Udoskonalamy AI w medycynie

autor zdjęcia: rp.pl

źródło: Rzeczpospolita

Testy wykazały, że zaawansowane modele językowe nie tylko dorównują ekspertom w rozumowaniu klinicznym. Były także oceniane jako bardziej empatyczne i cierpliwe – mówi Vivek Natarajan, naukowiec w Google DeepMind.

Narzędzie Med-PaLM zyskało rozgłos, kiedy okazało się, że osiągnęło poziom ekspercki we wnioskowaniu medycznym. Jaki był klucz do tego sukcesu?

W Google od dłuższego czasu jesteśmy pionierami w obszarze m.in. dużych modeli językowych (LLM). Równolegle rozwijamy technologie w obszarze zdrowia i medycyny. W 2022 roku, kiedy powstały wczesne wersje systemów opartych na LLM – które wówczas nazywaliśmy PaLM – dostrzegliśmy ich potencjał w zastosowaniach medycznych. Projekt miał na celu weryfikację dwóch kwestii: sprawdzenie, ile wiedzy medycznej mają modele LLM oraz jak szybko można je zaadaptować do zadań klinicznych. Do tych celów dostosowaliśmy model PaLM, w wyniku czego powstała nowa wersja o nazwie Med-PaLM. Podczas testów okazało się, że bardzo dobrze radzi sobie z odpowiedziami na pytania medyczne.

Szczególnie znaczące były dwa kluczowe wyniki. Po pierwsze, model dobrze sobie radził z pytaniami na poziomie egzaminu, który lekarze w USA zdają, aby uzyskać prawo wykonywania zawodu. Wcześniejsze wyniki w tym obszarze wynosiły ok. 20–30 proc. Med-PaLM najpierw osiągnął poziom zaliczający, a po kilku miesiącach – poziom ekspercki, porównywalny...