Влияние больших языковых моделей на анализ медицинских текстов

Воздействие больших языковых моделей на анализ медицинских текстов

Вступление

В мире, переживающем технологическую революцию, слияние искусственного интеллекта и здравоохранения перестраивает ландшафт медицинской диагностики и лечения. Одним из невидимых героев этой трансформации является применение моделей больших языковых моделей (LLM) в области медицины, здоровья и, главным образом, в текстовом анализе. В данной статье рассматривается роль LLM в контексте медицинского приложения на основе текста и исследуется, как эти мощные модели искусственного интеллекта революционизируют отрасль здравоохранения.

Цели обучения

• Понять роль моделей больших языковых моделей (LLM) в медицинском текстовом анализе.
• Понять важность медицинского изображения в современной медицине.
• Определить вызовы, связанные с объемом медицинских изображений в сфере здравоохранения.
• Понять, как LLM помогают автоматизировать анализ текстов и диагностику в медицине.
• Оценить эффективность LLM в классификации критически важных медицинских случаев.
• Исследовать, как LLM способствуют разработке персонализированных планов лечения на основе истории пациента.
• Понять сотрудничество LLM с радиологами.
• Узнать, как LLM могут помогать студентам и практикующим медицинским работникам в образовательных целях.

Эта статья опубликована в рамках блогособытия Data Science Blogathon.

Невидимый мир медицинского изображения и здравоохранения

Прежде чем мы погрузимся в мир LLM, давайте на мгновение оценим значимость медицинского изображения. Оно составляет основу современной медицины в настоящей технологической жизни, помогает визуализировать и обнаруживать заболевания, а также контролировать прогресс лечения. Радиология, в частности, тесно связана с медицинскими изображениями, такими как рентгены, МРТ, компьютерные томографы и многое другое.

Однако этот ковчег медицинских изображений имеет свои сложности: огромный объем. Больницы и медицинские учреждения ежедневно используют большое количество медицинских изображений. Их анализ и интерпретация вручную является трудоемкой, затратной по времени и подверженной человеческой ошибке.

• ReactJS с ChatGPT Создание разговорного ИИ в веб-приложениях
• Топ 5 платформ и инструментов для облачного машинного обучения
• Познакомьтесь с LoftQ LoRA-Fine-Tuning-Aware Кодирование с учетом квантования для больших языковых моделей

Помимо важной роли в анализе медицинских изображений, модели больших языковых моделей превосходно справляются с пониманием и обработкой медицинской информации на основе текста. Они обеспечивают ясность в понимании сложного медицинского жаргона, помогая даже в интерпретации заметок и отчетов. LLM улучшают эффективность и точность анализа медицинского текста, повышая общие возможности медицинских профессионалов и анализа.

Имея такое понимание, давайте дальше исследуем, как LLM революционизируют отрасль здравоохранения в области медицинского изображения и текстового анализа.

Приложения LLM в медицинском текстовом анализе

Прежде чем понять многогранные роли, которые модели больших языковых моделей играют в здравоохранении, давайте кратко рассмотрим их основные приложения в области медицинского текстового анализа:

• Диагностика и прогнозирование заболеваний: LLM может проанализировать большие базы данных медицинских текстов для помощи медицинским работникам в диагностике различных заболеваний. Они могут не только помочь в начальной диагностике, но и сделать обоснованные предположения относительно прогресса и прогноза заболевания при наличии достаточной контекстной информации.
• Клиническая документация и электронные медицинские записи: Обработка обширной клинической документации может занимать много времени у медицинских работников. LLM предлагает более эффективные средства для транскрибирования, суммирования и анализа электронных медицинских записей, что позволяет медицинским работникам сконцентрироваться больше на уходе за пациентами.
• Поиск и переиспользование лекарств: Анализируя множество биомедицинских работ, LLM могут выявлять потенциальные препараты и даже предлагать альтернативные способы использования существующих лекарственных препаратов, ускоряя процесс открытия и переиспользования в фармакологии.
• Анализ биомедицинской литературы: Растущий объем медицинской литературы может оказаться ошеломляющим. LLM могут анализировать множество научных статей, выделять ключевые результаты и предоставлять краткие обзоры, способствуя более быстрому усвоению новых знаний.
• Поддержка пациента и медицинские чат-боты: LLM обеспечивают интеллектуальные чат-боты, которые могут выполнять ряд функций, от ответа на общие медицинские вопросы до предоставления первичной триажной помощи при чрезвычайных ситуациях, оказывая ценную поддержку как пациентам, так и медицинским работникам.

