Cette enquête sur les documents AI aborde le rôle des grands modèles de langage (LLM) en médecine leurs défis, leurs principes et leurs applications

Exploration des documents AI Le rôle des grands modèles de langage (LLM) en médecine, leurs défis, principes et applications

Le traitement automatique du langage naturel (NLP) a parcouru un long chemin au cours des derniers mois, notamment avec l’introduction des grands modèles de langue (LLM). Des modèles tels que GPT, PaLM, LLaMA, etc., ont gagné beaucoup de popularité en raison de leur capacité à exécuter plusieurs tâches NLP telles que la génération de texte, la synthèse de texte et la réponse aux questions. Les chercheurs ont constamment cherché à utiliser la puissance des LLM dans le domaine médical.

Les LLM médicaux, y compris ChatDoctor, MedAlpaca, PMC-LLaMA, BenTsao, MedPaLM et Clinical Camel, sont utilisés pour améliorer les soins aux patients et soutenir les praticiens médicaux. Bien que les LLM médicaux actuels aient montré de bons résultats, certains défis doivent encore être relevés. De nombreux modèles négligent la valeur pratique des tâches de BNL biomédicales telles que le dialogue et la réponse aux questions en milieu clinique. Le potentiel des LLM médicaux dans des contextes cliniques tels que les dossiers médicaux électroniques, la production de résumés de sortie, l’éducation en santé et la planification des soins a fait l’objet d’efforts récents ; cependant, ces modèles manquent souvent d’ensemble de données d’évaluation communes.

Un autre inconvénient est que la majorité des LLM médicaux actuellement utilisés évaluent les candidats exclusivement sur leur capacité à répondre aux questions médicales, en ignorant d’autres tâches biomédicales cruciales telles que la recherche d’informations, la production de texte, l’extraction de relations et la synthèse de texte. Pour surmonter ces problèmes, une équipe de chercheurs a réalisé une étude tout en explorant différentes facettes des LLM médicaux en répondant à cinq questions principales, qui sont les suivantes.

• Upstage dévoile Solar-10.7B Des modèles de langage de grande envergure novateurs avec un rehaussement de la profondeur et une précision affinée pour les conversations à un seul tour.
• Kinara dévoile le processeur Ara-2 une révolution dans le traitement de l’IA sur les appareils pour des performances améliorées
• Les chercheurs de l’Université de technologie de Nanyang dévoilent la vidéo Upscale-A une diffusion latente guidée par texte pionnière pour une super-résolution vidéo améliorée.

1. Création des LLM médicaux : La première question vise à étudier les approches et les facteurs qui entrent en jeu dans la création des LLM médicaux. Cela implique de comprendre les idées sous-jacentes à la création de ces modèles, ainsi que leurs structures, leurs ensembles d’entraînement et autres éléments pertinents.

1. Évaluation des performances en aval des LLM médicaux : La deuxième question porte sur l’évaluation des résultats ou performances pratiques des LLM médicaux. Cela inclut l’évaluation des performances de ces modèles dans des situations réelles, notamment en ce qui concerne les tâches liées à la médecine clinique.

1. Utilisation des LLM médicaux dans la pratique clinique réelle : La troisième question explore comment les LLM médicaux sont réellement utilisés dans des contextes cliniques. Cela implique de comprendre comment ces modèles peuvent être intégrés dans les flux de travail réguliers des professionnels de santé pour améliorer la communication, la prise de décision et les soins aux patients en général.

1. Problèmes découlant de l’application des LLM médicaux : La quatrième question reconnaît qu’il existe des obstacles liés à l’utilisation des LLM médicaux, comme pour toute autre technologie. Afin de mettre en œuvre de manière responsable et réussie ces modèles dans un cadre médical, plusieurs obstacles doivent être abordés, notamment les problèmes éthiques, les biais potentiels dans les modèles et les problèmes d’interprétabilité.

1. Construction et application réussie des LLM médicaux : La dernière question porte sur l’avenir afin d’éclairer l’amélioration de la conception et de l’application des LLM médicaux afin de garantir que les LLM médicaux continuent à se développer en tant qu’instruments utiles dans l’industrie médicale.

En conclusion, cette enquête analyse en détail les LLM dans le domaine médical. Elle résume les évaluations obtenues à partir de 10 différentes activités biomédicales et offre un aperçu détaillé de leurs applications. En abordant les problèmes clés, l’étude cherche à offrir une connaissance complète des LLM médicaux, encourageant une analyse plus approfondie, le travail d’équipe et une avancée plus rapide dans le domaine de l’IA médicale.

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