5 najlepszych wielkojęzycznych modeli sztucznej inteligencji, które zmieniły medycynę i opiekę zdrowotną w 2023 r
W skrócie
Oto 2023 najlepszych programów LLM, które pojawiły się w 5 r., które mogą potencjalnie zmienić krajobraz medyczny w najbliższej przyszłości.
Biorąc pod uwagę liczne postępy poczynione przez sztuczna inteligencja (AI) w 2023 r. technologia ta pozostawała w centrum zainteresowania na całym świecie. Sztuczna inteligencja znalazła zastosowanie niemal w każdej dziedzinie, a jednym z jej godnych uwagi i praktycznych zastosowań jest opieka zdrowotna i medycyna.
Włączenie modeli wielkojęzycznych (LLM) zapoczątkowało fazę transformacji w tej dziedzinie, zapewniając niezrównane możliwości w zakresie zadań obejmujących analizę diagnostyczną po prognozowanie leczenia. Dostosowane specjalnie do zastosowań w opiece zdrowotnej, LLM wykorzystują obszerne zbiory danych i skomplikowane algorytmy do analizowania informacji medycznych, dostarczając cennych spostrzeżeń zarówno praktykom, jak i badaczom.
Niezależnie od tego, czy pomaga w odkrywaniu leków, transkrypcji dokumentów medycznych czy pomaga w zabiegach chirurgicznych, sztuczna inteligencja rewolucjonizuje codzienne praktyki lekarzy, ograniczając błędy i zwiększając ogólną wydajność.
Wśród najbardziej znaczących LLM, które pojawiły się w 2023 r., wyróżniało się pięć szczególnie interesujących odkryć, które mogą potencjalnie zmienić krajobraz medyczny w przyszłości.
Med-PaLM 2
Badania Google opracowały Med-PaLM specjalnie dla zastosowania medyczne, udzielając dokładnych odpowiedzi na zapytania medyczne. Model ten wykorzystuje zaawansowane modele językowe Google i wyróżnia się jako jeden z pionierskich modeli umożliwiających osiągnięcie wydajności na poziomie ludzkiego eksperta w odpowiadaniu na pytania w stylu USMLE.
Podczas ocen firma Med-PaLM wykazała się biegłością w rozumieniu objawów, skomplikowanym rozumowaniu i wyborze leczenia, osiągając wskaźnik dokładności na poziomie 86.5% w testach medycznych MedQA w badaniach. Pomimo tych obiecujących możliwości badacze zamierzają przeprowadzić bardziej szczegółowe oceny, aby zagwarantować przydatność modelu do wdrożenia w dziedzinach o krytycznym znaczeniu dla bezpieczeństwa.
MedLM
MedLM to zbiór podstawowych modeli stworzonych przez Google, specjalnie dostosowane do zastosowań w opieki zdrowotnej domena. W ramach pakietu MedLM dwa modele zostały strategicznie opracowane w celu wydajnej obsługi skomplikowanych zadań w różnych domenach. Modele te mają na celu usprawnienie procesów, zwiększenie wydajności i przyczynienie się do ogólnego dobrostanu pacjenta poprzez automatyzację zadań.
Warto zauważyć, że zespół badawczy Google nawiązał współpracę z Deloitte, aby przetestować możliwości MedLM. Dodatkowo integracja z innymi Systemy SI, takie jak ASCEND firmy BenchSci, zostało wdrożone w celu podniesienia standardu i tempa badań klinicznych i rozwoju.
AlfaFold
AlphaFold to zaawansowany model sztucznej inteligencji opracowany przez DeepMind i wykazuje zdolność do prognozowania konfiguracji 3D białek w oparciu o ich sekwencje aminokwasowe. We współpracy z Europejskim Instytutem Bioinformatyki (EMBL-EBI) firmy EMBL firma DeepMind wprowadziła kompleksową bazę danych zawierającą ponad 200 milionów prognoz generowanych przez sztuczną inteligencję struktury białkowe, którego celem jest wspieranie badań naukowych.