Как работают LLM в здравоохранении?

• Что такое большие языковые модели? Большие языковые модели – это подмножество моделей машинного обучения, созданных для понимания, интерпретации и генерации текста, похожего на человеческий. Эти модели обучаются на обширных наборах данных, включающих книги, статьи, веб-сайты и другие текстовые источники. Они служат высокотехнологичными анализаторами и генераторами текста, которые могут понимать контекст и семантику.

• Эволюция LLM в медицинской сфере: За последнее десятилетие LLM заняли ведущие позиции в здравоохранении, претерпевая эволюцию от простых чат-ботов до сложных инструментов, способных анализировать сложныe медицинские исследования. Появление более мощного оборудования и более эффективных алгоритмов позволило этим моделям обрабатывать гигабайты данных за считанные секунды, предлагая мгновенные исследования и анализ. Их адаптируемость позволяет им непрерывно учиться на новой информации, что делает их все более точными и надежными.
• В чем разница между LLM и традиционными методами NLP? Традиционные методы обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP), такие как системы, основанные на правилах или более простые модели машинного обучения, работают на фиксированных алгоритмах, имея ограниченные возможности понимания контекста. LLM, однако, используют глубокое обучение для понимания тонкостей человеческого языка, включая идиомы, медицинскую терминологию и сложные структуры предложений. Это позволяет LLM генерировать выводы, гораздо более нюансные и контекстуально точные, чем могут предложить традиционные методы NLP.

Преимущества и возможности LLM в медицинском текстовом анализе

• Контекстное понимание: В отличие от традиционных алгоритмов поиска, основанных на соответствии ключевых слов, LLM понимают контекст текста, что позволяет получать более искусные и точные выводы.
• Скорость: LLM могут быстро анализировать и генерировать отчеты, экономя ценное время в критических ситуациях в области здравоохранения.
• Многофункциональность: Они могут быть использованы не только для простого анализа текста, но и для диагностики, предоставления индивидуальных рекомендаций по лечению и использования в образовательных целях.
• Адаптируемость: Эти модели могут быть настроены для конкретных медицинских областей или функций, что делает их чрезвычайно гибкими.

Роль LLM в анализе медицинских текстов

• Автоматизированный анализ и диагностика: Большие языковые модели обучаются на большом количестве данных, включая медицинскую литературу и случаи из реальной практики. Они отлично понимают контекст и могут анализировать сложные медицинские термины. LLM могут предоставлять автоматизированный анализ и даже диагностировать болезни по медицинским текстам.
• Эффективная триаж: В случаях, требующих экстренной помощи, каждая минута имеет значение. Большие языковые модели могут быстро проводить триаж пациентов, анализируя медицинские отчеты или записи, выявляя критические состояния, такие как кровотечения или аномалии. Это ускоряет оказание помощи пациентам и оптимизирует распределение ресурсов.
• Персонализированные планы лечения: Большие языковые модели, используемые в медицинской диагностике, анализируют историю пациента, включая генетику, аллергии и реакцию на предыдущее лечение. Они могут рекомендовать индивидуальные планы лечения на основе этой информации.
• Помощь радиологам: Большие языковые модели помогают радиологам. Они могут предварительно просматривать медицинские отчеты, выявлять аномалии и предлагать возможные диагнозы. Такой коллаборативный подход повышает точность диагнозов и уменьшает усталость радиологов.
• Учебные инструменты: Большие языковые модели могут быть полезными инструментами для студентов и практикующих медицинских специалистов. Они могут генерировать трехмерные реконструкции на основе текстовых описаний, моделировать медицинские сценарии и давать подробные объяснения для образовательных целей.

Как LLM могут быть автоматизированы для диагностики?

