Top 5 AI-grote taalmodellen die de geneeskunde en gezondheidszorg in 2023 hebben getransformeerd
In het kort
Van de LLM’s die in 2023 opkwamen, vindt u hier onze top 5 keuzes die het potentieel hebben om het medische landschap in de nabije toekomst opnieuw vorm te geven.
Gezien de vele stappen die zijn gemaakt door kunstmatige intelligentie (AI) in 2023 bleef de technologie een brandpunt van mondiale belangstelling. AI vond toepassingen in vrijwel elk domein, met als opmerkelijke en praktische implementatie de gezondheidszorg en de geneeskunde.
De integratie van Large Language Models (LLM's) heeft een transformatieve fase op dit gebied in gang gezet, waardoor ongeëvenaarde mogelijkheden worden geboden bij taken die variëren van diagnostische analyse tot behandelvoorspellingen. LLM's zijn specifiek op maat gemaakt voor toepassingen in de gezondheidszorg en maken gebruik van uitgebreide datasets en ingewikkelde algoritmen om medische informatie te analyseren, wat waardevolle inzichten oplevert voor zowel artsen als onderzoekers.
Of het nu gaat om het helpen bij het ontdekken van geneesmiddelen, het transcriberen van medische documenten of het assisteren bij chirurgische ingrepen, AI zorgt voor een revolutie in de dagelijkse praktijk van medische professionals, het verminderen van fouten en het verbeteren van de algehele efficiëntie.
Onder de meest opvallende LLM’s die in 2023 naar voren kwamen, vielen vijf bijzonder interessante onthullingen op, die het potentieel in zich hadden om het medische landschap in de toekomst opnieuw vorm te geven.
Med-PaLM 2
Google Research heeft Med-PaLM speciaal hiervoor ontwikkeld medische toepassingen, die nauwkeurige antwoorden geeft op medische vragen. Dit model maakt gebruik van de geavanceerde taalmodellen van Google en onderscheidt zich als een van de baanbrekende modellen om prestaties op menselijk expertniveau te bereiken bij het beantwoorden van vragen in USMLE-stijl.
Tijdens evaluaties toonde Med-PaLM vaardigheid in het begrijpen van symptomen, ingewikkeld redeneren en behandelingskeuze, waarbij een nauwkeurigheidspercentage van 86.5% werd bereikt op de MedQA-benchmark voor medische onderzoeken in onderzoek. Ondanks deze veelbelovende mogelijkheden streven onderzoekers ernaar grondiger beoordelingen uit te voeren om de geschiktheid van het model voor inzet in veiligheidskritische domeinen te garanderen.
MedLM
MedLM is een verzameling fundamentele modellen gemaakt door Kopen Google Reviews, specifiek afgestemd op toepassingen in de gezondheidszorg domein. Binnen de MedLM-suite zijn twee modellen strategisch ontworpen om ingewikkelde taken in verschillende domeinen efficiënt af te handelen. Deze modellen zijn bedoeld om processen te stroomlijnen, de efficiëntie te verbeteren en bij te dragen aan het algehele welzijn van de patiënt door middel van taakautomatisering.
Het onderzoeksteam van Google werkte met name samen met Deloitte om de mogelijkheden van MedLM te testen. Bovendien, integratie met andere AI-systemen, zoals ASCEND van BenchSci, is geïmplementeerd om de standaard en het tempo van klinisch onderzoek en ontwikkeling te verhogen.
AlphaFold
AlphaFold is een geavanceerd AI-model ontwikkeld door DeepMind en biedt de mogelijkheid om de 3D-configuratie van eiwitten te voorspellen op basis van hun aminozuursequenties. In samenwerking met EMBL’s European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI) heeft DeepMind een uitgebreide database geïntroduceerd met meer dan 200 miljoen door AI gegenereerde voorspellingen van eiwit structuren, gericht op het ondersteunen van wetenschappelijk onderzoek.
