LLMS for Healthcare: Meneroka Senario Semasa - Analytics Vidhya

Pengenalan

Model bahasa besar (LLM) merevolusi penjagaan kesihatan. Memandangkan teknologi ini mendapat daya tarikan, syarikat-syarikat berteknologi kesihatan secara aktif mengintegrasikan AI generatif (genai) ke dalam aplikasi klinikal. LLM perubatan meningkatkan proses klinikal, meningkatkan komunikasi pesakit, dan meningkatkan ketepatan diagnostik. Artikel ini menerangkan pelbagai aplikasi LLM dalam bidang perubatan.

Gambaran Keseluruhan

Artikel ini akan meliputi: keupayaan dan peranan LLM seperti MEDLM dan BioMEDLM dalam mengubah AI Healthcare; perbandingan pelbagai LLM penjagaan kesihatan (MEDLM, Medalpaca, Biomedlm, dan lain -lain); dan aplikasi dan cabaran LLM dalam penjagaan kesihatan.

Jadual Kandungan

• LLM Adopsi dalam Penjagaan Kesihatan
• Contoh LLM dalam Penjagaan Kesihatan
  • Medlm
  • Biomedlm
• Aplikasi LLMS dalam Penjagaan Kesihatan
  • Mengotomatisasi proses penjagaan kesihatan
  • LLM khusus untuk penjagaan yang dipertingkatkan
  • Kesan terhadap penyelidikan perubatan
  • Kemajuan dalam telemedicine
• Cabaran Pelaksanaan LLM dalam Penjagaan Kesihatan
  • Kerumitan penalaan halus
  • Maklumat drift dan kestabilan model
  • Pertimbangan etika
• Soalan yang sering ditanya

Penggunaan LLM dalam Penjagaan Kesihatan

AI sedang mengubah penjagaan kesihatan, dan LLM perubatan berada di barisan hadapan perubahan ini. Mereka membentuk semula bagaimana profesional perubatan mendekati penjagaan pesakit, diagnostik, dan penyelidikan bioperubatan. LLMS adalah sistem AI yang dilatih pada dataset teks besar -besaran dan berbilion parameter, memanfaatkan seni bina pengubah. Dalam penjagaan kesihatan, mereka membantu membuat keputusan klinikal dengan menganalisis data perubatan yang luas, membolehkan pelan rawatan peribadi, dan meningkatkan ketepatan diagnostik.

LLMS juga menyelaraskan tugas pentadbiran dengan mengautomasikan ringkasan rekod perubatan, memudahkan penjagaan kesihatan maya melalui chatbots berkuasa AI dan platform telemedicine, dan mempercepatkan penemuan dadah dan latihan perubatan.

Contoh LLM dalam Penjagaan Kesihatan

Menangani cabaran penjagaan kesihatan seperti penjagaan peribadi, aksesibiliti, dan kesilapan diagnostik, beberapa LLM kini dikerahkan dalam bidang perubatan.

Model	Pemaju	Tahun pelepasan	Parameter	Multimodal	Kes penggunaan utama	Adanya
Medlm	Google	2023	340b	✅	Soalan Perubatan Menjawab	Sumber tertutup
Radonc Gpt	Meta	2023	70b	❌	Analisis imej radiologi	Sumber terbuka
Medalpaca	Universiti Teknikal Munich	2023	13b	❌	Analisis data klinikal	Sumber terbuka
Gatortron	Nvidia	2021	3.9b	❌	NLP Perubatan	Sumber tertutup
Biomedlm	Stanford University	2022	2.7b	❌	Penyelidikan Biomedikal	Sumber terbuka

Mari kita periksa dua contoh utama: MEDLM dan BIOMEDLM.

1. Medlm

MEDLM, produk Google yang dibina di atas MedPalm dan MedPalm2, disesuaikan dengan penjagaan kesihatan. Ia meningkatkan dokumentasi perubatan, aliran kerja klinikal, dan penyelidikan, meningkatkan kecekapan operasi untuk penyedia penjagaan kesihatan. Ia boleh diakses melalui Vertex AI. Usaha kerjasama antara Deloitte dan Google Cloud menggunakan MEDLM dalam chatbot interaktif untuk meningkatkan pengalaman ahli dan akses kepada penjagaan.

