5 年改變醫學和醫療保健的 2023 大人工智慧大型語言模型
簡單來說
在 2023 年出現的法學碩士中，以下是我們精選的 5 個有潛力在不久的將來重塑醫學格局的法學碩士。
考慮到所取得的巨大進步 人工智能 （人工智慧）到 2023 年，該技術仍然是全球關注的焦點。人工智慧幾乎在每個領域都有應用，其中值得注意且實際的實施之一是在醫療保健和醫學領域。
大型語言模型 (LLM) 的結合開啟了這一領域的變革階段，在從診斷分析到治療預測的任務中提供了無與倫比的功能。法學碩士專為醫療保健應用量身定制，利用廣泛的數據集和複雜的演算法來分析醫療信息，為從業者和研究人員提供寶貴的見解。
無論是幫助藥物發現、轉錄醫療文件或協助外科手術，人工智慧都在徹底改變醫療專業人員的日常實踐，減少錯誤並提高整體效率。
在 2023 年出現的最著名的法學碩士中，有五個特別有趣的啟示脫穎而出，它們有可能重塑未來的醫學格局。
醫學-PaLM 2
Google Research 專門開發了 Med-PaLM 醫療應用，對醫療詢問提供準確的答覆。該模型利用了 Google 的高階語言模型，是在解決 USMLE 式問題方面達到人類專家級表現的開創性模型之一。
在評估過程中，Med-PaLM 表現出了對症狀理解、複雜推理和治療選擇的熟練程度，在研究中的 MedQA 醫學考試基準上達到了 86.5% 的準確率。儘管有這些有前景的功能，研究人員仍致力於進行更徹底的評估，以確保該模型適合在安全關鍵領域部署。
醫學LM
MedLM 是由以下人員創建的基本模型的集合 谷歌，專為應用程式而定制 醫療保健 領域。在 MedLM 套件中，策略性地設計了兩個模型，以有效地在各個領域中處理複雜的任務。這些模型旨在透過任務自動化簡化流程、提高效率並促進患者的整體健康。
值得注意的是，Google的研究團隊與德勤合作測試了 MedLM 的功能。此外，與其他 人工智能係統，例如BenchSci的ASCEND，已經實施以提高臨床研究和開發的標準和步伐。
折疊
AlphaFold 是 DeepMind 設計的先進人工智慧模型，具有根據胺基酸序列預測蛋白質 3D 構型的能力。 DeepMind 與 EMBL 的歐洲生物資訊研究所 (EMBL-EBI) 合作推出了一個綜合資料庫，其中包含超過 200 億個由人工智慧產生的預測 蛋白質結構，旨在支持科學研究。
AlphaFold 在 CASP14 中的卓越性能顯著超越其他模型，展示了其結果的高精度。此外，它的潛力還在於幫助研究人員理解蛋白質結構，進而促進生物學研究的進步。
聊天GLM-6B
MedConvo 是一個雙語模型（中英），專門使用以下資料集定制 醫生 中文對話。在短時間內（13 小時）實現微調使其成為一種經濟高效的語言模型 醫療保健應用.
值得注意的是，該模型擁有擴展的序列長度，使其能夠適應更多擴展的對話和多樣化的應用。監督微調和 RLHF 等訓練技術有助於增強對人類指令的理解，從而提高對話和回答問題的能力。
測繪儀
Ceograph 是由 UT 西南醫學中心開發的模型，說明了其在預測結果方面的熟練程度 癌症患者 透過分析組織樣本。 Ceograph 法學碩士擅長產生複雜的地圖，促進細胞排列、分佈和相互作用的檢查。這標誌著利用人工智慧複製人類病理學家細緻的專業知識方面取得了重大進展。
Ceograph 經過包含各種癌症亞型病理影像的不同資料集的訓練，擅長區分肺癌的兩種亞型、預測口腔疾病進展為癌症的可能性，以及識別對特定藥物產生積極反應的可能性較高的肺癌患者。在這些應用中，Ceograph 模型在預測患者結果方面始終優於傳統方法。
深入研究人工智慧在醫療領域的前沿進展，新工具的選擇代表了人工智慧技術在醫療領域的重大演變。這些人工智慧模型涵蓋了從診斷分析到治療預測的一系列應用，展示了人工智慧對醫療領域潛在的變革性影響。
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Alisa，一位熱心記者 MPost，專注於加密貨幣、零知識證明、投資以及廣泛的領域 Web3。她對新興趨勢和技術有著敏銳的洞察力，提供全面的報道，讓讀者了解並吸引讀者了解不斷發展的數位金融領域。
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