«`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.
«`
