5 年改变医学和医疗保健的 2023 大人工智能大型语言模型
简单来说
在 2023 年出现的法学硕士中，以下是我们精选的 5 个有潜力在不久的将来重塑医学格局的法学硕士。
考虑到所取得的巨大进步 人工智能 （人工智能）到 2023 年，该技术仍然是全球关注的焦点。人工智能几乎在每个领域都有应用，其中值得注意且实际的实施之一是在医疗保健和医学领域。
大型语言模型 (LLM) 的结合开启了这一领域的变革阶段，在从诊断分析到治疗预测的任务中提供了无与伦比的功能。法学硕士专为医疗保健应用量身定制，利用广泛的数据集和复杂的算法来分析医疗信息，为从业者和研究人员提供宝贵的见解。
无论是帮助药物发现、转录医疗文件还是协助外科手术，人工智能都在彻底改变医疗专业人员的日常实践，减少错误并提高整体效率。
在 2023 年出现的最著名的法学硕士中，有五个特别有趣的启示脱颖而出，它们有可能重塑未来的医学格局。
医学-PaLM 2
Google Research 专门开发了 Med-PaLM 医疗应用，对医疗询问提供准确的答复。该模型利用了 Google 的高级语言模型，是在解决 USMLE 式问题方面达到人类专家级表现的开创性模型之一。
在评估过程中，Med-PaLM 表现出了对症状理解、复杂推理和治疗选择的熟练程度，在研究中的 MedQA 医学考试基准上达到了 86.5% 的准确率。尽管有这些有前景的功能，研究人员仍致力于进行更彻底的评估，以保证该模型适合在安全关键领域部署。
医学LM
MedLM 是由以下人员创建的基本模型的集合 谷歌，专为应用程序而定制 医疗保健 领域。在 MedLM 套件中，战略性地设计了两个模型，以有效地跨各个领域处理复杂的任务。这些模型旨在通过任务自动化简化流程、提高效率并促进患者的整体健康。
值得注意的是，谷歌的研究团队与德勤合作测试了 MedLM 的功能。此外，与其他集成 人工智能系统，例如BenchSci的ASCEND，已经实施以提高临床研究和开发的标准和步伐。
AlphaFold
AlphaFold 是 DeepMind 设计的先进人工智能模型，具有根据氨基酸序列预测蛋白质 3D 构型的能力。 DeepMind 与 EMBL 的欧洲生物信息学研究所 (EMBL-EBI) 合作推出了一个综合数据库，其中包含超过 200 亿个人工智能生成的预测 蛋白质结构，旨在支持科学研究。
AlphaFold 在 CASP14 中的卓越性能显着超越其他模型，展示了其结果的高精度。此外，它的潜力还在于帮助研究人员理解蛋白质结构，从而促进生物学研究的进步。
聊天GLM-6B
MedConvo 是一个双语模型（中英），专门使用以下数据集定制 医生 中文对话。在短时间内（13 小时）实现微调使其成为一种经济高效的语言模型 医疗保健应用.
值得注意的是，该模型拥有扩展的序列长度，使其能够适应更多扩展的对话和多样化的应用。监督微调和 RLHF 等训练技术有助于增强对人类指令的理解，从而提高对话和回答问题的能力。
测绘仪
Ceograph 是由 UT 西南医学中心开发的模型，说明了其在预测结果方面的熟练程度 癌症患者 通过分析组织样本。 Ceograph 法学硕士擅长生成复杂的地图，促进细胞排列、分布和相互作用的检查。这标志着利用人工智能复制人类病理学家细致入微的专业知识方面取得了重大进步。
Ceograph 经过包含各种癌症亚型病理图像的不同数据集的训练，擅长区分肺癌的两种亚型、预测口腔疾病进展为癌症的可能性，以及识别对特定药物产生积极反应的可能性较高的肺癌患者。在这些应用中，Ceograph 模型在预测患者结果方面始终优于传统方法。
深入研究人工智能在医疗领域的前沿进展，新工具的选择代表了人工智能技术在医疗领域的重大演变。这些人工智能模型涵盖了从诊断分析到治疗预测的一系列应用，展示了人工智能对医疗领域潜在的变革性影响。
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Alisa，一名热心记者 MPost，专注于加密货币、零知识证明、投资以及广泛的领域 Web3。她对新兴趋势和技术有着敏锐的洞察力，提供全面的报道，让读者了解和吸引读者了解不断发展的数字金融领域。
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