07 мая 2024

Применение больших языковых моделей в медицине

201

Большие языковые модели (Large Language Models, LLM) произвели революцию в обработке естественного языка. Такие модели, как GPT-4 и PaLM 2, занимают сегодня центральное место в инновациях ИИ в медицине.

Применение LLM позволяет существенно повысить точность решения самых разнообразных задач обработки естественного языка, включая интерпретацию и классификацию, обобщение текстовой информации, создание чат-ботов и иных диалоговых систем, генерацию текстов по запросам и т.д.

Применение предварительно обученных LLM позволяет создать прикладные модели для решения узких задач с минимальным набором для дообучения (‘few-shot’) или даже вовсе без обучающего набора (‘zero-shot’), что позволяет существенно ускорить и одновременно удешевить создание прикладных ИИ-систем .

Одним из самых известных в мире примеров успешного применения LLM является чат-бот ChatGPT компании OpenAI, который может принимать на вход любой произвольный запрос и давать на него ответ, имитирующий ответ человека.

ИИ-решения на основе LLM способны очень быстро анализировать, обобщать и перефразировать любую информацию на естественном языке, в том числе собранную со слов пациента. Это открывает действительно впечатляющие перспективы для ускорения и повышения эффективности проектов цифровой трансформации здравоохранения, направленных на создание новых инновационных сервисов для пациентов.

Перспективные ниши для применения LLM в медицине это:

  • Применение в цифровых сервисах для пациентов для анализа  лабораторных результатов, описания заболеваний,а также для интерпретации заметок врача, формирования персонализированных рекомендации по поводу здоровья, прогнозирования состояния здоровья, оценки симптомов, чат-боты  и т.д.
  • Применения LLM в медицинском образовании. Высокие результаты GPT-4 и Med-PaLM 2 в медицинских тестированиях позволяют предположить, что LLM могут стать полезным инструментом обучения для студентов, которые в настоящее время показывают более низкие результаты в таких тестах
  • Применение данной технологии   для ускорения и сокращения стоимости клинических исследований.  Это может снизить бремя критической оценки, составления отчетов об исследованиях, что составляет значительную часть рабочей нагрузки исследователей.

Новые технологии открывают широкие возможности для применения в клинической, образовательной и исследовательской деятельности, особенно в связи с развитием мультимодальности и интеграции в уже существующие цифровые инструменты в сфере здравоохранения.

Скачать статью можно здесь: https://webiomed.ru/publikacii/

 

Пожалуйста, оцените эту статью
( 4 из 5,
оценили: 4)
Ваша оценка: Не ставилась

Темы статьи

Еще по этой теме

Обратите внимание на похожие статьи

04 Мар 2024

Технологии обработки медицинских текстов в Webiomed

Технологии искусственного интеллекта (ИИ) всё шире проникают в различные сферы жизни, меняя и ускоряя привычные процессы. Медицина не является исключением: …

25 Апр 2023

Применение AutoML и MLflow при создании прогнозных моделей в медицине: опыт Webiomed

Стандартный жизненный цикл модели машинного обучения представляет собой последовательность нескольких базовых этапов, каждый из которых требует тщательного мониторирования и, в …

19 Июл 2022

Про систему мониторинга Webiomed

Платформа Webiomed в настоящее время – это достаточно сложная в плане архитектуры информационная система, которая состоит из более 30 микросервисов …

Подпишитесь на нашу рассылку

Хотите получать интересную и полезную информацию о цифровом здравоохранении и искусственном интеллекте для медицины?
Включайтесь в нашу рассылку!

Мы рекомендуем

Термины и определения в сфере применения технологий искусственного интеллекта в здравоохранении

Просмотров 439 2 недели, 6 дней назад

Кейс Xaira Therapeutics как новый тренд инвестирования в цифровое здравоохранение

Просмотров 351 3 недели назад

Нормативно-правовое регулирование искусственного интеллекта в здравоохранении России

Просмотров 18 101 4 недели, 1 день назад

Применение AutoML и MLflow при создании прогнозных моделей в медицине: опыт Webiomed

Просмотров 2 044 1 год назад

Присоединяйтесь

Наши группы в соц сетях