Nangungunang 5 AI Large Language Models na Nagbago ng Medisina at Pangangalaga sa Kalusugan noong 2023
Sa madaling sabi
Kabilang sa mga LLM na lumitaw noong 2023, narito ang aming nangungunang 5 pinili na may potensyal na muling hubugin ang medikal na landscape sa malapit na hinaharap.
Kung isasaalang-alang ang maraming hakbang na ginawa ni artificial intelligence (AI) noong 2023, ang teknolohiya ay nanatiling isang focal point ng pandaigdigang interes. Nakahanap ang AI ng mga application sa halos bawat domain, na ang isa sa mga kapansin-pansin at praktikal na pagpapatupad nito ay nasa pangangalagang pangkalusugan at gamot.
Ang pagsasama ng Large Language Models (LLMs) ay nagpasimula ng isang pagbabagong yugto sa larangang ito, na naghahatid ng walang kapantay na mga kakayahan sa mga gawaing sumasaklaw sa pagsusuri ng diagnostic hanggang sa mga hula sa paggamot. Partikular na iniakma para sa mga aplikasyon sa pangangalagang pangkalusugan, ang mga LLM ay gumagamit ng malawak na mga dataset at masalimuot na mga algorithm upang suriin ang medikal na impormasyon, na nagbibigay ng mahahalagang insight para sa parehong mga practitioner at mananaliksik.
Tumutulong man sa pagtuklas ng droga, pag-transcribe ng mga medikal na dokumento o pagtulong sa mga pamamaraan ng operasyon, binabago ng AI ang pang-araw-araw na gawi ng mga medikal na propesyonal, pinapagaan ang mga pagkakamali, at pinapahusay ang pangkalahatang kahusayan.
Kabilang sa mga pinakakilalang LLM na lumitaw noong 2023, limang partikular na kawili-wiling paghahayag ang namumukod-tangi, na may potensyal na muling hubugin ang medikal na tanawin sa hinaharap.
Med-PaLM 2
Binuo ng Google Research ang Med-PaLM partikular para sa mga medikal na aplikasyon, na nagbibigay ng mga tumpak na tugon sa mga medikal na katanungan. Ginagamit ng modelong ito ang mga advanced na Modelo ng Wika ng Google at namumukod-tangi bilang isa sa mga nangunguna sa modelo upang makamit ang pagganap sa antas ng eksperto ng tao sa pagtugon sa mga tanong na istilo ng USMLE.
Sa panahon ng mga pagsusuri, ipinakita ng Med-PaLM ang kahusayan sa pag-unawa sa sintomas, masalimuot na pangangatwiran, at pagpili ng paggamot, na nakakamit ng 86.5% na rate ng katumpakan sa benchmark ng medikal na pagsusulit ng MedQA sa pananaliksik. Sa kabila ng mga magagandang kakayahan na ito, nilalayon ng mga mananaliksik na magsagawa ng mas masusing pagsusuri upang magarantiya ang pagiging angkop ng modelo para sa pag-deploy sa mga domain na kritikal sa kaligtasan.
MedLM
Ang MedLM ay isang koleksyon ng mga pangunahing modelo na nilikha ng Google, partikular na iniakma para sa mga aplikasyon sa healthcare domain. Sa loob ng MedLM suite, dalawang modelo ang madiskarteng ginawa upang mahawakan ang mga masalimuot na gawain nang mahusay sa iba't ibang domain. Ang mga modelong ito ay naglalayong i-streamline ang mga proseso, pahusayin ang kahusayan at mag-ambag sa pangkalahatang kapakanan ng pasyente sa pamamagitan ng pag-automate ng gawain.
Kapansin-pansin, ang pangkat ng pananaliksik ng Google ay nakipagsosyo sa Deloitte upang subukan ang mga kakayahan ng MedLM. Bilang karagdagan, ang pagsasama sa iba Mga system ng AI, tulad ng ASCEND ng BenchSci, ay ipinatupad upang itaas ang pamantayan at bilis ng klinikal na pananaliksik at pag-unlad.
AlphaFold
Ang AlphaFold ay isang advanced na AI model na inengineer ng DeepMind, at nagpapakita ng kakayahang hulaan ang 3D configuration ng mga protina batay sa kanilang mga sequence ng amino acid. Sa pakikipagtulungan sa European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI) ng EMBL, ipinakilala ng DeepMind ang isang komprehensibong database na nagtatampok ng higit sa 200 milyong mga hula na binuo ng AI ng mga istruktura ng protina, na naglalayong suportahan ang mga siyentipikong pagsisiyasat.
Ang pambihirang pagganap ng AlphaFold sa CASP14 ay higit na nalampasan ang iba pang mga modelo, na nagpapakita ng mataas na katumpakan sa mga kinalabasan nito. Higit pa rito, ang potensyal nito ay nakasalalay sa pagtulong sa mga mananaliksik sa pag-unawa sa mga istruktura ng protina, sa gayon ay nag-aambag sa pag-unlad ng biological na pananaliksik.
