5 mô hình ngôn ngữ lớn AI hàng đầu đã thay đổi y học và chăm sóc sức khỏe vào năm 2023
Tóm lại
Trong số các LLM xuất hiện vào năm 2023, đây là 5 lựa chọn hàng đầu của chúng tôi có tiềm năng định hình lại bối cảnh y tế trong tương lai gần.
Xem xét nhiều bước tiến đạt được của trí tuệ nhân tạo (AI) vào năm 2023, công nghệ này vẫn là tâm điểm được toàn cầu quan tâm. AI tìm thấy các ứng dụng trong hầu hết mọi lĩnh vực, với một trong những ứng dụng thực tế và đáng chú ý của nó là trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe và y học.
Việc kết hợp các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) đã khởi đầu một giai đoạn biến đổi trong lĩnh vực này, mang lại khả năng vượt trội trong các nhiệm vụ từ phân tích chẩn đoán đến dự đoán điều trị. Được thiết kế riêng cho các ứng dụng chăm sóc sức khỏe, LLM sử dụng bộ dữ liệu mở rộng và thuật toán phức tạp để phân tích thông tin y tế, cung cấp những hiểu biết có giá trị cho cả người hành nghề và nhà nghiên cứu.
Cho dù hỗ trợ phát hiện thuốc, sao chép tài liệu y tế hay hỗ trợ các thủ tục phẫu thuật, AI đang cách mạng hóa hoạt động hàng ngày của các chuyên gia y tế, giảm thiểu sai sót và nâng cao hiệu quả tổng thể.
Trong số các LLM đáng chú ý nhất xuất hiện vào năm 2023, có năm tiết lộ đặc biệt thú vị nổi bật, có tiềm năng định hình lại bối cảnh y tế trong tương lai.
Med-PaLM 2
Google Research đã phát triển Med-PaLM dành riêng cho ứng dụng y tế, cung cấp câu trả lời chính xác cho các yêu cầu y tế. Mô hình này sử dụng Mô hình ngôn ngữ nâng cao của Google và nổi bật là một trong những mô hình tiên phong đạt được hiệu suất ở cấp độ chuyên gia về con người trong việc giải quyết các câu hỏi kiểu USMLE.
Trong quá trình đánh giá, Med-PaLM đã thể hiện trình độ hiểu biết triệu chứng, lý luận phức tạp và lựa chọn phương pháp điều trị, đạt tỷ lệ chính xác 86.5% theo tiêu chuẩn kiểm tra y tế MedQA trong nghiên cứu. Bất chấp những khả năng đầy hứa hẹn này, các nhà nghiên cứu vẫn hướng đến việc tiến hành đánh giá kỹ lưỡng hơn để đảm bảo tính phù hợp của mô hình để triển khai trong các lĩnh vực quan trọng về an toàn.
MedLM
MedLM là tập hợp các mô hình cơ bản được tạo bởi Google, được thiết kế đặc biệt cho các ứng dụng trong chăm sóc sức khỏe lãnh địa. Trong bộ MedLM, hai mô hình được xây dựng một cách chiến lược để xử lý các tác vụ phức tạp một cách hiệu quả trên nhiều lĩnh vực khác nhau. Những mô hình này nhằm mục đích hợp lý hóa các quy trình, nâng cao hiệu quả và góp phần mang lại sức khỏe tổng thể cho bệnh nhân thông qua tự động hóa nhiệm vụ.
Đáng chú ý, nhóm nghiên cứu của Google đã hợp tác với Deloitte để kiểm tra khả năng của MedLM. Ngoài ra, việc tích hợp với các Hệ thống AI, chẳng hạn như ASCEND của BenchSci, đã được triển khai để nâng cao tiêu chuẩn và tốc độ nghiên cứu và phát triển lâm sàng.
AlphaFold
AlphaFold là mô hình AI tiên tiến do DeepMind thiết kế và thể hiện khả năng dự báo cấu hình 3D của protein dựa trên trình tự axit amin của chúng. Phối hợp với Viện Tin sinh học Châu Âu (EMBL-EBI) của EMBL, DeepMind đã giới thiệu một cơ sở dữ liệu toàn diện bao gồm hơn 200 triệu dự đoán do AI tạo ra về cấu trúc protein, nhằm mục đích hỗ trợ nghiên cứu khoa học.
Hiệu suất vượt trội của AlphaFold trong CASP14 vượt trội đáng kể so với các mô hình khác, cho thấy kết quả có độ chính xác cao. Hơn nữa, tiềm năng của nó nằm ở việc hỗ trợ các nhà nghiên cứu hiểu được cấu trúc protein, từ đó góp phần vào tiến trình nghiên cứu sinh học.