2. Biomedlm

Dibangunkan oleh Stanford CRFM dan MOSAICML, BioMEDLM adalah LLM khusus domain untuk tugas bioperubatan. Dilatih dalam kesusasteraan bioperubatan, ia cemerlang dalam menjawab soalan dan ringkasan dalam domain bioperubatan. Mekanisme perhatian kilatnya mempercepat latihan. Biomedlm menunjukkan prestasi terkini mengenai tugas seperti MEDQA.

Aplikasi LLMS dalam Penjagaan Kesihatan

LLMS mendapati peningkatan aplikasi dalam penjagaan kesihatan.

1. Mengautomasikan proses penjagaan kesihatan

LLMS mengurangkan beban pentadbiran terhadap pekerja penjagaan kesihatan dengan mengautomasikan pengebilan, penjadualan pelantikan, dan generasi laporan, yang membolehkan doktor untuk memberi tumpuan kepada penjagaan pesakit.

2. LLM khusus untuk penjagaan yang dipertingkatkan

LLM khusus seperti Amie (Articulate Medical Intelligence) menawarkan ketepatan dan kebolehpercayaan yang lebih baik berbanding dengan LLM tujuan umum. Dilatih dalam data perubatan, Amie cemerlang dalam perbualan diagnostik, interaksi pesakit, dan latihan pelbagai agen.

3. Kesan penyelidikan perubatan

LLMS mempercepatkan penyelidikan bioperubatan dengan membantu penemuan model biologi baru dan meramalkan sifat kompaun dadah.

4. Kemajuan dalam telemedicine

Pembantu maya kuasa LLMS untuk telemedicine, menyediakan sokongan 24/7, terjemahan bahasa, dan analisis emosi semasa konsultasi.

Cabaran dalam melaksanakan LLM dalam penjagaan kesihatan

Walaupun manfaat mereka, LLMS mempersembahkan cabaran pelaksanaan.

1. Kerumitan penalaan halus

LLM penalaan yang baik untuk aplikasi perubatan memerlukan pengkhususan data yang teliti untuk mengelakkan kecenderungan dan ketidaktepatan.

2. Maklumat drift dan kestabilan model

Kemas kini data yang berterusan boleh membawa kepada drift maklumat, yang memerlukan penyelenggaraan model yang berterusan untuk memastikan ketepatan.

3. Pertimbangan Etika

Pertimbangan etika, termasuk privasi data dan amalan AI yang bertanggungjawab, adalah yang paling penting dalam pelaksanaan LLM.

Kesimpulan

LLMS mengubah penjagaan kesihatan, meningkatkan kecekapan, ketepatan, dan aksesibiliti. Oleh kerana model -model ini berkembang, kesannya terhadap ubat akan terus berkembang.

Soalan yang sering ditanya

Q1. Apakah LLM dan aplikasi penjagaan kesihatan mereka? LLMS adalah sistem AI yang dilatih dalam data teks yang luas, yang digunakan dalam penjagaan kesihatan untuk meningkatkan penjagaan pesakit, menyelaraskan aliran kerja, dan mengautomasikan tugas.

S2. Apakah beberapa contoh LLM khusus penjagaan kesihatan? MEDLM dan BIOMEDLM adalah contoh, masing -masing dengan kekuatan tertentu.

Q3. Bagaimanakah LLM meningkatkan telemedicine? LLMS meningkatkan telemedicine dengan menyediakan pembantu maya, terjemahan bahasa, dan sokongan emosi.

Q4. Apakah tugas pentadbiran yang boleh mengautomasikan LLMS? LLMS mengautomasikan pengebilan, penjadualan, dan generasi laporan.

S5. Apakah cabaran melaksanakan LLM dalam penjagaan kesihatan? Cabaran termasuk penalaan halus, drift maklumat, dan pertimbangan etika.

Atas ialah kandungan terperinci LLMS for Healthcare: Meneroka Senario Semasa - Analytics Vidhya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!