Использование Meta Llama для новой модели лучевой онкологии

 RadOnc-GPT: Leveraging Meta Llama for a Pioneering Radiation Oncology Model

“`html

Использование LLMs в радиационной онкологии: практические решения и ценность

Большие языковые модели (LLMs) стали мощным инструментом в области искусственного интеллекта, трансформируя различные отрасли своей способностью понимать и генерировать текст, похожий на человеческий. Однако в медицине немногие области требуют столько точности и данных, сколько радиационная онкология, где жизни пациентов зависят от правильного лечения.

RadOnc-GPT: инновационная модель радиационной онкологии, использующая технологию Meta Llama 2

Mayo Clinic разработала мощную LLM под названием RadOnc-GPT, которая использует технологию Meta Llama 2. Эта модель обладает потенциалом улучшить эффективность, точность и общую эффективность принятия решений в радиационной терапии. Она была обучена на обширном наборе данных, включающем записи пациентов из отделения радиационной онкологии Mayo Clinic в Аризоне. Важно отметить, что данные пациентов были безопасно обработаны в сети клиники, и модель была доработана локально с использованием сервера с графическим процессором, работающего на Llama 2. Все исследования, связанные с этой моделью, проводятся с согласия институционального комитета по рассмотрению.

Практические применения и ценность

Первоначальное клиническое применение RadOnc-GPT сосредоточено на последующем наблюдении за пациентами. Команда Лиу намерена создать чат-бота, который сможет отвечать на общие вопросы, которые могут возникнуть у пациентов после прохождения лучевой терапии. Эта инициатива направлена на снижение нагрузки на медсестер и врачей, позволяя им уделять больше времени более важным задачам.

Потенциальные будущие усовершенствования могут включать расширение возможностей RadOnc-GPT для охвата различных клинических обязанностей, таких как разработка моделей для прогнозирования результатов лечения в радиационной онкологии. Также Лиу упоминает, что команда рассматривает возможность использования недавно запущенной и более сложной модели Llama 3 для улучшения ее эффективности.

Значимость открытых искусственных интеллектуальных систем

Инструменты, основанные на ИИ, оптимизируют задачи, быстро анализируют сложные наборы данных и выявляют закономерности, которые могут ускользнуть от человеческого наблюдения, позволяя медицинским работникам сосредотачиваться на критических обязанностях, таких как прямой уход за пациентами. Команда Mayo Clinic сотрудничала с Университетом Джорджии по обработке естественного языка в здравоохранении, выбрав Llama 2 в качестве основы для RadOnc-GPT. Эта модель доработана для выполнения задач, включая разработку схем лечения, выбор радиационных методов и предоставление диагностических описаний и кодов Международной статистической классификации болезней и проблем здоровья (ICD-10) на основе данных пациентов, улучшая специфичность и клиническую значимость. Была проведена обширная ручная обработка для подготовки набора данных по радиационной онкологии, преодолевая трудности курирования и извлечения данных.

Согласно Лиу, открытие передовых моделей ИИ позволяет Mayo Clinic использовать современные модели напрямую в своих исследованиях, ускоряя процесс разработки. Это не только улучшает уход за пациентами, но и расширяет охват инициативы за пределы точности в терапевтических вмешательствах. Открытые системы ИИ играют ключевую роль в демократизации инноваций, особенно для малых компаний и учреждений. Они способствуют коллективному развитию медицинской науки, предоставляя доступ к LLMs, даже для организаций с ограниченными ресурсами для разработки настраиваемых моделей.

В заключение, интеграция LLMs, таких как RadOnc-GPT, в радиационную онкологию означает революционный скачок в роли ИИ в здравоохранении. Разработка Mayo Clinic RadOnc-GPT, использующая технологию Meta Llama 2, обещает улучшенную точность и эффективность принятия решений о лечении. Совместные усилия с учреждениями, такими как Университет Джорджии, подчеркивают потенциал инструментов, основанных на ИИ, для оптимизации ухода за пациентами и демократизации инноваций. Используя открытые модели и продвигая исследования, Mayo Clinic находится на передовой в формировании будущего, где ИИ оптимизирует результаты лечения.

“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Модели Llama 4 от Meta AI: Решения для бизнеса

    Введение в модели Llama 4 Meta AI недавно представила свое новое поколение мультимодальных моделей Llama 4, включая две разновидности: Llama 4 Scout и Llama 4 Maverick. Эти модели представляют собой значительный шаг вперед…

  • Масштабируемое Обучение с Подкреплением для Сложных Задач

    Практические бизнес-решения на основе RLVR Использование обучения с подкреплением с проверяемыми наградами (RLVR) открывает новые возможности для бизнеса. Давайте рассмотрим, как это может улучшить бизнес и реальную жизнь, а также шаги для внедрения.…

  • Запуск AgentIQ от NVIDIA: Оптимизация рабочих процессов AI-агентов

    Введение С увеличением использования интеллектуальных систем, основанных на AI-агентах, компании сталкиваются с проблемами, связанными с совместимостью, мониторингом производительности и управлением рабочими процессами. Решение этих проблем может значительно повысить эффективность и масштабируемость AI-разработок. NVIDIA…

