AI Wiki Звіт про новини Технологія
28 Грудня, 2023

Топ-5 великих мовних моделей ШІ, які змінили медицину та охорону здоров’я у 2023 році

Коротко

Серед магістратури, які з’явилися у 2023 році, ось наші 5 найкращих виборів, які мають потенціал змінити медичний ландшафт у найближчому майбутньому.

П’ять найкращих моделей великих мов, що трансформують медицину та охорону здоров’я у 2023 році

Беручи до уваги численні успіхи, зроблені штучний інтелект (AI) у 2023 році ця технологія залишалася центром глобального інтересу. Штучний інтелект знайшов застосування майже в кожній галузі, одна з його важливих і практичних реалізацій була в охороні здоров’я та медицині.

Впровадження великих мовних моделей (LLM) започаткувало трансформаційний етап у цій сфері, надаючи неперевершені можливості в задачах, що охоплюють діагностичний аналіз і прогнозування лікування. Спеціально розроблені для програм охорони здоров’я, LLMs використовують великі набори даних і складні алгоритми для аналізу медичної інформації, надаючи цінну інформацію як для практиків, так і для дослідників.

Штучний інтелект революціонізує повсякденну практику медичних працівників, усуває помилки та підвищує загальну ефективність.

Серед найвідоміших LLM, які з’явилися у 2023 році, виділялися п’ять особливо цікавих відкриттів, які можуть змінити медичний ландшафт у майбутньому. 

Med-PaLM 2

Google Research розробив Med-PaLM спеціально для медичні додатки, надаючи точні відповіді на медичні запити. Ця модель використовує розширені мовні моделі Google і є однією з передових моделей для досягнення продуктивності експертного рівня під час вирішення питань у стилі USMLE. 

Під час оцінювання Med-PaLM продемонстрував майстерність у розумінні симптомів, складних міркуваннях і виборі лікування, досягнувши показника точності 86.5% за показником медичного обстеження MedQA в дослідженні. Незважаючи на ці багатообіцяючі можливості, дослідники прагнуть провести більш ретельні оцінки, щоб гарантувати придатність моделі для розгортання в критичних для безпеки областях.

MedLM

MedLM – це набір фундаментальних моделей, створених Google, спеціально розроблений для застосування в охорона здоров'я домен. У пакеті MedLM дві моделі стратегічно створені для ефективного виконання складних завдань у різних областях. Ці моделі спрямовані на оптимізацію процесів, підвищення ефективності та сприяння загальному благополуччю пацієнтів завдяки автоматизації завдань. 

Зокрема, дослідницька група Google співпрацювала з Deloitte, щоб перевірити можливості MedLM. Крім того, інтеграція з ін Системи ШІ, як-от ASCEND від BenchSci, було впроваджено для підвищення стандартів і темпів клінічних досліджень і розробок.

AlphaFold

AlphaFold — це передова модель штучного інтелекту, розроблена компанією DeepMind, яка демонструє здатність прогнозувати 3D-конфігурацію білків на основі їхніх амінокислотних послідовностей. У співпраці з Європейським інститутом біоінформатики EMBL (EMBL-EBI) DeepMind представив повну базу даних, яка містить понад 200 мільйонів прогнозів, створених ШІ. білкові структури, спрямованих на підтримку наукових досліджень. 

Виняткова продуктивність AlphaFold у CASP14 значно перевершила інші моделі, продемонструвавши високу точність результатів. Крім того, його потенціал полягає в допомозі дослідникам у розумінні білкових структур, тим самим сприяючи прогресу біологічних досліджень.

AlphaFold

ChatGLM-6B

MedConvo — це двомовна модель (китайсько-англійська), спеціально розроблена з використанням набору даних медичний діалоги китайською мовою. Досягнення точного налаштування за короткий проміжок часу (13 годин) зробило його економічно ефективною мовною моделлю для програми охорони здоров'я

Примітно, що модель може похвалитися збільшеною довжиною послідовності, що дозволяє вміщати більш розширені розмови та різноманітні програми. Методи навчання, такі як контрольоване точне налаштування та RLHF, сприяють кращому розумінню інструкцій людини, що призводить до чудових навичок діалогу та відповідей на запитання.