ChatGLM-6B
Ang MedConvo ay isang bilingual na modelo (Chinese-English) na partikular na iniakma gamit ang isang dataset ng medikal mga diyalogo sa Chinese. Ang pagkamit ng fine-tuning sa loob ng maikling timeframe (13 oras) ay naging isang cost-effective na modelo ng wika para sa mga aplikasyon sa pangangalagang pangkalusugan.
Kapansin-pansin, ipinagmamalaki ng modelo ang pinahabang haba ng pagkakasunud-sunod, na nagbibigay-daan dito upang mapaunlakan ang mas pinahabang pag-uusap at magkakaibang mga aplikasyon. Ang mga diskarte sa pagsasanay tulad ng pinangangasiwaang fine-tuning at RLHF ay nakakatulong sa pinahusay na pag-unawa sa mga tagubilin ng tao, na nagreresulta sa kahanga-hangang diyalogo at mga kasanayan sa pagsagot sa tanong.
Ceograph
Ang Ceograph ay isang modelo na binuo ng UT Southwestern Medical Center, at inilalarawan ang kahusayan nito sa paghula ng mga resulta para sa mga pasyente ng cancer sa pamamagitan ng pagsusuri ng mga sample ng tissue. Ang Ceograph LLM ay mahusay sa pagbuo ng masalimuot na mga mapa, na nagpapadali sa pagsusuri ng pag-aayos ng cell, pamamahagi at mga pakikipag-ugnayan. Ito ay nagmamarka ng isang makabuluhang pag-unlad sa paggamit ng AI upang gayahin ang nuanced na kadalubhasaan ng mga pathologist ng tao.
Sinanay sa magkakaibang mga dataset na binubuo ng mga larawan ng patolohiya ng iba't ibang mga subtype ng cancer, ang Ceograph ay bihasa sa pagkilala sa pagitan ng dalawang subtype ng kanser sa baga, pagtataya ng posibilidad ng mga kondisyon ng bibig na maging cancer, at pagtukoy sa mga pasyente ng kanser sa baga na may mas mataas na posibilidad na tumugon nang positibo sa mga partikular na gamot . Sa bawat isa sa mga application na ito, ang modelo ng Ceograph ay patuloy na lumalampas sa mga tradisyonal na pamamaraan sa paghula ng mga resulta ng pasyente.
Ang pagsisiyasat sa mga makabagong pagsulong sa AI para sa pangangalagang pangkalusugan, ang pagpili ng mga bagong tool ay kumakatawan sa isang makabuluhang ebolusyon ng teknolohiya ng AI sa medikal na domain. Sumasaklaw sa isang spectrum ng mga aplikasyon mula sa diagnostic analysis hanggang sa mga hula sa paggamot, ang mga modelong ito ng AI ay nagpapakita ng potensyal na pagbabagong epekto ng AI sa larangan ng medikal.
Pagtanggi sa pananagutan
Sa linya na may Mga alituntunin ng Trust Project, pakitandaan na ang impormasyong ibinigay sa pahinang ito ay hindi nilayon at hindi dapat bigyang-kahulugan bilang legal, buwis, pamumuhunan, pananalapi, o anumang iba pang paraan ng payo. Mahalagang mamuhunan lamang kung ano ang maaari mong mawala at humingi ng independiyenteng payo sa pananalapi kung mayroon kang anumang mga pagdududa. Para sa karagdagang impormasyon, iminumungkahi naming sumangguni sa mga tuntunin at kundisyon pati na rin sa mga pahina ng tulong at suporta na ibinigay ng nagbigay o advertiser. MetaversePost ay nakatuon sa tumpak, walang pinapanigan na pag-uulat, ngunit ang mga kondisyon ng merkado ay maaaring magbago nang walang abiso.
Tungkol sa Ang May-akda
Alisa, isang dedikadong mamamahayag sa MPost, dalubhasa sa cryptocurrency, zero-knowledge proofs, investments, at ang malawak na larangan ng Web3. Sa isang matalas na mata para sa mga umuusbong na uso at teknolohiya, naghahatid siya ng komprehensibong saklaw upang ipaalam at hikayatin ang mga mambabasa sa patuloy na umuusbong na tanawin ng digital finance.
Mas marami pang artikulo
Alisa, isang dedikadong mamamahayag sa MPost, dalubhasa sa cryptocurrency, zero-knowledge proofs, investments, at ang malawak na larangan ng Web3. Sa isang matalas na mata para sa mga umuusbong na uso at teknolohiya, naghahatid siya ng komprehensibong saklaw upang ipaalam at hikayatin ang mga mambabasa sa patuloy na umuusbong na tanawin ng digital finance.
