Потенциал больших моделей в биомедицине
Большие модели показывают отличные результаты в биомедицинских приложениях, позволяя быстро адаптироваться к задачам с минимальными требованиями к размеченным данным. Однако есть серьезные проблемы с их внедрением в клиническую практику.
Проблемы внедрения
Даже такие продвинутые модели, как GPT-4V, имеют значительные недостатки в многомодальных биомедицинских приложениях. Ограниченный доступ, высокие операционные расходы и сложные процессы оценки создают препятствия для врачей, использующих эти модели с данными пациентов.
Развитие многомодального ИИ
Недавние достижения в области многомодального генеративного ИИ позволяют одновременно обрабатывать текст и изображения, что полезно для задач, таких как визуальные вопросы и генерация радиологических отчетов. Однако внедрение этих моделей в клиническую практику также сталкивается с трудностями.
Решение от LLaVA-Rad
Исследователи из нескольких университетов предложили LLaVA-Rad — новую малую многомодальную модель (SMM) и CheXprompt — автоматическую оценку фактической правильности. Эта система фокусируется на рентгеновских снимках грудной клетки, что позволяет автоматически генерировать качественные радиологические отчеты.
Эффективность LLaVA-Rad
LLaVA-Rad обучена на наборе данных из 697,435 пар изображений и отчетов, используя GPT-4 для синтеза отчетов. Модель требует всего один GPU для вывода и завершает обучение за один день.
Преимущества и результаты
LLaVA-Rad показывает отличные результаты по сравнению с аналогичными моделями, несмотря на меньший размер. Она превосходит ведущую модель Med-PaLM M по важным метрикам, что делает ее более практичной для реальных приложений.
Открытое решение для клинической практики
Модель LLaVA-Rad представляет собой значительный шаг вперед в практическом применении моделей в клинических условиях, предлагая легкое и открытое решение для генерации радиологических отчетов.
Как внедрить ИИ в вашу компанию
Если вы хотите развивать свою компанию с помощью ИИ, следуйте этим шагам:
- Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить.
- Выберите подходящее решение из множества доступных вариантов ИИ.
- Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов.
- Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных и опыта.
Получите помощь по внедрению ИИ
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам.
Попробуйте ИИ-ассистента в продажах, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.