Сеограф

Ceograph — це модель, розроблена Південно-західним медичним центром UT, яка демонструє його вміння прогнозувати результати для хворих на рак шляхом аналізу зразків тканин. Ceograph LLM чудово справляється зі створенням складних карт, що полегшує дослідження розміщення, розподілу та взаємодії клітин. Це знаменує значний прогрес у використанні штучного інтелекту для повторення тонкого досвіду патологоанатомів.

Навчаючись на різноманітних наборах даних, що містять патологічні зображення різних підтипів раку, Ceograph вміє розрізняти два підтипи раку легенів, прогнозувати ймовірність прогресування станів порожнини рота в рак і виявляти пацієнтів з раком легенів із вищою ймовірністю позитивної реакції на певні ліки . У кожному з цих застосувань модель Ceograph незмінно перевершує традиційні методи прогнозування результатів пацієнтів. 

Сеограф

Заглиблюючись у передові досягнення ШІ для охорони здоров’я, вибір нових інструментів представляє значну еволюцію технології ШІ в медичній сфері. Охоплюючи спектр застосувань від діагностичного аналізу до прогнозування лікування, ці моделі ШІ демонструють потенційно трансформаційний вплив ШІ на медичну сферу.

відмова

Відповідно до Правила проекту Trust, будь ласка, зверніть увагу, що інформація, надана на цій сторінці, не призначена і не повинна тлумачитися як юридична, податкова, інвестиційна, фінансова або будь-яка інша форма консультації. Важливо інвестувати лише те, що ви можете дозволити собі втратити, і звернутися за незалежною фінансовою порадою, якщо у вас виникнуть сумніви. Щоб отримати додаткову інформацію, ми пропонуємо звернутися до положень та умов, а також до сторінок довідки та підтримки, наданих емітентом або рекламодавцем. MetaversePost прагне до точного, неупередженого звітування, але ринкові умови можуть змінюватися без попередження.

про автора

Аліса, відданий журналіст на MPost, спеціалізується на криптовалюті, доказах з нульовим знанням, інвестиціях і великій сфері Web3. З гострим поглядом на нові тенденції та технології, вона надає всебічне висвітлення, щоб інформувати та залучати читачів до постійно змінюваного ландшафту цифрових фінансів.

інші статті
Аліса Девідсон
Аліса Девідсон

Аліса, відданий журналіст на MPost, спеціалізується на криптовалюті, доказах з нульовим знанням, інвестиціях і великій сфері Web3. З гострим поглядом на нові тенденції та технології, вона надає всебічне висвітлення, щоб інформувати та залучати читачів до постійно змінюваного ландшафту цифрових фінансів.

Hot Stories
Приєднуйтеся до нашої розсилки.
Останні новини

Від Ripple до The Big Green DAO: як криптовалютні проекти сприяють благодійності

Давайте розглянемо ініціативи, які використовують потенціал цифрових валют для благодійних цілей.

Дізнайтеся більше

AlphaFold 3, Med-Gemini та інші: як AI трансформує охорону здоров’я у 2024 році

ШІ проявляється різними способами в охороні здоров’я, від виявлення нових генетичних кореляцій до розширення можливостей роботизованих хірургічних систем...

Дізнайтеся більше
Приєднуйтесь до нашої спільноти інноваційних технологій
Детальніше
Читати далі
Optimism ділиться новинами про своє четверте ретро-фінансування, відкриваючи проекти, які винагороджують їхні спільноти
ринки Звіт про новини Технологія
Optimism ділиться новинами про своє четверте ретро-фінансування, відкриваючи проекти, які винагороджують їхні спільноти
Липень 22, 2024
Рішення PowerPool поєднує процес прийняття рішень ШІ та виконання в мережі
Думка Business ринки Софтвер Технологія
Рішення PowerPool поєднує процес прийняття рішень ШІ та виконання в мережі
Липень 22, 2024
Крім стейблкойнів: співзасновник Obligate та CBDO прогнозують наступні великі збої в токенізованих цінних паперах
інтерв'ю Business ринки Софтвер Технологія
Крім стейблкойнів: співзасновник Obligate та CBDO прогнозують наступні великі збої в токенізованих цінних паперах
Липень 22, 2024
UXLINK і Bounty Bay є партнерами для покращення інтеграції в екосистему TON
Звіт про новини Технологія
UXLINK і Bounty Bay є партнерами для покращення інтеграції в екосистему TON
Липень 22, 2024
CRYPTOMERIA LABS PTE. LTD.