Как искусственный интеллект улучшает медицину: исследование возможностей LLM в здравоохранении

Как искусственный интеллект улучшает медицину: исследование возможностей LLM в здравоохранении

Интересное сегодня

Удовлетворенность пациентов после операции по установке фалл...

Введение Несмотря на обширную литературу об удовлетворенности пациентов после установки фаллопротезо...

Роль саморефлексии и самосозерцания в симптомах депрессии у ...

Введение Синдром дефицита внимания и гиперактивности (ADHD) является нейроразвивающим расстройством,...

Как развод родителей влияет на развитие детей: результаты ма...

Влияние развода родителей на развитие детей: проблема исследования Развод редко проходит легко — не ...

Нейроны и глиальные клетки: различия и их роль в нервной сис...

Нейроны и глиальные клетки: основные различия Нейроны и глиальные клетки — это два основных типа кле...

Микроинвестиции в устойчивое развитие: как небольшие вложени...

Введение в микроинвестиции и устойчивое развитие Существующая литература о движении капитала в конте...

Различия в использовании шкал ответов в кросс-культурных исс...

Введение Различия в использовании шкал ответов широко распространены в кросс-культурных сравнениях и...

Оригинал исследования на сайте автора

Искусственный интеллект и большие языковые модели (LLM) в медицине

На стыке искусственного интеллекта (ИИ) и здравоохранения появляется новый тренд — улучшение стандартных больших языковых моделей (LLM, от англ. Large Language Models) за счет высококачественных обучающих данных и специализированного программирования. Недавнее исследование, опубликованное в JAMA Network Open, показало, что усовершенствованная LLM успешно сдала все части экзамена на медицинскую лицензию в США (USMLE, United States Medical Licensing Examination), набрав баллы выше, чем большинство врачей и существующих ИИ-инструментов.

Распространение LLM в здравоохранении

Согласно опросу Statista за 2024 год, 18% работников здравоохранения используют LLM для биомедицинских исследований, а каждый пятый применяет медицинские чат-боты для ответов на вопросы пациентов.

«Повышение эффективности LLM в медицине за счет актуальных клинических знаний — ключевой шаг для их внедрения и признания», — отмечает ведущий автор исследования Питер Л. Элкин, доктор медицинских наук.

Как ИИ меняет здравоохранение?

С момента публичного запуска ChatGPT от OpenAI 30 ноября 2022 года ИИ начал стремительно трансформировать медицинскую отрасль. ChatGPT установил рекорды, набрав миллион пользователей за неделю и 100 миллионов — за два месяца. Среди известных LLM — модели от Meta (Llama), Google (BERT, Bard, Gemini, LaMDA, PaLM 2), Anthropic (Claude), Microsoft (Orca) и другие.

Где уже применяется ИИ?

Согласно отчету Future Health Index 2024, 43% больниц используют ИИ для мониторинга пациентов, 37% — для управления лекарствами и планирования лечения, 36% — в радиологии и профилактической медицине.

  • Клиника Мэйо разрабатывает ИИ-модели для ранней диагностики тревожности, депрессии, рака и сердечно-сосудистых заболеваний.
  • Университет Джонса Хопкинса тестирует ИИ для анализа медицинских карт и ответов пациентам.
  • Mass General Brigham исследует ИИ для оценки риска злокачественных опухолей и рекомендаций по диагностике.

Насколько умны LLM на самом деле?

ИИ и машинное обучение «учатся» выявлять закономерности в данных, а не следуют жестким алгоритмам. LLM — это искусственные нейронные сети, предварительно обученные на огромных массивах информации.

Хотя LLM могут казаться разумными, их «интеллект» основан на распознавании паттернов, что скорее напоминает угадывание.

«Для максимальной пользы LLM в медицине необходимы повышенная точность и методы ее поддержания», — подчеркивают исследователи.

Как улучшить точность ИИ?

Способы повышения эффективности LLM включают:

  • Увеличение объема и качества обучающих данных.
  • Добавление параметров в модель.
  • Использование методов инженерии промптов (prompt engineering).

Метод SCAI RAG

В новом исследовании ученые применили Retrieval-Augmented Generation (RAG) — метод обработки естественного языка, который дополняет LLM внешними знаниями. Это позволяет моделям получать актуальные данные из научных статей, медицинских репозиториев и соцсетей, а также указывать источники информации.

Также использовались семантические триплеты (структуры данных «субъект-отношение-объект») для обогащения контекста. Технология получила название SCAI (Semantic Clinical Artificial Intelligence).

Результаты исследования

Улучшенные LLM (Llama 2, Llama 3) показали высокие результаты на экзамене USMLE. Ученые считают, что в будущем ИИ станет не заменой врачей, а их помощником, и симбиоз человека и ИИ войдет в медицинскую практику.

Короткие версии статей можно найти в телеграм-канале.

Посмотреть канал
Кликните еще раз для перехода

Бепантен крем 5% 50 г для защиты и восстановления кожи

Бепантен крем 5% в тубе 50 г — эффективное средство для восстановления и защиты кожи у взрослых и де...

Бактерицидные влагостойкие пластыри Стики №20

Стики влагостойкие бактерицидные пластыри №20 защищают рану от загрязнений и микробов, ускоряя проце...

Стерильная система для переливания инфузионных растворов

Стерильная инфузионная система для однократного применения с пластиковыми иглами, предназначенная дл...

Терафлю Экстра Лимон №10 – средство от простуды и гриппа

Терафлю Экстра Лимон – комбинированное средство для быстрого облегчения симптомов простуды и гриппа....

A-Derma Exomega Control лосьон для сухой кожи, 400 мл

A-Derma Exomega Control смягчающий лосьон для лица и тела с экстрактом ростков овса Реальба успокаив...

Боро Плюс Крем для ухода за кожей 50г без запаха купить

Боро Плюс Крем для ухода за кожей 50г без запаха — универсальное средство для ежедневного увлажнения...