![Hippocrates: An Open-Source Machine Learning Framework for Advancing Large Language Models in Healthcare]( https://i.aidevmd.com/wp-content/uploads/2024/04/Screenshot-2024-04-30-at-12.59.08-AM.png)
Использование искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранении
Искусственный интеллект трансформирует здравоохранение, применяя сложные вычислительные методы для диагностики и планирования лечения. Большие языковые модели (LLM) становятся мощными инструментами, способными анализировать и понимать сложные медицинские данные, что обещает революционизировать уход за пациентами и медицинские исследования.
Практические решения и ценность:
Ключевая проблема, стоящая перед сектором здравоохранения, – сложная природа медицинских данных и строгие требования к точности и эффективности медицинской диагностики. Для применения ИИ необходимо не только обрабатывать обширные объемы данных, но также предоставлять точные и применимые выводы в реальном времени в клинической среде.
Существующие исследования в области здравоохранения АИ включают модель Meditron 70B, использующую контролируемую настройку на медицинских текстах, модель MedAlpaca, базирующуюся на архитектуре LLaMA для медицинских диалогов, и BioGPT, фокусирующуюся на генерации биомедицинских текстов. Однако ограничения этих инструментов связаны с ограниченным доступом к закрытым наборам данных и сложностью обучения моделей для обработки тонкостей медицинской терминологии и данных пациентов.
Исследователи из Koç University, Hacettepe University, Yıldız Technical University и Robert College представили “Гиппократа”, открытую платформу, специально разработанную для применения LLM в здравоохранении. В отличие от предыдущих моделей, опирающихся на закрытые данные, “Гиппократ” предоставляет полный доступ к обширным ресурсам, способствуя большей инновации и сотрудничеству в медицинских исследованиях АИ.
“Гиппократ” использует систематическую методологию, начиная с непрерывной предварительной настройки на объемном корпусе медицинских текстов. Модели, включая семейство моделей с 7 миллиардами параметров “Hippo”, затем настраиваются с использованием специализированных наборов данных. Этот процесс использует методы настройки инструкций и обучения с подкреплением для согласования выводов модели с экспертными медицинскими данными. Эти решения демонстрируют значительное улучшение точности моделей и их превосходство над другими установленными медицинскими LLM в различных бенчмарках.
В заключение, платформа “Гиппократ” представляет собой значительный прорыв в применении LLM в здравоохранении. Она обеспечивает открытый доступ к обширным ресурсам и использует улучшенную методологию для значительного улучшения медицинской диагностики и приносит реальную ценность в клинической практике.