5 populārākie mākslīgā intelekta lielo valodu modeļi, kas pārveidoja medicīnu un veselības aprūpi 2023. gadā
Īsumā
Starp LLM, kas parādījās 2023. gadā, šeit ir mūsu 5 populārākās izvēles iespējas, kas tuvākajā nākotnē var pārveidot medicīnas ainavu.
Ņemot vērā daudzos soļus, ko veikusi mākslīgais intelekts (AI) 2023. gadā tehnoloģija joprojām bija globālas intereses centrālais punkts. AI atrada pielietojumu gandrīz katrā jomā, un viens no tā ievērības cienīgajiem un praktiskiem pielietojumiem ir veselības aprūpē un medicīnā.
Lielo valodu modeļu (LLM) iekļaušana šajā jomā ir uzsākusi transformācijas fāzi, nodrošinot nepārspējamas iespējas uzdevumos, kas aptver diagnostikas analīzi un ārstēšanas prognozes. Īpaši pielāgoti veselības aprūpes lietojumprogrammām, LLM izmanto plašas datu kopas un sarežģītus algoritmus, lai analizētu medicīnisko informāciju, sniedzot vērtīgu ieskatu gan praktiķiem, gan pētniekiem.
Neatkarīgi no tā, vai tas palīdz zāļu atklāšanā, medicīnisko dokumentu pārrakstīšanā vai ķirurģiskās procedūrās, mākslīgais intelekts maina medicīnas speciālistu ikdienas praksi, mazina kļūdas un uzlabo vispārējo efektivitāti.
Starp ievērojamākajiem LLM, kas radās 2023. gadā, izcēlās piecas īpaši interesantas atklāsmes, kurās ir potenciāls nākotnē pārveidot medicīnas ainavu.
Med-PaLM 2
Google Research īpaši izstrādāja Med-PaLM medicīniskie pielietojumi, sniedzot precīzas atbildes uz medicīniskiem jautājumiem. Šajā modelī tiek izmantoti Google uzlabotie valodu modeļi, un tas izceļas kā viens no novatoriskajiem modeļiem, lai sasniegtu cilvēka eksperta līmeņa veiktspēju, risinot USMLE stila jautājumus.
Novērtēšanas laikā Med-PaLM parādīja prasmi simptomu izpratnē, sarežģītā argumentācijā un ārstēšanas izvēlē, sasniedzot 86.5% precizitātes rādītāju MedQA medicīniskās pārbaudes etalonā pētniecībā. Neskatoties uz šīm daudzsološajām iespējām, pētnieki cenšas veikt rūpīgākus novērtējumus, lai garantētu modeļa piemērotību izvietošanai drošībai kritiskās jomās.
MedLM
MedLM ir fundamentālu modeļu kolekcija, ko izveidoja google, kas īpaši pielāgots lietojumprogrammām veselības aprūpe domēns. MedLM komplektā divi modeļi ir stratēģiski izstrādāti, lai efektīvi veiktu sarežģītus uzdevumus dažādās jomās. Šo modeļu mērķis ir racionalizēt procesus, uzlabot efektivitāti un veicināt vispārējo pacienta labklājību, izmantojot uzdevumu automatizāciju.
Jo īpaši Google pētniecības komanda sadarbojās ar Deloitte, lai pārbaudītu MedLM iespējas. Turklāt integrācija ar citiem AI sistēmas, piemēram, BenchSci ASCEND, ir ieviests, lai paaugstinātu klīniskās izpētes un izstrādes standartus un tempu.
AlphaFold
AlphaFold ir uzlabots AI modelis, ko izstrādājis DeepMind, un tas spēj prognozēt proteīnu 3D konfigurāciju, pamatojoties uz to aminoskābju sekvencēm. Sadarbībā ar EMBL Eiropas Bioinformātikas institūtu (EMBL-EBI) DeepMind ir ieviesis visaptverošu datubāzi, kurā ir iekļauti vairāk nekā 200 miljoni mākslīgā intelekta radītu prognožu olbaltumvielu struktūras, kuru mērķis ir atbalstīt zinātniskos pētījumus.