Wyjątkowa wydajność AlphaFold w CASP14 znacznie przewyższała inne modele, wykazując się wysoką dokładnością wyników. Ponadto jego potencjał polega na pomaganiu naukowcom w zrozumieniu struktur białek, przyczyniając się w ten sposób do postępu badań biologicznych.
CzatGLM-6B
MedConvo to model dwujęzyczny (chińsko-angielski), specjalnie dostosowany przy użyciu zestawu danych medyczny dialogi w języku chińskim. Dopracowanie w krótkim czasie (13 godzin) sprawiło, że stał się on opłacalnym modelem językowym dla aplikacje medyczne.
Warto zauważyć, że model może pochwalić się dłuższą sekwencją, co pozwala na obsługę dłuższych rozmów i różnorodnych zastosowań. Techniki szkoleniowe, takie jak nadzorowane dostrajanie i RLHF, przyczyniają się do lepszego zrozumienia instrukcji ludzkich, co skutkuje niezwykłym dialogiem i biegłością w odpowiadaniu na pytania.
Ceograf
Ceograph to model opracowany przez UT Southwestern Medical Center, który ilustruje jego skuteczność w przewidywaniu wyników chorych na raka poprzez analizę próbek tkanek. Ceograph LLM specjalizuje się w generowaniu skomplikowanych map, ułatwiających badanie rozmieszczenia komórek, rozmieszczenia i interakcji. Oznacza to znaczący postęp w wykorzystywaniu sztucznej inteligencji do powielania zróżnicowanej wiedzy specjalistycznej patologów ludzkich.
Wytrenowany na różnorodnych zbiorach danych obejmujących obrazy patologiczne różnych podtypów raka, Ceograph jest biegły w rozróżnianiu dwóch podtypów raka płuc, prognozowaniu prawdopodobieństwa przejścia schorzeń jamy ustnej w nowotwór oraz identyfikowaniu pacjentów z rakiem płuc z większym prawdopodobieństwem pozytywnej odpowiedzi na określone leki . W każdym z tych zastosowań model Ceograph konsekwentnie przewyższa tradycyjne metody przewidywania wyników leczenia pacjentów.
Zagłębiając się w najnowocześniejsze osiągnięcia sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej, wybór nowych narzędzi stanowi znaczącą ewolucję technologii sztucznej inteligencji w dziedzinie medycyny. Obejmujące spektrum zastosowań, od analizy diagnostycznej po prognozowanie leczenia, te modele sztucznej inteligencji pokazują potencjalnie transformacyjny wpływ sztucznej inteligencji na dziedzinę medycyny.
Zastrzeżenie
Zgodnie z Zaufaj wytycznym projektu, należy pamiętać, że informacje zawarte na tej stronie nie mają na celu i nie powinny być interpretowane jako porady prawne, podatkowe, inwestycyjne, finansowe lub jakiekolwiek inne formy porad. Ważne jest, aby inwestować tylko tyle, na utratę czego możesz sobie pozwolić, a w przypadku jakichkolwiek wątpliwości zasięgnąć niezależnej porady finansowej. Aby uzyskać więcej informacji, sugerujemy zapoznać się z warunkami oraz stronami pomocy i wsparcia udostępnianymi przez wydawcę lub reklamodawcę. MetaversePost zobowiązuje się do sporządzania dokładnych i bezstronnych raportów, jednakże warunki rynkowe mogą ulec zmianie bez powiadomienia.
O autorze
Alisa, oddana dziennikarka w MPost, specjalizuje się w kryptowalutach, sztucznej inteligencji, inwestycjach i rozległym obszarze Web3. Ze szczególnym uwzględnieniem pojawiających się trendów i technologii zapewnia wszechstronne informacje, aby informować czytelników i angażować ich w stale zmieniający się krajobraz finansów cyfrowych.
Więcej artykułów
Alisa, oddana dziennikarka w MPost, specjalizuje się w kryptowalutach, sztucznej inteligencji, inwestycjach i rozległym obszarze Web3. Ze szczególnym uwzględnieniem pojawiających się trendów i technologii zapewnia wszechstronne informacje, aby informować czytelników i angażować ich w stale zmieniający się krajobraz finansów cyfrowych.
