Die Tsinghua-Universität entwickelt ein fortschrittliches KI-Arzttrainingsystem
- Die Tsinghua-Universität hat ein virtuelles Krankenhaus entwickelt, um KI-Ärzte auszubilden.
- Die KI-Ärzte haben durch die Behandlung von 10.000 simulierten Patienten große Fortschritte gemacht.
- Andere Modelle wie GPT-4 waren noch effektiver und haben die medizinische Ausbildung transformiert.
Ein Forscherteam der Tsinghua-Universität hat kürzlich eine vollständig simulierte Umgebung für die medizinische Schulung von KI vorgestellt. Die virtuelle Umgebung ermöglicht es virtuellen Ärzten, in einem virtuellen Krankenhaus zu trainieren, ohne dass eine Interaktion mit echten Patienten erforderlich ist.
Auch lesen: KI hilft Landwirten beim Pflanzen von Nutzpflanzen und der Aufzucht von Nutztieren
Das Intelligent Industry Research Institute (AIR) und die Abteilung für Informatik und Technologie der Tsinghua-Universität schufen eine hochdetaillierte Simulation eines Krankenhauses, die virtuelle Mitarbeiter und Patienten umfasst. Die virtuelle Umgebung, bekannt als Agent Hospital, ermöglicht es KI-Ärzten, Diagnosen und Behandlungen an Tausenden von virtuellen Patienten durchzuführen. Die KI-Ärzte wurden durch den Prozess des Lernens und Machens von Fehlern allmählich in der Diagnose und Behandlung von Patienten geschult.
Virtuelle Umgebung ermöglicht KI-Ärzten, virtuelle Patienten zu diagnostizieren
Der Hauptvorteil dieser simulierten Umgebung besteht darin, dass der Benutzer mit einer großen Anzahl von Fällen arbeiten kann, ohne auf echte Patienten warten zu müssen. Diese Methode ist nicht nur schneller in Bezug auf das Training, sondern auch wirtschaftlich effizient. Auf diese Weise kann die KI in relativ kurzer Zeit Daten von Tausenden von virtuellen Patienten sammeln.
Auch lesen: Meta suspendiert Pläne, KI mit Daten von EU-Nutzern zu trainieren
Die Forscher verwendeten im Training virtueller KI-Ärzte an den Krankenakten von 10.000 Patienten ein Verfahren, das als MedAgent-Zero-Methode bekannt ist. Sie trainierten große Sprachmodelle an acht Krankheiten, um elektronische Gesundheitsakten zu erstellen. Zu diesen Krankheiten gehörten akute Nasopharyngitis, akute Rhinitis, Bronchialasthma, chronische Bronchitis, COVID-19, Influenza A, Influenza B und Mykoplasma-Infektion. Die virtuellen Patienten hatten unterschiedliche Anzeichen und Stadien der Krankheit, was die Datenbank des Trainingsdatensatzes vielfältig machte.
Der KI-Arzt, der mit dem GPT-3.5-turbo-1106-Modell erstellt wurde, wurde in kurzer Zeit viel effektiver. Er bewältigte 10.000 virtuelle Fälle und meldete hohe Erfolgsquoten bei der Patientenuntersuchung, Diagnose und Behandlung, was darauf hindeutet, dass das System eine gute Lernkurve aufwies. Die Gesamterfolgsquoten für die spezifischen Krankheiten lagen zwischen 88 % für die Untersuchung, 95,6 % für die Diagnose und 77,6 % für die Behandlung.
GPT-4 übertrifft GPT-3 bei Fragen zu medizinischen Zulassungsprüfungen
In der anschließenden Studie wandten die Tsinghua-Forscher die MedAgent-Zero-Methode auf das gpt-4-1106-preview-Modell an. Der Leistungsvergleich erfolgte an 1273 Fragen aus dem MedQA-Datensatz, der medizinische Zulassungsprüfungen wie USMLE nachahmt. Die Studie ergab einen deutlichen Anstieg beim GPT-4-Modell mit einer Erfolgsquote von 93,06 % bei Fragen zu Atemwegserkrankungen im Vergleich zu 84,72 % für GPT-3.
Auch lesen: Neues AI-Schulungsprogramm für 1.000 afrikanische Cybersicherheitsunternehmer
Die erfolgreiche Entwicklung und Implementierung des Agent Hospital und der MedAgent-Zero-Methode durch die Tsinghua-Universität markiert eine neue Revolution in der medizinischen Ausbildung. Virtuelle Simulationen sind vorteilhaft, da sie es KI-Ärzten ermöglichen, in einer kontrollierten und anpassbaren Umgebung zu üben und somit den Schulungsprozess effizienter zu gestalten.
Bericht von Cryptopolitan von Brenda Kanana
Die klügsten Krypto-Köpfe lesen bereits unseren Newsletter. Lust dabei? Mach mit.
Haftungsausschluss. Die bereitgestellten Informationen stellen keine Anlageberatung dar. Cryptopolitan.com Wir übernehmen keine Haftung für Investitionen, die auf den auf dieser Seite bereitgestellten Informationen basieren. Wir empfehlen dringend, vor jeglichen Anlageentscheidungen eine unabhängige Recherche durchzuführen und/oder einen qualifizierten Fachmann zu konsultieren.
Brenda Kanana
Brenda verfügt über mehr als 4 Jahre Erfahrung mit Spezialisierung auf Kryptowährungen, künstliche Intelligenz und aufkommende Technologien. Sie war bei Zycrypto, Blockchain Reporter und The Coin Republic tätig und hat nun Cryptopolitan zu ihrer Heimat gemacht. Ihr Soziologiestudium an der Mombasa Technical University hält sie nah am Puls ihrer Leser.