Вот упрощенный фрагмент кода, использующий языковую модель (например, GPT-3), чтобы показать, как большие языковые модели могут использоваться для автоматического анализа и диагностики на основе медицинского текста:

import openaiimport time# Ваш ключ API от OpenAIapi_key = "ВАШ_API_КЛЮЧ"# Медицинский отчет пациентаmedical_report = """Пациент: Джон ДоеВозраст: 45Симптомы: Постоянный кашель, одышка, лихорадка.Медицинская история:- Аллергии: Нет- Препараты: Нет- Предыдущие заболевания: НетДиагноз:На основе симптомов пациента и его медицинской истории Джон Доу страдает от респираторной инфекции, вероятно пневмонии. Рекомендуется дальнейшее исследование и оценка."""# Инициализация модели GPT-3 от OpenAIopenai.api_key = api_key# Определение языковой моделиprompt = f"Диагностируйте состояние на основе следующего отчета:\n{medical_report}\nДиагноз:"while True:    try:        # Генерация диагноза с использованием языковой модели        response = openai.Completion.create(            engine="davinci",            prompt=prompt,            max_tokens=50  # Подстраивайте количество токенов в зависимости от ваших требований        )        # Извлечение и печать сгенерированного диагноза        diagnosis = response.choices[0].text.strip()        print("Сгенерированный диагноз:")        print(diagnosis)        # Выход из цикла, если ответ успешно получен        break    except openai.error.RateLimitError as e:        # Если исчерпан лимит запросов, ждите некоторое время и повторите попытку        print("Превышен лимит запросов. Ожидание сброса лимита...")        time.sleep(60)  # Подождите 1 минуту (настройте при необходимости)    except Exception as e:        # Обработка других исключений        print(f"Произошла ошибка: {e}")        break  # Выход из цикла при возникновении других ошибок

Вывод:

• Импортировать библиотеку openai и настроить ключ OpenAI
• Создать медицинский отчет, содержащий информацию о пациенте, симптомах и медицинской истории
• Инициализировать модель OpenAI GPT-3 и определить запрос, который просит модель поставить диагноз на основе предоставленного отчета
• Использовать openai.Completion для генерации диагноза. Измените параметр max_tokens, чтобы контролировать длину сгенерированного текста
• Извлечь и вывести сгенерированный диагноз

Пример вывода

Сгенерированный диагноз: "На основе симптомов пациента и медицинской истории, скорее всего, Джон Доу страдает респираторной инфекцией, возможно, пневмонией. Рекомендуется провести дополнительные тесты и оценку для подтверждения."

Этот код показывает, как большая языковая модель может помочь в генерации автоматических медицинских диагнозов на основе текстовых медицинских отчетов. Помните, что настоящий медицинский диагноз всегда должен включать консультацию с медицинскими профессионалами и не должен полагаться на АИ-сгенерированные диагнозы.

Сочетание VIT и LLM для комплексного анализа медицинских изображений

Давайте рассмотрим несколько фрагментов кода, демонстрирующих применение LLMs в медицинской визуализации.

import torchfrom transformers import ViTFeatureExtractor, ViTForImageClassification# Загрузить предобученную модель Vision Transformer (ViT)model_name = "google/vit-base-patch16-224-in21k"feature_extractor = ViTFeatureExtractor(model_name)model = ViTForImageClassification.from_pretrained(model_name)# Загрузить и предобработать медицинское изображениеfrom PIL import Imageimage = Image.open("chest_xray.jpg")inputs = feature_extractor(images=image, return_tensors="pt")# Получить прогнозы моделиoutputs = model(**inputs)logits_per_image = outputs.logits

В этом коде мы используем модель Vision Transformer (ViT) для классификации медицинского изображения. LLMs, такие как ViT, адаптируются к различным задачам, связанным с изображениями в медицинской визуализации.

