โมเดลภาษาขนาดใหญ่ของ AI 5 อันดับแรกที่เปลี่ยนแปลงการแพทย์และการดูแลสุขภาพในปี 2023
ในบทสรุป
ในบรรดา LLM ที่ก่อตั้งในปี 2023 นี่คือตัวเลือก 5 อันดับแรกของเราที่มีศักยภาพในการปรับเปลี่ยนภูมิทัศน์ทางการแพทย์ในอนาคตอันใกล้นี้
เมื่อพิจารณาถึงความก้าวหน้ามากมายที่เกิดขึ้นจาก ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในปี 2023 เทคโนโลยีดังกล่าวยังคงเป็นจุดสนใจทั่วโลก AI พบการใช้งานในเกือบทุกโดเมน โดยหนึ่งในการใช้งานที่น่าจดจำและใช้งานได้จริงคือในด้านการดูแลสุขภาพและการแพทย์
การรวมตัวกันของ Large Language Models (LLM) ได้เริ่มต้นขั้นตอนการเปลี่ยนแปลงในขอบเขตนี้ โดยมอบความสามารถที่เหนือชั้นในงานต่างๆ ครอบคลุมการวิเคราะห์การวินิจฉัยไปจนถึงการทำนายการรักษา LLM ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการใช้งานด้านการดูแลสุขภาพ ใช้ชุดข้อมูลที่ครอบคลุมและอัลกอริธึมที่ซับซ้อนในการวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์ โดยให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าสำหรับทั้งผู้ปฏิบัติงานและนักวิจัย
ไม่ว่าจะช่วยในการค้นพบยา ถอดความเอกสารทางการแพทย์ หรือช่วยเหลือในขั้นตอนการผ่าตัด AI กำลังปฏิวัติแนวทางปฏิบัติประจำวันของผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์ ลดข้อผิดพลาด และเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวม
ในบรรดา LLM ที่โดดเด่นที่สุดซึ่งเกิดขึ้นในปี 2023 มีการเปิดเผยที่น่าสนใจเป็นพิเศษ XNUMX ประการที่โดดเด่น ซึ่งถือเป็นศักยภาพในการปรับเปลี่ยนภูมิทัศน์ทางการแพทย์ในอนาคต
เมด-ปาล์ม 2
Google Research พัฒนา Med-PaLM สำหรับโดยเฉพาะ โปรแกรมทางการแพทย์ที่ให้คำตอบที่ถูกต้องต่อการสอบถามทางการแพทย์ โมเดลนี้ใช้โมเดลภาษาขั้นสูงของ Google และโดดเด่นในฐานะหนึ่งในโมเดลบุกเบิกเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพระดับผู้เชี่ยวชาญของมนุษย์ในการตอบคำถามสไตล์ USMLE
ในระหว่างการประเมิน Med-PaLM แสดงให้เห็นถึงความเชี่ยวชาญในการทำความเข้าใจอาการ การใช้เหตุผลที่ซับซ้อน และการเลือกการรักษา โดยมีอัตราความแม่นยำ 86.5% จากเกณฑ์มาตรฐานการทดสอบทางการแพทย์ของ MedQA ในการวิจัย แม้จะมีความสามารถที่น่าหวังเหล่านี้ แต่นักวิจัยตั้งเป้าที่จะดำเนินการประเมินอย่างละเอียดมากขึ้นเพื่อรับประกันความเหมาะสมของแบบจำลองสำหรับการปรับใช้ในโดเมนที่มีความสำคัญด้านความปลอดภัย
เมดแอลเอ็ม
MedLM คือชุดของโมเดลพื้นฐานที่สร้างขึ้นโดย Googleออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการใช้งานใน การดูแลสุขภาพ โดเมน. ภายในชุด MedLM มี XNUMX รุ่นที่ได้รับการสร้างขึ้นอย่างมีกลยุทธ์เพื่อจัดการกับงานที่ซับซ้อนในขอบเขตต่างๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โมเดลเหล่านี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อปรับปรุงกระบวนการต่างๆ เพิ่มประสิทธิภาพ และส่งเสริมความเป็นอยู่ที่ดีของผู้ป่วยโดยรวมผ่านงานอัตโนมัติ
โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ทีมวิจัยของ Google ร่วมมือกับ Deloitte เพื่อทดสอบความสามารถของ MedLM นอกจากนี้การบูรณาการกับอื่นๆ ระบบ AIเช่น ASCEND โดย BenchSci ได้ถูกนำไปใช้เพื่อยกระดับมาตรฐานและความก้าวหน้าของการวิจัยและพัฒนาทางคลินิก
อัลฟ่าโฟลด์
AlphaFold เป็นโมเดล AI ขั้นสูงที่ออกแบบโดย DeepMind และแสดงความสามารถในการคาดการณ์การกำหนดค่าโปรตีนแบบ 3 มิติตามลำดับกรดอะมิโน ด้วยความร่วมมือกับ European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI) ของ EMBL นั้น DeepMind ได้เปิดตัวฐานข้อมูลที่ครอบคลุมซึ่งมีการคาดการณ์ที่สร้างโดย AI มากกว่า 200 ล้านรายการ โครงสร้างโปรตีนมีวัตถุประสงค์เพื่อสนับสนุนการสืบสวนทางวิทยาศาสตร์
ประสิทธิภาพที่โดดเด่นของ AlphaFold ใน CASP14 เหนือกว่ารุ่นอื่นๆ อย่างมาก โดยแสดงให้เห็นผลลัพธ์ที่มีความแม่นยำสูง นอกจากนี้ มีศักยภาพในการช่วยนักวิจัยในการทำความเข้าใจโครงสร้างโปรตีน ซึ่งมีส่วนทำให้การวิจัยทางชีววิทยามีความก้าวหน้า
แชทGLM-6B
MedConvo เป็นรูปแบบสองภาษา (จีน-อังกฤษ) ที่ได้รับการปรับแต่งเป็นพิเศษโดยใช้ชุดข้อมูลของ ทางการแพทย์ บทสนทนาเป็นภาษาจีน การปรับแต่งแบบละเอียดภายในระยะเวลาอันสั้น (13 ชั่วโมง) ทำให้เป็นรูปแบบภาษาที่คุ้มค่าสำหรับ แอปพลิเคชั่นดูแลสุขภาพ.
