으키고 오류를 완화하며 전반적인 효율성을 향상시키고 있습니다.
2023년에 등장한 가장 주목할만한 LLM 중에서 특히 흥미로운 다섯 가지 사실이 눈에 띄었으며, 이는 향후 의료 환경을 재편할 수 있는 잠재력을 갖고 있습니다.
메드팜 2
Google Research에서는 다음을 위해 특별히 Med-PaLM을 개발했습니다. 의료 응용, 의료문의에 대한 정확한 답변을 제공합니다. 이 모델은 Google의 고급 언어 모델을 활용하며 USMLE 스타일 질문을 해결하는 데 있어서 인간 전문가 수준의 성능을 달성하는 선구적인 모델 중 하나로 돋보입니다.
평가 과정에서 Med-PaLM은 증상 이해, 복잡한 추론, 치료법 선택 분야에서 뛰어난 능력을 보여주었으며, MedQA 의료 시험 벤치마크 연구에서 86.5%의 정확도를 달성했습니다. 이러한 유망한 기능에도 불구하고 연구원들은 안전이 중요한 영역에 배포하기 위한 모델의 적합성을 보장하기 위해 보다 철저한 평가를 수행하는 것을 목표로 합니다.
MedLM
MedLM은 다음에 의해 만들어진 기본 모델의 모음입니다. 구글, 특히 다음 분야의 애플리케이션에 맞게 맞춤화되었습니다. 건강 관리 도메인. MedLM 제품군 내에서는 다양한 영역에서 복잡한 작업을 효율적으로 처리하기 위해 두 가지 모델이 전략적으로 제작되었습니다. 이러한 모델은 작업 자동화를 통해 프로세스를 간소화하고 효율성을 향상시키며 전반적인 환자 복지에 기여하는 것을 목표로 합니다.
특히 Google 연구팀은 Deloitte와 협력하여 MedLM의 기능을 테스트했습니다. 추가적으로 다른 업체와의 통합 AI 시스템, 예를 들어 BenchSci의 ASCEND는 임상 연구 및 개발의 표준과 속도를 높이기 위해 구현되었습니다.
알파 폴드
AlphaFold는 DeepMind가 설계한 고급 AI 모델로, 아미노산 서열을 기반으로 단백질의 3D 구성을 예측하는 기능을 보여줍니다. DeepMind는 EMBL의 유럽 생물정보학 연구소(EMBL-EBI)와 협력하여 200억 개가 넘는 AI 생성 예측을 포함하는 포괄적인 데이터베이스를 도입했습니다. 단백질 구조, 과학적 조사를 지원하는 것을 목표로 합니다.
CASP14에서 AlphaFold의 탁월한 성능은 다른 모델을 크게 능가하여 결과의 높은 정확도를 보여주었습니다. 또한, 그 잠재력은 연구자들이 단백질 구조를 이해하는 데 도움을 주어 생물학적 연구의 발전에 기여한다는 것입니다.
채팅GLM-6B
MedConvo는 다음 데이터 세트를 사용하여 특별히 맞춤화된 이중 언어 모델(중국어-영어)입니다. 의료 중국어로 된 대화. 짧은 시간(13시간) 내에 미세 조정을 달성함으로써 비용 효율적인 언어 모델이 되었습니다. 의료 애플리케이션.
특히, 이 모델은 확장된 시퀀스 길이를 자랑하므로 더욱 확장된 대화와 다양한 애플리케이션을 수용할 수 있습니다. 감독된 미세 조정 및 RLHF와 같은 훈련 기술은 인간 지시에 대한 이해력을 향상시켜 탁월한 대화 및 질문 답변 능력을 향상시키는 데 기여합니다.
Ceograph
Ceograph는 UT Southwestern Medical Center에서 개발한 모델로, 다음과 같은 결과를 예측하는 능력을 보여줍니다. 암 환자 조직 샘플을 분석함으로써. Ceograph LLM은 복잡한 지도를 생성하는 데 탁월하여 세포 배열, 분포 및 상호 작용을 쉽게 검사할 수 있습니다. 이는 인간 병리학자의 미묘한 전문 지식을 복제하기 위해 AI를 활용하는 데 있어 상당한 발전을 의미합니다.
다양한 암 하위 유형의 병리학 이미지로 구성된 다양한 데이터 세트로 훈련된 Ceograph는 폐암의 두 하위 유형을 구별하고, 구강 상태가 암으로 진행될 가능성을 예측하고, 특정 약물에 긍정적으로 반응할 가능성이 더 높은 폐암 환자를 식별하는 데 능숙합니다. . 이러한 각 애플리케이션에서 Ceograph 모델은 환자 결과를 예측하는 데 있어서 기존 방법을 지속적으로 능가합니다.
의료용 AI의 최첨단 발전을 탐구하는 새로운 도구의 선택은 의료 영역에서 AI 기술의 중요한 발전을 나타냅니다. 진단 분석부터 치료 예측까지 다양한 응용 분야를 포괄하는 이러한 AI 모델은 의료 분야에서 AI가 잠재적으로 혁신적인 영향을 미칠 수 있음을 보여줍니다.
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