AlphaFold izcilā veiktspēja CASP14 ievērojami pārspēja citus modeļus, demonstrējot augstu rezultātu precizitāti. Turklāt tā potenciāls ir palīdzēt pētniekiem izprast olbaltumvielu struktūras, tādējādi veicinot bioloģisko pētījumu progresu.
ChatGLM-6B
MedConvo ir bilingvāls modelis (ķīniešu-angļu valodā), kas īpaši pielāgots, izmantojot datu kopu ārsta dialogi ķīniešu valodā. Precīzās pielāgošanas sasniegšana īsā laika posmā (13 stundās) ir padarījusi to par rentablu valodas modeli veselības aprūpes lietojumprogrammas.
Konkrēti, modelim ir pagarināts secības garums, kas ļauj tam pielāgoties plašākām sarunām un dažādām lietojumprogrammām. Apmācības metodes, piemēram, uzraudzīta precizēšana un RLHF, palīdz labāk izprast cilvēka norādījumus, kā rezultātā rodas ievērojamas dialoga un jautājumu atbildes prasmes.
Ceogrāfs
Ceograph ir modelis, ko izstrādājis UT Southwestern Medical Center, un tas ilustrē tā prasmes prognozēt rezultātus vēža slimniekiem analizējot audu paraugus. Ceograph LLM izceļas ar sarežģītu karšu ģenerēšanu, atvieglojot šūnu izvietojuma, izplatības un mijiedarbības pārbaudi. Tas iezīmē ievērojamu progresu AI izmantošanā, lai atkārtotu cilvēka patologu niansētās zināšanas.
Ceograph ir apmācīts par dažādām datu kopām, kas ietver dažādu vēža apakštipu patoloģijas attēlus, un tas spēj atšķirt divus plaušu vēža apakštipus, prognozēt iespējamību, ka mutes dobuma slimības var progresēt par vēzi, un identificēt plaušu vēža pacientus, kuriem ir lielāka iespēja pozitīvi reaģēt uz noteiktām zālēm. . Katrā no šiem lietojumiem Ceograph modelis konsekventi pārspēj tradicionālās metodes pacientu iznākumu prognozēšanā.
Iedziļinoties jaunākajos sasniegumos AI veselības aprūpē, jaunu rīku izvēle atspoguļo nozīmīgu AI tehnoloģiju attīstību medicīnas jomā. Šie AI modeļi, kas aptver plašu lietojumu spektru no diagnostikas analīzes līdz ārstēšanas prognozēm, parāda mākslīgā intelekta potenciāli pārveidojošo ietekmi uz medicīnas jomu.
Atbildības noraidīšana
Atbilstīgi Uzticības projekta vadlīnijas, lūdzu, ņemiet vērā, ka šajā lapā sniegtā informācija nav paredzēta un to nedrīkst interpretēt kā juridisku, nodokļu, ieguldījumu, finanšu vai jebkāda cita veida padomu. Ir svarīgi ieguldīt tikai to, ko varat atļauties zaudēt, un meklēt neatkarīgu finanšu padomu, ja jums ir šaubas. Lai iegūtu papildinformāciju, iesakām skatīt pakalpojumu sniegšanas noteikumus, kā arī palīdzības un atbalsta lapas, ko nodrošina izdevējs vai reklāmdevējs. MetaversePost ir apņēmies sniegt precīzus, objektīvus pārskatus, taču tirgus apstākļi var tikt mainīti bez iepriekšēja brīdinājuma.
Par Autors
Alisa, veltīta žurnāliste MPost, specializējas kriptovalūtā, nulles zināšanu pierādījumos, investīcijās un plašā jomā Web3. Ar lielu uzmanību jaunām tendencēm un tehnoloģijām, viņa sniedz visaptverošu informāciju, lai informētu un iesaistītu lasītājus nepārtraukti mainīgajā digitālo finanšu vidē.
Vairāk rakstus
Alisa, veltīta žurnāliste MPost, specializējas kriptovalūtā, nulles zināšanu pierādījumos, investīcijās un plašā jomā Web3. Ar lielu uzmanību jaunām tendencēm un tehnoloģijām, viņa sniedz visaptverošu informāciju, lai informētu un iesaistītu lasītājus nepārtraukti mainīgajā digitālo finanšu vidē.