โดยเฉพาะอย่างยิ่ง โมเดลนี้มีความยาวลำดับที่ขยายออกไป ทำให้สามารถรองรับการสนทนาที่ขยายออกไปและการใช้งานที่หลากหลายมากขึ้น เทคนิคการฝึกอบรม เช่น การปรับแต่งแบบละเอียดภายใต้การดูแลและ RLHF ช่วยเพิ่มความเข้าใจในคำสั่งของมนุษย์ ส่งผลให้มีบทสนทนาที่น่าทึ่งและความสามารถในการตอบคำถาม
ซีโอกราฟ
Ceograph เป็นแบบจำลองที่พัฒนาโดย UT Southwestern Medical Center และแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการทำนายผลลัพธ์สำหรับ ผู้ป่วยโรคมะเร็ง โดยการวิเคราะห์ตัวอย่างเนื้อเยื่อ Ceograph LLM เป็นเลิศในการสร้างแผนที่ที่ซับซ้อน อำนวยความสะดวกในการตรวจสอบการจัดเรียงเซลล์ การกระจายตัว และการโต้ตอบ นี่เป็นความก้าวหน้าครั้งสำคัญในการใช้ประโยชน์จาก AI เพื่อจำลองความเชี่ยวชาญอันละเอียดอ่อนของนักพยาธิวิทยาในมนุษย์
Ceograph ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูลที่หลากหลายซึ่งประกอบด้วยภาพพยาธิวิทยาของมะเร็งชนิดย่อยต่างๆ และเชี่ยวชาญในการแยกความแตกต่างระหว่างมะเร็งปอดชนิดย่อย XNUMX ชนิด คาดการณ์แนวโน้มที่สภาพช่องปากจะลุกลามไปสู่มะเร็ง และระบุผู้ป่วยมะเร็งปอดที่มีความเป็นไปได้สูงที่จะตอบสนองต่อยาบางชนิดในเชิงบวก . ในแต่ละการใช้งานเหล่านี้ แบบจำลอง Ceograph เหนือกว่าวิธีการแบบดั้งเดิมในการทำนายผลลัพธ์ของผู้ป่วยอย่างต่อเนื่อง
การเลือกใช้เครื่องมือใหม่ๆ เจาะลึกความก้าวหน้าอันล้ำสมัยในการดูแลสุขภาพ แสดงให้เห็นถึงวิวัฒนาการที่สำคัญของเทคโนโลยี AI ในขอบเขตทางการแพทย์ แบบจำลอง AI เหล่านี้ครอบคลุมการใช้งานตั้งแต่การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัยไปจนถึงการคาดการณ์การรักษา แสดงให้เห็นผลกระทบที่อาจเกิดการเปลี่ยนแปลงของ AI ในด้านการแพทย์
ข้อจำกัดความรับผิดชอบ
สอดคล้องกับ แนวทางโครงการที่เชื่อถือได้โปรดทราบว่าข้อมูลที่ให้ไว้ในหน้านี้ไม่ได้มีจุดมุ่งหมายและไม่ควรตีความว่าเป็นคำแนะนำทางกฎหมาย ภาษี การลงทุน การเงิน หรือรูปแบบอื่นใด สิ่งสำคัญคือต้องลงทุนเฉพาะในสิ่งที่คุณสามารถที่จะสูญเสียได้ และขอคำแนะนำทางการเงินที่เป็นอิสระหากคุณมีข้อสงสัยใดๆ สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม เราขอแนะนำให้อ้างอิงข้อกำหนดและเงื่อนไขตลอดจนหน้าช่วยเหลือและสนับสนุนที่ผู้ออกหรือผู้ลงโฆษณาให้ไว้ MetaversePost มุ่งมั่นที่จะรายงานที่ถูกต้องและเป็นกลาง แต่สภาวะตลาดอาจมีการเปลี่ยนแปลงได้โดยไม่ต้องแจ้งให้ทราบล่วงหน้า
เกี่ยวกับผู้เขียน
อลิสา นักข่าวผู้ทุ่มเทของ MPostเชี่ยวชาญด้านสกุลเงินดิจิทัล การพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์ การลงทุน และขอบเขตที่กว้างขวางของ Web3- ด้วยสายตาที่กระตือรือร้นต่อแนวโน้มและเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่ เธอจึงนำเสนอความครอบคลุมที่ครอบคลุมเพื่อแจ้งและดึงดูดผู้อ่านเกี่ยวกับภูมิทัศน์ทางการเงินดิจิทัลที่พัฒนาอยู่ตลอดเวลา
บทความอื่น ๆ
อลิสา นักข่าวผู้ทุ่มเทของ MPostเชี่ยวชาญด้านสกุลเงินดิจิทัล การพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์ การลงทุน และขอบเขตที่กว้างขวางของ Web3- ด้วยสายตาที่กระตือรือร้นต่อแนวโน้มและเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่ เธอจึงนำเสนอความครอบคลุมที่ครอบคลุมเพื่อแจ้งและดึงดูดผู้อ่านเกี่ยวกับภูมิทัศน์ทางการเงินดิจิทัลที่พัฒนาอยู่ตลอดเวลา
