Problém s lékařskou terminologií v prostředí AI

Představte si, že máte model, který brilantně analyzuje filmové recenze nebo odpovídá na obecné otázky. Ale když přijde na medicínská data, začne tápat. Proč? Protože medicínská terminologie je plná specifických zkratek a kontextů, které jsou klíčové pro správné porozumění.

Například zkratka "ALS" označuje amyotrofickou laterální sklerózu, vážné neurologické onemocnění. Ale obecný model by mohl tuto zkratku interpretovat naprosto chybně – možná by si myslel, že jde o název nějakého sportovního klubu nebo dokonce novou technologickou firmu!

Pojďme si uvést příklad, jak se dá tento typ problému řešit. 🎯

Jemné doladění (Fine-tuning) 💻

Jak zajistit, aby model správně rozuměl „medicínskému jazyku“? Klíčem je jemné doladění, známé také jako fine-tuning (v tomto případě embeddingových modelů). Tento proces spočívá v dotrénování modelu na menším, specializovaném zdroji dat zaměřeném na medicínskou terminologii. Je to podobné, jako kdybyste poslali váš model na lékařskou fakultu, aby se naučil mluvit jazykem lékařů. 🎓

Kontrastní ztráta (Contrastive Loss) ⚖️

Kontrastní ztráta trénuje model tak, aby rozpoznával jemné rozdíly. Funguje to tak, že modelu předložíte dotaz, správnou odpověď a rušivou (nesprávnou) odpověď. Tím se model učí rozlišovat mezi tím, co je správné a co ne, což zlepšuje jeho přesnost a schopnost poskytovat relevantní výsledky.

Představte si, že učíte model rozeznávat ručně psané číslice: ukážete mu obrázek čísla „5“ (dotaz), potvrdíte, že je to opravdu „5“ (správná odpověď), a zároveň mu ukážete obrázek „6“ (rušivá odpověď). Porovnáním „5“ a „6“ se model naučí rozeznávat jemné rozdíly mezi nimi.

Využití syntetických dat 🧪

Ale kde vzít dostatek kvalitních medicínských dat? V procesu trénování medicínské AI je potřeba používat spolehlivé zdroje zdravotních informací (například z PubMedu…), ale lze také využít vygenerovaná „syntetická data“ pomocí modelů, jako je například Llama, které vycházejí z těchto dat.

Výsledky mluví za vše 📈

Takto doladěné modely často překonávají i mnohem větší modely v oblíbených benchmarkových testech zaměřených na medicínské úlohy. To znamená přesnější diagnostiku, lepší porozumění pacientovým potřebám a celkově efektivnější zdravotní péči.