Список моделей искусственного интеллекта для медицинского ландшафта (2023)

Перспективные модели искусственного интеллекта для медицинского сфера в 2023 году

Учитывая количество достижений, которые искусственный интеллект (ИИ) сделал только в этом году, неудивительно, что он стал значительной темой обсуждения на протяжении 2023 года. ИИ теперь находит применение практически во всех сферах, и одно из его увлекательных и полезных применений – в здравоохранении и медицине. От поиска лекарств до транскрипции медицинских документов и даже помощи в хирургических операциях, он преобразует жизнь медицинских профессионалов, помогая уменьшить ошибки и повысить их эффективность. В этой статье рассматриваются несколько моделей искусственного интеллекта 2023 года, способных преобразовать медицинскую панораму.

Med-PaLM 2

Med-PaLM разработан Google Research для медицинской области и способен давать ответы высокого качества на медицинские вопросы. Модель использует силу LLM Google и является одной из первых моделей, достигших уровня эксперта при ответе на вопросы в стиле USMLE. В процессе оценки модель продемонстрировала способность понимать симптомы, выполнять сложные рассуждения и выбирать соответствующее лечение. Более того, она достигла точности в 86,5% на бенчмарке MedQA медицинского экзамена в исследованиях. Несмотря на то, что она обладает многообещающими возможностями, исследователи хотят провести более строгую оценку, чтобы убедиться, что модель может быть применена в областях, критичных с точки зрения безопасности.

Bioformer

Bioformer – это компактная версия BERT, которую можно использовать для биомедицинского текстового майнинга. Несмотря на то, что BERT достиг значительных результатов в приложениях NLP, количество его параметров можно сократить с небольшим влиянием на производительность, чтобы повысить его вычислительную эффективность. Исследователи Bioformer использовали такой подход для разработки модели, размер которой значительно меньше, чем у BERT (на 60% меньше). Модель обучалась на резюме PubMed и полных текстовых статьях PubMed Central и использует биомедицинский словарь. Исследователи выпустили две версии модели – Bioformer8L и Bioformer16L, – и обе демонстрировали хорошие результаты, даже имея меньше параметров при оценке параметров, таких как распознавание именованных сущностей, извлечение связей, ответы на вопросы и классификация документов.

• «Практическое использование LangChain для разработки приложений LLM Загрузка документов»
• Kinara представляет процессор Ara-2 Революционный обработчик искусственного интеллекта на устройстве для повышения производительности
• Робо-собака устанавливает рекорд Гиннеса в беге на 100 метров

MedLM

MedLM – это набор фундаментальных моделей, разработанных Google, которые были настроены для использования в области здравоохранения. Две модели из MedLM разработаны для решения сложных задач и масштабирования на них. Основная цель этих моделей – автоматизация задач для сокращения времени, повышения эффективности и улучшения общего состояния пациентов, а исследователи Google сотрудничают с Deloitte для пилотной проверки возможностей MedLM. MedLM также был интегрирован с другими системами ИИ, такими как ASCEND от BenchSci, для повышения качества и скорости клинических исследований и разработки.

RoseTTAFold

RoseTTAFold – это программное обеспечение, работающее на базе глубокого обучения, которое предсказывает структуры белков только по ограниченной информации. Оно способно изучать паттерн в последовательностях белков, взаимодействие аминокислот белков и их 3D структуру. Модель позволяет исследователям моделировать взаимодействие белков и препаратов на молекулярном уровне, что способствует исследованию в области поиска лекарств. Исследователи модели также сделали свой код открытым для пользы всего сообщества.

AlphaFold

AlphaFold – это мощная модель ИИ, разработанная DeepMind, которая может предсказывать 3D структуру белка по его последовательности аминокислот. DeepMind сотрудничает с Европейским институтом биоинформатики (EMBL-EBI) EMBL для создания базы данных, содержащей более 200 млн прогнозов структуры белков, созданных ИИ, для облегчения научных исследований. В CASP14 AlphaFold заметно превзошел другие модели, производя результаты с высокой точностью. Кроме того, он имеет потенциал более глубокого понимания структур белков и содействия биологическим исследованиям.

ChatGLM-6B

ChatGLM – это двуязычная модель (китайский-английский), которая была дообучена на базе медицинских диалогов на китайском языке. Модель была дообучена в течение короткого времени (13 часов), что делает ее доступной для использования в медицинских целях. Модель также поддерживает более длинные разговоры и приложения благодаря увеличенной длине последовательностей. Модель была обучена с использованием методов, таких как наблюдаемое дообучение, RLHF и другие, что позволяет ей лучше понимать инструкции человека. В результате, модель обладает отличными навыками диалога и отвечает на вопросы.

Статья Список моделей искусственного интеллекта для медицинского образования (2023) первоначально появилась на MarkTechPost.