Trò chuyệnGLM-6B
MedConvo là một mô hình song ngữ (tiếng Trung-Anh) được thiết kế riêng bằng cách sử dụng bộ dữ liệu y khoa các đoạn hội thoại bằng tiếng Trung. Việc đạt được sự tinh chỉnh trong một khoảng thời gian ngắn (13 giờ) đã khiến nó trở thành một mô hình ngôn ngữ hiệu quả về mặt chi phí cho ứng dụng chăm sóc sức khỏe.
Đáng chú ý, mô hình này có độ dài chuỗi mở rộng, cho phép nó đáp ứng các cuộc hội thoại mở rộng hơn và các ứng dụng đa dạng hơn. Các kỹ thuật đào tạo như tinh chỉnh có giám sát và RLHF góp phần nâng cao khả năng hiểu các hướng dẫn của con người, mang lại khả năng đối thoại và trả lời câu hỏi thành thạo đáng chú ý.
Ceograph
Ceograph là một mô hình được phát triển bởi Trung tâm Y tế Tây Nam UT và minh họa khả năng dự đoán kết quả cho bệnh nhân. bệnh nhân ung thư bằng cách phân tích các mẫu mô. Ceograph LLM vượt trội trong việc tạo ra các bản đồ phức tạp, tạo điều kiện thuận lợi cho việc kiểm tra sự sắp xếp, phân bố và tương tác của tế bào. Điều này đánh dấu một tiến bộ đáng kể trong việc tận dụng AI để tái tạo chuyên môn sâu sắc của các nhà nghiên cứu bệnh học ở người.
Được đào tạo về các bộ dữ liệu đa dạng bao gồm hình ảnh bệnh lý của nhiều loại ung thư khác nhau, Ceograph có khả năng phân biệt thành thạo giữa hai loại ung thư phổi, dự báo khả năng tình trạng răng miệng tiến triển thành ung thư và xác định bệnh nhân ung thư phổi có xác suất phản ứng tích cực cao hơn với các loại thuốc cụ thể . Trong mỗi ứng dụng này, mô hình Ceograph luôn vượt trội hơn các phương pháp truyền thống trong việc dự đoán kết quả của bệnh nhân.
Đi sâu vào những tiến bộ tiên tiến trong AI dành cho chăm sóc sức khỏe, việc lựa chọn các công cụ mới thể hiện sự phát triển đáng kể của công nghệ AI trong lĩnh vực y tế. Bao gồm nhiều ứng dụng từ phân tích chẩn đoán đến dự đoán điều trị, các mô hình AI này cho thấy tác động có khả năng biến đổi của AI trong lĩnh vực y tế.
Từ chối trách nhiệm
Phù hợp với Hướng dẫn của Dự án Tin cậy, xin lưu ý rằng thông tin được cung cấp trên trang này không nhằm mục đích và không được hiểu là tư vấn pháp lý, thuế, đầu tư, tài chính hoặc bất kỳ hình thức tư vấn nào khác. Điều quan trọng là chỉ đầu tư những gì bạn có thể đủ khả năng để mất và tìm kiếm lời khuyên tài chính độc lập nếu bạn có bất kỳ nghi ngờ nào. Để biết thêm thông tin, chúng tôi khuyên bạn nên tham khảo các điều khoản và điều kiện cũng như các trang trợ giúp và hỗ trợ do nhà phát hành hoặc nhà quảng cáo cung cấp. MetaversePost cam kết báo cáo chính xác, không thiên vị nhưng điều kiện thị trường có thể thay đổi mà không cần thông báo trước.
Giới thiệu về Tác giả
Alisa, một nhà báo tận tâm tại MPost, chuyên về tiền điện tử, bằng chứng không có kiến thức, đầu tư và lĩnh vực mở rộng của Web3. Với con mắt quan tâm đến các xu hướng và công nghệ mới nổi, cô cung cấp thông tin toàn diện để cung cấp thông tin và thu hút độc giả trong bối cảnh không ngừng phát triển của tài chính kỹ thuật số.
Xem thêm bài viết
Alisa, một nhà báo tận tâm tại MPost, chuyên về tiền điện tử, bằng chứng không có kiến thức, đầu tư và lĩnh vực mở rộng của Web3. Với con mắt quan tâm đến các xu hướng và công nghệ mới nổi, cô cung cấp thông tin toàn diện để cung cấp thông tin và thu hút độc giả trong bối cảnh không ngừng phát triển của tài chính kỹ thuật số.
