“`html
Использование искусственного интеллекта в медицинском области
Биомедицинская обработка естественного языка (NLP) сосредоточена на разработке моделей машинного обучения для интерпретации и анализа медицинских текстов. Эти модели помогают в диагностике, рекомендациях по лечению и извлечении медицинской информации, значительно улучшая оказание медицинской помощи и клиническое принятие решений.
Основные проблемы в биомедицинской NLP
Одной из основных проблем в биомедицинской NLP является обеспечение устойчивости и точности языковых моделей при работе с разнообразными и контекстно-специфичными медицинскими терминами.
Решение проблемы
Исследователи из MIT, Гарварда и Mass General Brigham вместе с другими ведущими институтами представили новый метод оценки устойчивости для решения этой проблемы. Они разработали специализированный набор данных под названием RABBITS (Robust Assessment of Biomedical Benchmarks Involving Drug Term Substitutions) для оценки производительности языковых моделей путем замены торговых и общих названий лекарств.
Значимость и практическое применение
Этот подход имитирует реальную изменчивость в номенклатуре лекарств и предоставляет более точную оценку способностей языковых моделей в обработке медицинской терминологии.
Выводы и практическая польза
Это исследование подчеркивает критический вопрос в биомедицинской NLP: уязвимость языковых моделей к вариациям в названиях лекарств. Введение набора данных RABBITS предоставляет ценный инструмент для оценки и улучшения устойчивости языковых моделей в обработке медицинской терминологии.
“`