Автоматическое обнаружение аномалий

import torchimport torchvision.transforms as transformsfrom PIL import Imagefrom transformers import ViTFeatureExtractor, ViTForImageClassification# Загрузить предобученную модель Vision Transformer (ViT)model_name = "google/vit-base-patch16-224-in21k"feature_extractor = ViTFeatureExtractor(model_name)model = ViTForImageClassification.from_pretrained(model_name)# Загрузить и предобработать медицинское изображениеimage = Image.open("chest_xray.jpg")transform = transforms.Compose([    transforms.Resize((224, 224)),    transforms.ToTensor(),])input_image = transform(image).unsqueeze(0)# Извлечь признаки из изображенияinputs = feature_extractor(images=input_image)outputs = model(**inputs)logits_per_image = outputs.logits

В этом коде мы используем модель Vision Transformer (ViT) для автоматического обнаружения аномалий на медицинском изображении. Модель извлекает признаки из изображения, а переменная logits_per_image содержит прогнозы модели.

Медицинское описания изображений

import torchfrom transformers import ViTFeatureExtractor, ViTForImageToText# Загрузить предобученную модель ViT для описания изображенияmodel_name = "google/vit-base-patch16-224-in21k-cmlm"feature_extractor = ViTFeatureExtractor.from_pretrained(model_name)model = ViTForImageToText.from_pretrained(model_name)# Загрузить и предобработать медицинское изображениеimage = Image.open("MRI_scan.jpg")inputs = feature_extractor(images=image, return_tensors="pt")output = model.generate(input_ids=inputs["pixel_values"])caption = feature_extractor.decode(output[0], skip_special_tokens=True)print("Описание изображения:", caption)

Этот код демонстрирует, как LLM может генерировать описательные подписи для медицинских изображений. Он использует предобученную модель Vision Transformer (ViT).

Технический рабочий процесс LLM в анализе медицинского текста

• Сбор данных: LLMы инициируют процесс, используя и собирая различные наборы данных, включая медицинские отчеты, научные статьи и клинические записи.
• Предобработка: Собранные данные проходят предобработку, где текст стандартизируется, очищается и структурируется для анализа.
• Извлечение признаков: Большие языковые модели используют передовые методы для получения или поиска информации, которая является ключевой и полезной из текстовых данных, выявляя ключевые детали и медицинские проблемы.
• Обучение: Большие языковые модели обучаются с использованием глубокого обучения, что помогает находить и наблюдать паттерны и медицинские состояния в информации, представленной в текстовой форме.
• Тонкая настройка: Модель настраивается для конкретных медицинских задач после процесса обучения. Например, она может научиться распознавать конкретные заболевания или состояния по медицинским отчетам.
• Проверка модели: Производится тщательная проверка производительности LLM с использованием отдельных наборов данных для обеспечения точности и надежности в анализе медицинского текста.
• Интеграция: После прохождения проверки модель интегрируется в системы и рабочие процессы в области здравоохранения, где она может помогать медицинским профессионалам в анализе и интерпретации медицинских текстовых данных.

Конечно! Ниже приведен упрощенный фрагмент кода, который помогает понять, как модель языка, такая как GPT-3 (тип LLM – крупная модель языка), может быть использована для задач, связанных с медицинским текстом, в медицине. В этом фрагменте кода мы создадим сценарий на языке Python, который использует API OpenAI GPT-3 для генерации медицинского диагностического отчета на основе симптомов и медицинской истории пациента.

Перед этим убедитесь, что у вас установлен пакет OpenAI Python (openai). Вам понадобится ключ API от OpenAI.

import openai# Установите ваш ключ API OpenAI здесьapi_key = "ВАШ_КЛЮЧ_API"# Функция для генерации медицинского диагностического отчетаdef generate_medical_diagnosis_report(symptoms, medical_history):    prompt = f"Пациент предъявляет следующие симптомы:     {symptoms}. Медицинская история: {medical_history}.     Пожалуйста, предоставьте диагноз и рекомендуемое лечение."    # Вызов API OpenAI GPT-3    response = openai.Completion.create(        engine="text-davinci-002",  # Вы можете выбрать соответствующий движок        prompt=prompt,        max_tokens=150,  # Настройте max_tokens в зависимости от желаемой длины ответа        api_key=api_key    )    # Извлечение и возврат ответа модели    diagnosis_report = response.choices[0].text.strip()    return diagnosis_report# Пример использованияif __name__ == "__main__":    symptoms = "Постоянный кашель, лихорадка и боль в груди"    medical_history = "У пациента есть история астмы и аллергии."    diagnosis_report = generate_medical_diagnosis_report(symptoms, medical_history)    print("Медицинский диагностический отчет:")    print(diagnosis_report)

Не забывайте, что это упрощенный пример, а реальные медицинские приложения учитывают конфиденциальность данных, соответствие нормам регулирования и консультацию с медицинскими специалистами. Всегда относитесь к таким моделям ответственно и проконсультируйтесь с медицинскими экспертами для фактической медицинской диагностики и лечения.