De uitzonderlijke prestaties van AlphaFold in CASP14 overtroffen aanzienlijk andere modellen, wat een hoge nauwkeurigheid in de resultaten laat zien. Bovendien ligt het potentieel ervan onderzoekers te helpen bij het begrijpen van eiwitstructuren, waardoor wordt bijgedragen aan de vooruitgang van biologisch onderzoek.
ChatGLM-6B
MedConvo is een tweetalig model (Chinees-Engels) dat specifiek is afgestemd op een dataset van medisch dialogen in het Chinees. Dankzij de verfijning binnen een kort tijdsbestek (13 uur) is het een kosteneffectief taalmodel geworden voor toepassingen in de gezondheidszorg.
Het model beschikt met name over een langere reekslengte, waardoor het geschikt is voor langere gesprekken en diverse toepassingen. Trainingstechnieken zoals gesuperviseerde afstemming en RLHF dragen bij aan een beter begrip van menselijke instructies, wat resulteert in opmerkelijke dialogen en vaardigheden in het beantwoorden van vragen.
Ceograaf
Ceograph is een model ontwikkeld door het UT Southwestern Medical Center en illustreert zijn vaardigheid in het voorspellen van uitkomsten kankerpatiënten door weefselmonsters te analyseren. De Ceograph LLM blinkt uit in het genereren van ingewikkelde kaarten, waardoor het onderzoek van celindeling, distributie en interacties wordt vergemakkelijkt. Dit markeert een aanzienlijke vooruitgang in het gebruik van AI om de genuanceerde expertise van menselijke pathologen te repliceren.
Getraind op basis van diverse datasets met pathologiebeelden van verschillende subtypes van kanker, is de Ceograph bedreven in het onderscheiden van twee subtypes van longkanker, het voorspellen van de waarschijnlijkheid dat orale aandoeningen zich ontwikkelen tot kanker en het identificeren van longkankerpatiënten met een grotere kans om positief te reageren op specifieke medicijnen. . In elk van deze toepassingen overtreft het Ceograph-model consequent de traditionele methoden bij het voorspellen van patiëntresultaten.
Door zich te verdiepen in de baanbrekende ontwikkelingen op het gebied van AI voor de gezondheidszorg, vertegenwoordigt de selectie van nieuwe tools een aanzienlijke evolutie van AI-technologie in het medische domein. Deze AI-modellen bestrijken een spectrum aan toepassingen, van diagnostische analyse tot behandelvoorspellingen, en tonen de potentieel transformerende impact van AI op het medische veld.
Disclaimer
In lijn met de Richtlijnen voor vertrouwensprojectenHoud er rekening mee dat de informatie op deze pagina niet bedoeld is en niet mag worden geïnterpreteerd als juridisch, fiscaal, beleggings-, financieel of enige andere vorm van advies. Het is belangrijk om alleen te beleggen wat u zich kunt veroorloven te verliezen en onafhankelijk financieel advies in te winnen als u twijfels heeft. Voor meer informatie raden wij u aan de algemene voorwaarden en de hulp- en ondersteuningspagina's van de uitgever of adverteerder te raadplegen. MetaversePost streeft naar nauwkeurige, onpartijdige berichtgeving, maar de marktomstandigheden kunnen zonder voorafgaande kennisgeving worden gewijzigd.
Over de auteur
Alisa, een toegewijd journalist bij de MPost, is gespecialiseerd in cryptocurrency, zero-knowledge proofs, investeringen en het uitgebreide domein van Web3. Met een scherp oog voor opkomende trends en technologieën levert ze uitgebreide berichtgeving om lezers te informeren en te betrekken bij het steeds evoluerende landschap van digitale financiën.
Meer artikelen
Alisa, een toegewijd journalist bij de MPost, is gespecialiseerd in cryptocurrency, zero-knowledge proofs, investeringen en het uitgebreide domein van Web3. Met een scherp oog voor opkomende trends en technologieën levert ze uitgebreide berichtgeving om lezers te informeren en te betrekken bij het steeds evoluerende landschap van digitale financiën.
