Blog

medical technology Doctors will use AI robots to diagnose, care for, and increase the accuracy of patient treatment in the future. Medical research and innovation development

<h3>Budoucnost lékařské praxe: AI a velké jazykové modely (díl 2)</h3>🏥 Význam LLM ve zdravotnických aplikacích Vzhledem k současné situaci ve zdravotnictví, kdy narůstající množství dokumentace omezuje čas, který zdravotníci mohou věnovat pacientům, a zvyšuje celkové zatížení personálu, což vede ke stresu a syndromu vyhoření (1), je nutné hledat efektivní řešení (algoritmy), která by mohla pomoci.&nbsp;🛠️ Neexistuje univerzální AI algoritmus Každý algoritmus má svůj způsob, jak přistupuje k řešení problémů. V oblasti AI platí teorie "no free lunch" – žádný algoritmus není nejlepší pro všechny úlohy (2). Přestože jsou LLM populární, více než 90 % AI aplikací stále využívá tradiční metody strojového učení (3).📝 LLM a zdravotnická dokumentace LLM excelují v extrakci informací, klasifikaci a generování textů. Studie Stanfordu ukazuje, že shrnutí lékařských textů vytvořená pomocí LLM jsou srovnatelná nebo lepší než ta vytvořená lékaři. Zapojení této technologie by tak mohlo významně snížit administrativní zátěž (4).🤖 Chatboti ve zdravotnictví Další aplikací, kde jsou LLM vhodné a ukazují pokročilé schopnosti, jsou chatboti. Ve zdravotnickém kontextu stojí za zmínku projekt ChatDoctor (5), který byl trénován na velkém množství medicínské literatury. Tento model cílí na poskytování inteligentních zdravotnických rad, analýzu symptomů a návrhy léčby, avšak je momentálně určen pouze pro akademický výzkum kvůli nekomerční licenci, absenci zdravotnické certifikace a nedostatečným bezpečnostním opatřením.💊 Aplikace LLM pro regulační procesy LLM mohou zlepšit regulační procesy FDA díky efektivnějšímu hodnocení dokumentace. Model BERT byl testován na automatickou klasifikaci textů z dokumentace výrobců léčiv do standardizovaných sekcí, což by usnadnilo hodnocení bezpečnosti a účinnosti. Výsledky ukázaly vysokou přesnost klasifikace a potvrdily potenciál LLM pro zlepšení regulačního procesu (6).🧠 Další aplikace LLM LLM mají také potenciál být využity v různých dalších oblastech, včetně lékařského výzkumu a vzdělávání (7, 8, 9), při podpoře klinických rozhodnutí (10) a při zlepšení komunikace s pacienty (11).&nbsp;Reference:&nbsp;<a data-mce-href="https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31438114/" href="https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31438114/">[1]</a> <a data-mce-href="https://sfi-edu.s3.amazonaws.com/sfi-edu/production/uploads/sfi-com/dev/uploads/filer/3c/34/3c34c50b-4ea5-4715-b9eb-813fb7085504/95-02-010.pdf" href="https://sfi-edu.s3.amazonaws.com/sfi-edu/production/uploads/sfi-com/dev/uploads/filer/3c/34/3c34c50b-4ea5-4715-b9eb-813fb7085504/95-02-010.pdf">[2]</a> <a data-mce-href="https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai" href="https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai">[3]</a> <a data-mce-href="https://arxiv.org/pdf/2309.07430" href="https://arxiv.org/pdf/2309.07430">[4]</a>&nbsp;<a data-mce-href="https://github.com/Kent0n-Li/ChatDoctor" href="https://github.com/Kent0n-Li/ChatDoctor">[5]</a> <a data-mce-href="https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.chemrestox.3c00028" href="https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.chemrestox.3c00028">[6]</a> <a data-mce-href="https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37274428/" href="https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37274428/">[7]</a> <a data-mce-href="https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36981544/" href="https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36981544/">[8]</a> <a data-mce-href="https://astr.or.kr/DOIx.php?id=10.4174/astr.2023.104.5.269" href="https://astr.or.kr/DOIx.php?id=10.4174/astr.2023.104.5.269">[9]</a> <a data-mce-href="https://ai.nejm.org/doi/10.1056/AIp2300031" href="https://ai.nejm.org/doi/10.1056/AIp2300031">[10]</a> <a data-mce-href="https://jamanetwork.com/journals/jamainternalmedicine/fullarticle/2804309" href="https://jamanetwork.com/journals/jamainternalmedicine/fullarticle/2804309">[11]</a>&nbsp;

Budoucnost lékařské praxe: AI a velké jazykové modely (díl 2)

Medical technology concept. Remote medicine. Electronic medical record.