  • Генерация ИИ для Автономного Управления Задачами

    GenSpark Super Agent: Преобразование Бизнес-Операций с Помощью ИИ Введение в GenSpark GenSpark Super Agent, или просто GenSpark, — это инновационное решение на основе ИИ, предназначенное для автономного управления сложными задачами в различных областях.…

  • Создание контекстного AI-ассистента на базе LangChain и Gemini

    Создание контекстно-осведомленного AI-ассистента Этот текст описывает процесс создания контекстно-осведомленного AI-ассистента с использованием LangChain, LangGraph и языковой модели Gemini от Google. Применение принципов Протокола Контекста Модели (MCP) позволит разработать упрощенную версию AI-ассистента, который эффективно…

  • Создание AI-бота для вопросов и ответов на веб-сайтах с использованием открытых моделей

    Построение AI Q&A Бота для Вебсайтов с Использованием Открытых Моделей Обзор и Преимущества Создание AI Q&A бота может значительно повысить эффективность вашей компании, улучшая доступ к информации и сокращая время, затрачиваемое на поиск…

  • Запуск проверенного агента SWE-bench от Augment Code: Прорыв в области ИИ для программной инженерии

    Введение Запуск открытого AI-агента от Augment Code представляет собой значительный шаг в области программной инженерии. Этот инструмент может значительно улучшить процессы разработки и повысить эффективность работы команд. Практические бизнес-решения Использование AI-агента Augment Code…

  • NVIDIA HOVER: Революция в гуманоидной робототехнике с помощью единого ИИ управления

    Практические бизнес-решения с использованием HOVER NVIDIA HOVER предлагает революционное решение в области гуманоидной робототехники, которое может значительно улучшить бизнес-процессы и повседневную жизнь. Ниже представлены шаги для реализации и повышения результатов бизнеса. Шаги к…

  • Open-Qwen2VL: Эффективная интеграция мультимодальных ИИ решений

    Решение Open-Qwen2VL для эффективной интеграции многомодального ИИ Понимание проблемы многомодальных моделей Многомодальные большие языковые модели (MLLM) становятся важными для объединения визуальных и текстовых данных, улучшая такие задачи, как создание подписей к изображениям и…

  • Дельфин: Прорыв в многоязычном распознавании речи для восточных языков

    Dolphin: Прорыв в многоязычном автоматическом распознавании речи Введение в Dolphin Недавние достижения в технологии автоматического распознавания речи (ASR) выявили значительные пробелы в способности точно распознавать различные языки, особенно восточные. Модель Dolphin, разработанная Dataocean…

  • Эффективное обучение моделей R1 с помощью FASTCURL

    Введение в FASTCURL FASTCURL – это новый подход к обучению моделей, которые способны решать сложные задачи. Он помогает моделям лучше справляться с логическими и математическими задачами. Проблемы в обучении моделей R1 Обучение таких…

  • Протокол Модели Контекста для AI Ассистентов: Полное Руководство

    Практические решения для бизнеса с использованием MCP Введение в Model Context Protocol (MCP) Model Context Protocol (MCP) предоставляет стандартизированный способ подключения AI-ассистентов к внешним источникам данных и инструментам. Это позволяет улучшить взаимодействие между…

  • Революция в симуляции GPU: Новый подход к анализу архитектуры NVIDIA

    Улучшение предсказания производительности GPU с помощью современных моделей симуляции Введение в эффективность GPU Графические процессоры (GPU) играют ключевую роль в задачах высокопроизводительных вычислений, особенно в области искусственного интеллекта и научных симуляций. Их архитектура…

  • Оптимизация AI для бизнеса с помощью ExCoT от Snowflake

    Введение в ExCoT Snowflake представила революционную структуру, известную как ExCoT, направленную на улучшение производительности открытых больших языковых моделей (LLMs) в задачах текст-к-SQL. Эта структура сочетает в себе рассуждения в цепочке (CoT) с прямой…

  • Модели вознаграждения в области зрения и языка: практические бизнес-решения

    Практические бизнес-решения на основе моделей вознаграждения с поддержкой процессов Понимание моделей вознаграждения с поддержкой процессов Модели вознаграждения с поддержкой процессов (PRMs) предлагают детализированную обратную связь по ответам моделей, что помогает бизнесу выбирать наиболее…

  • Запуск BingoGuard: Новый уровень модерации контента от Salesforce AI

    Обзор BingoGuard Salesforce AI представила BingoGuard, инновационную систему модерации контента, использующую большие языковые модели (LLMs). Эта система решает проблемы традиционной модерации, обеспечивая более точную классификацию контента. Ключевые особенности BingoGuard Гранулярная классификация: BingoGuard классифицирует…

  • Улучшение принятия решений в Гомоку с использованием ИИ и обучения с подкреплением

    Улучшение стратегического принятия решений с помощью ИИ в Гомоку Введение Искусственный интеллект (ИИ) может значительно улучшить бизнес-процессы, используя технологии, подобные большим языковым моделям (LLM). Эти модели способны анализировать данные и генерировать идеи, что…

  • PaperBench: Новый стандарт оценки ИИ в исследованиях машинного обучения

    Введение Быстрые достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) подчеркивают необходимость эффективных методов оценки. Использование PaperBench может значительно улучшить способность вашей компании использовать ИИ для автоматизации исследовательских задач. Что такое PaperBench? PaperBench — это…