Большие модели языка: сила, превосходящая предсказание

Большие модели языка также продвигаются в различные сферы здравоохранения:

• Открытие лекарств: Большие модели языка помогают в открытии лекарств путем изучения больших наборов данных по химикатам, предсказания их работы и ускорения разработки лекарств.
• Электронные медицинские записи (EMR): Большие модели языка, используемые вместе с ЭМП, могут быстро анализировать медицинские записи пациентов для прогнозирования рисков, предлагать лечение и изучать, как лечение влияет на здоровье пациентов.
• Суммирование медицинской литературы: Большие модели языка могут анализировать обширную медицинскую литературу, извлекать ключевые идеи и генерировать краткие резюме, помогая исследователям и медицинским практикам.
• Телемедицина и виртуальные медицинские помощники: Большие модели языка могут использоваться для создания виртуальных медицинских помощников, которые понимают запросы пациентов, предоставляют информацию о состоянии здоровья и предлагают руководство по симптомам и вариантам лечения.

Этические соображения

• Конфиденциальность пациентов: Тщательно защищайте данные пациентов, чтобы сохранить их конфиденциальность.
• Предубежденность данных: Непрерывно оценивайте и исправляйте предубежденность в больших моделях языка для обеспечения справедливых диагнозов.
• Информированное согласие: Получайте согласие пациента на использование ИИ-ассистированных методов диагностики и лечения.
• Прозрачность: Обеспечивайте прозрачность в рекомендациях, сгенерированных искусственным интеллектом, для медицинских специалистов.
• Качество данных: Удерживайте высокое качество и точность данных для надежных результатов.
• Устранение предубежденности: Приоритетно избегайте предубежденности в больших моделях языка для этических приложений в области здравоохранения.

Заключение

В постоянно меняющемся мире здравоохранения и искусственного интеллекта команда больших моделей языка (LLMs) и медицинского изображения играет огромную роль и является очень важной. Здесь речь идет не о замене человеческого опыта, а о его улучшении и получении результатов, подобных людям, не требующих его участия. Большие модели языка помогают с быстрыми диагностиками и персонализированным лечением, облегчая работу медицинским экспертам для быстрой помощи пациентам.

Но, занимаясь этой технологией, мы не должны забывать о этике и сохранении информации о пациентах в надежных руках. Возможности огромны, но у нас также есть серьезные обязательства. Речь идет о нахождении правильного баланса между прогрессом и защитой людей.

Путешествие только начинается. Благодаря LLMs нашему боку мы отправляемся по пути, который приведет к более точным диагнозам, лучшим результатам для пациентов и здравоохранительной системе, которая будет одновременно эффективной и сострадательной. Будущее здравоохранения, руководимое LLMs, обещает более здоровый мир для всех.

Основные идеи

• Большие модели языка (LLM) революционируют анализ медицинских текстов, делая прогресс в диагностике и планировании лечения.
• Они ускоряют оказание неотложной помощи, быстро выявляя проблемы в медицинских отчетах и клинических заметках.
• LLM повышают возможности радиологов, помогая в интерпретации текстовых изображений, а не заменяя их, тем самым способствуя более полному пониманию данных.
• Эти модели находят применение в образовании и предлагают широкий спектр приложений в сфере здравоохранения.
• Использование LLM в медицинской области требует тщательного учета конфиденциальности пациентов, справедливости данных и прозрачности модели.
• Совместные усилия между LLM и медицинскими экспертами могут улучшить качество и заботу о здравоохранении.

Часто задаваемые вопросы

Показанные в статье материалы не принадлежат Analytics Vidhya и используются по усмотрению автора.