<h3>Úvod do umělé inteligence (AI) a velkých jazykových modelů (LLM)- (Díl 1)</h3>Umělá inteligence (AI), definovaná jako schopnost počítačových systémů vykonávat úkoly, které obvykle vyžadují lidskou inteligenci, se stala klíčovou oblastí růstu. Přitahuje významné investice a vytváří četné pracovní příležitosti. Její aplikace sahají od lékařské diagnostiky a autonomních vozidel po každodenní úkoly, jako jsou doporučení videí. AI systémy fungují tak, že analyzují historická data a identifikují vzory, čímž zlepšují procesy rozhodování. Například AI v obchodě prodávajícím deštníky může objednávat zásoby na základě předpovědi počasí.Pokroky v AI za poslední dekádu byly poháněny dostupností velkých datových sad, zlepšením výpočetního výkonu – především díky lepší reprezentaci čísel, efektivnějšímu přístupu do paměti, menším čipům – a zdokonalením algoritmů strojového učení. Výkon GPU se za posledních 10 let zvýšil tisíckrát (1).Generativní umělá inteligence a velké jazykové modely (LLM)Generativní umělá inteligence zahrnuje systémy schopné vytvářet nový obsah, jako jsou texty, obrázky nebo hudba. Příkladem je ChatGPT od OpenAI, který je poháněn velkým jazykovým modelem (LLM), což je podkategorie foundation modelů. Tyto modely jsou trénovány na obrovském množství nestrukturovaných dat, což jim umožňuje učit se vzorů a generovat nový obsah. Termín „foundation models“ jako takový zavedl tým ze Stanfordu (2), který zároveň předpověděl jejich široké využití.Foundation modely umožňují přenos znalostí mezi úkoly (tasks) a díky ladění (tuning) dokážou případně vykonávat řadu dalších úkolů s minimem nových dat. Navzdory svému výkonu mají své omezení, například vysoké výpočetní náklady a problémy s důvěryhodností výstupu. Tradiční modely strojového učení naopak vyžadují velké množství označených dat a jsou specifické pro daný úkol, což činí vývoj a aplikaci nových řešení časově náročným a nákladným (2).Pokrok v oblasti zpracování přirozeného jazyka a multimodální AIPrůlom v zpracování přirozeného jazyka nastal s vynálezem Transformer Language Models v roce 2017 (3). Tyto modely umožnily výrazně zlepšit schopnost zpracování jazyka a jsou použitelné pro širokou škálu úkolů, čímž položily základy pro vznik velkých jazykových modelů (LLMs). Velké jazykové modely (LLMs) excelují ve třech hlavních oblastech: extrakci informací, klasifikaci a generování textu. V těchto oblastech jsou používány pro efektivní a přesné získávání dat, kategorizaci a tvorbu textů.OpenAI je známá svými pokročilými modely ChatGPT, které byly spuštěny na konci roku 2022 (4). Nedávno představený GPT-4o (Omni) představuje významný pokrok v multimodální AI, schopný zpracovávat a generovat výstupy napříč různými modalitami, včetně textu, audia, obrazu a videa. S dobou odezvy pouhých 232 milisekund pro zvukové vstupy se přibližuje rychlosti lidského rozhovoru (5). Existuje také menší a nákladově efektivnější verze s názvem GPT-4o mini (6).Omezení a budoucí vývoj umělé inteligenceJe důležité si uvědomit, že i když jsou tyto technologie užitečné, stále jsou to jen algoritmy. Algoritmy se učí z historických dat a mohou selhat při setkání s novými daty. Například v medicínské aplikaci strojového vidění umělá inteligence pověřená identifikací zlomeniny na lidské páteři vůbec nepoznala, že místo lidské páteře jí byl poskytnut obraz rybího skeletu, a halucinovala zdánlivě správný výsledek. To vše proto, že takový scénář nebyl zahrnut v trénovacích datech.Konečným cílem iniciativ v oblasti umělé inteligence, včetně OpenAI, je dosáhnout AGI (Obecné umělé inteligence), tedy AI schopné vykonávat jakýkoli intelektuální úkol, který zvládne člověk. Podle článku Google DeepMind (7) lze AGI definovat jako technologii, která se postupně vyvíjí od pokroků ve specifických oblastech, jako je rozpoznávání textu nebo tvorba obrazů (kde již dnes může AI člověka překonat), až po schopnost samostatně fungovat v širokém spektru oblastí (obecné schopnosti). AGI má tedy potenciál nejen zásadně proměnit medicínu, ale i zcela změnit svět. Přesto pokrok směrem k AGI v oblasti obecných schopností stále vyžaduje mnoho zlepšení a výzkumníci čelí řadě výzev, které je nutné překonat.Reference: <a data-mce-href="https://www.nextplatform.com/2023/03/31/a-peek-into-the-future-of-ai-inference-at-nvidia/" href="https://www.nextplatform.com/2023/03/31/a-peek-into-the-future-of-ai-inference-at-nvidia/">[1]</a> <a data-mce-href="https://arxiv.org/abs/2108.07258" href="https://arxiv.org/abs/2108.07258">[2]</a> <a data-mce-href="https://arxiv.org/abs/1706.03762" href="https://arxiv.org/abs/1706.03762">[3]</a> <a data-mce-href="https://openai.com/index/chatgpt/" href="https://openai.com/index/chatgpt/">[4]</a>&nbsp;<a data-mce-href="https://openai.com/index/hello-gpt-4o/" href="https://openai.com/index/hello-gpt-4o/">[5]</a> <a data-mce-href="https://openai.com/index/gpt-4o-mini-advancing-cost-efficient-intelligence/" href="https://openai.com/index/gpt-4o-mini-advancing-cost-efficient-intelligence/">[6]</a> <a data-mce-href="https://arxiv.org/abs/2311.02462" href="https://arxiv.org/abs/2311.02462">[7]</a>

