Os 5 principais modelos de IA em grandes linguagens que transformaram a medicina e a saúde em 2023
Em Breve
Entre os LLMs que surgiram em 2023, aqui estão nossas 5 principais opções que têm potencial para remodelar o cenário médico em um futuro próximo.
Considerando os numerosos avanços alcançados inteligência artificial (AI) em 2023, a tecnologia permaneceu um ponto focal de interesse global. A IA encontrou aplicações em quase todos os domínios, sendo uma de suas implementações práticas e notáveis na saúde e na medicina.
A incorporação de Large Language Models (LLMs) iniciou uma fase transformadora neste domínio, proporcionando capacidades incomparáveis em tarefas que vão desde a análise diagnóstica até às previsões de tratamento. Adaptados especificamente para aplicações de saúde, os LLMs utilizam extensos conjuntos de dados e algoritmos intrincados para analisar informações médicas, fornecendo insights valiosos para profissionais e pesquisadores.
Seja ajudando na descoberta de medicamentos, transcrevendo documentos médicos ou auxiliando em procedimentos cirúrgicos, a IA está revolucionando as práticas diárias dos profissionais médicos, mitigando erros e melhorando a eficiência geral.
Entre os LLMs mais notáveis que surgiram em 2023, destacaram-se cinco revelações particularmente interessantes, com potencial para remodelar o panorama médico no futuro.
Med-PaLM 2
O Google Research desenvolveu o Med-PaLM especificamente para aplicações médicas, fornecendo respostas precisas a consultas médicas. Este modelo utiliza modelos de linguagem avançados do Google e se destaca como um dos modelos pioneiros para atingir desempenho de nível de especialista humano na abordagem de questões do estilo USMLE.
Durante as avaliações, a Med-PaLM demonstrou proficiência na compreensão de sintomas, raciocínio intrincado e seleção de tratamento, alcançando uma taxa de precisão de 86.5% no benchmark de exames médicos MedQA em pesquisa. Apesar destas capacidades promissoras, os investigadores pretendem realizar avaliações mais completas para garantir a adequação do modelo para implantação em domínios críticos de segurança.
MedLM
MedLM é uma coleção de modelos fundamentais criados por Google, adaptado especificamente para aplicações no saúde domínio. Dentro do conjunto MedLM, dois modelos são estrategicamente elaborados para lidar com tarefas complexas de forma eficiente em vários domínios. Estes modelos visam agilizar processos, aumentar a eficiência e contribuir para o bem-estar geral do paciente através da automatização de tarefas.
Notavelmente, a equipe de pesquisa do Google fez parceria com a Deloitte para testar as capacidades do MedLM. Além disso, a integração com outros Sistemas de IA, como ASCEND by BenchSci, foi implementado para elevar o padrão e o ritmo da pesquisa e desenvolvimento clínico.
AlfaFold
AlphaFold é um modelo avançado de IA desenvolvido pela DeepMind e exibe a capacidade de prever a configuração 3D de proteínas com base em suas sequências de aminoácidos. Em colaboração com o Instituto Europeu de Bioinformática do EMBL (EMBL-EBI), a DeepMind introduziu um banco de dados abrangente com mais de 200 milhões de previsões de estruturas de proteínas, destinado a apoiar investigações científicas.
O desempenho excepcional do AlphaFold no CASP14 superou significativamente outros modelos, apresentando alta precisão em seus resultados. Além disso, seu potencial reside em auxiliar os pesquisadores na compreensão das estruturas proteicas, contribuindo assim para o progresso da pesquisa biológica.
Bate-papoGLM-6B
MedConvo é um modelo bilíngue (chinês-inglês) adaptado especificamente usando um conjunto de dados de médico diálogos em chinês. Conseguir o ajuste fino em um curto espaço de tempo (13 horas) tornou-o um modelo de linguagem econômico para aplicações de saúde.
Notavelmente, o modelo possui um comprimento de sequência estendido, permitindo acomodar conversas mais extensas e diversas aplicações. Técnicas de treinamento, como ajuste fino supervisionado e RLHF, contribuem para melhorar a compreensão das instruções humanas, resultando em diálogo notável e proficiência na resposta a perguntas.
Ceógrafo
Ceograph é um modelo desenvolvido pelo UT Southwestern Medical Center e ilustra sua proficiência na previsão de resultados para pacientes com câncer analisando amostras de tecido. O Ceograph LLM se destaca na geração de mapas complexos, facilitando o exame do arranjo, distribuição e interações celulares. Isto marca um avanço significativo no aproveitamento da IA para replicar a experiência diferenciada dos patologistas humanos.
Treinado em diversos conjuntos de dados que incluem imagens patológicas de vários subtipos de câncer, o Ceograph é especialista em distinguir entre dois subtipos de câncer de pulmão, prevendo a probabilidade de condições bucais progredirem para câncer e identificando pacientes com câncer de pulmão com maior probabilidade de responder positivamente a medicamentos específicos . Em cada uma dessas aplicações, o modelo Ceograph supera consistentemente os métodos tradicionais na previsão dos resultados dos pacientes.
Investigando os avanços de ponta em IA para a saúde, a seleção de novas ferramentas representa uma evolução significativa da tecnologia de IA no domínio médico. Abrangendo um espectro de aplicações, desde análise de diagnóstico até previsões de tratamento, esses modelos de IA mostram o impacto potencialmente transformador da IA na área médica.
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Sobre o autor
Alisa, jornalista dedicada do MPost, é especializada em criptomoedas, provas de conhecimento zero, investimentos e no vasto reino de Web3. Com um olhar atento às tendências e tecnologias emergentes, ela oferece uma cobertura abrangente para informar e envolver os leitores no cenário em constante evolução das finanças digitais.
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