Úvod do umělé inteligence (AI) a velkých jazykových modelů (LLM) - (Díl 1)

Doctor, woman and tablet in hospital with holographic ux for telehealth, medical innovation and dna study. Medic, mobile touchscreen for typing on app for data analysis, 3d hologram ui and research

<h3>Budoucnost lékařské praxe: AI a velké jazykové modely 🤖 🩺&nbsp;</h3>Umělá inteligence mění způsob, jakým přistupujeme k medicíně. Od zpracování obrovských objemů medicínských dat až po zlepšování rozhodovacích procesů – tato technologie má potenciál revolučně ovlivnit každodenní praxi lékařů.V této sérii příspěvků se zaměříme na to, jak může AI, a především velké jazykové modely (LLMs), pomoci ve zdravotnictví. Prozkoumáme technologie, které využívají, jejich omezení, kritéria hodnocení a možnou budoucnost. Ukážeme si také praktické příklady využití custom GPT modelů (cGPTs).Zaujalo vás toto téma? První příspěvek vychází už zítra – budu rád, když se přidáte!

Budoucnost lékařské praxe: AI a velké jazykové modely (Úvod)

DrSova

Medicine, AI

Raleway

Open Sans

Ubuntu

Cabin

Tento web používá soubory cookies. Cookies slouží k zvyšování kvality služeb, personalizaci nabídky, sběru anonymních dat a pro analytické účely.  Dalším procházením tohoto webu vyjadřujete souhlas s jejich používáním.

Blog

Budoucnost lékařské praxe: AI a velké jazykové modely (dí...

Úvod do umělé inteligence (AI) a velkých jazykových model...

Budoucnost lékařské praxe: AI a velké jazykové modely (Úvod)