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Die Tsinghua-Universität entwickelt ein fortschrittliches KI-Trainingssystem für Ärzte

In diesem Beitrag:

  • Die Tsinghua-Universität hat ein virtuelles Krankenhaus entwickelt, um Ärzte mit künstlicher Intelligenz auszubilden.
  • Die KI-Ärzte haben durch die Behandlung von 10.000 simulierten Patienten große Fortschritte gemacht.
  • Andere Modelle wie GPT-4 waren sogar noch effektiver und veränderten die medizinische Ausbildung.

Ein Forscherteam der Tsinghua-Universität hat kürzlich eine vollständig simulierte Umgebung für die medizinische KI-Ausbildung vorgestellt. Die virtuelle Umgebung ermöglicht es virtuellen Ärzten, in einem virtuellen Krankenhaus zu trainieren, ohne dass eine reale Interaktion mit tatsächlichen Patienten erforderlich ist.

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Das Intelligent Industry Research Institute (AIR) und die Abteilung für Informatik und Technologie der Tsinghua-Universität eine hochdetaillierte Simulation eines Krankenhauses erstellt Die virtuelle Umgebung, bekannt als Agent Hospital, ermöglicht es KI-Ärzten, Diagnosen und Behandlungen an Tausenden virtuellen Patienten durchzuführen. Durch den Prozess des Lernens und des Fehlermachens erlangten die KI-Ärzte nach und nach Kompetenz in der Diagnose und Behandlung von Patienten.

Die virtuelle Umgebung ermöglicht es 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 ausbildungstechnisch schneller, sondern auch wirtschaftlich effizienter. Auf diese Weise kann die KI in relativ kurzer Zeit Tausende virtueller Patientendaten sammeln.

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Die Forscher verwendeten ein Verfahren, das als MedAgent-Zero-Methode bekannt ist, bei der Schulung virtueller KI-Ärzte anhand von 10.000 Patientenakten. Sie trainierten große Sprachmodelle für acht Krankheiten, um tron Gesundheitsakten zu erstellen. Zu diesen Krankheiten gehörten akute Nasopharyngitis, akute Rhinitis, Asthma bronchiale, chronische Bronchitis, COVID-19, Influenza A, Influenza B und Mykoplasmeninfektionen. Die virtuellen Patienten hatten unterschiedliche Anzeichen und Stadien der Krankheit, wodurch die Datenbank des Trainingssets vielfältig war.

Der mit dem Modell GPT-3.5-turbo-1106 gebaute KI-Doktor wurde in kurzer Zeit deutlich effektiver. Es bearbeitete 10.000 virtuelle Fälle und meldete hohe Erfolgsraten bei der Untersuchung, Diagnose und Behandlung von Patienten, was darauf hindeutet, dass das System eine gute Lernkurve hatte. Die Gesamterfolgsraten der spezifischen Krankheit reichten von 88 % bei der Untersuchung über 95,6 % bei der Diagnose bis hin zu 77,6 % bei der Behandlung.

GPT-4 übertrifft GPT-3 bei Fragen zur medizinischen Approbationsprüfung

In der anschließenden Studie wandten die Tsinghua-Forscher die MedAgent-Zero-Methode auf das Modell gpt-4-1106-preview an. Der Leistungsvergleich wurde anhand von 1273 Fragen aus dem MedQA-Datensatz durchgeführt, der medizinische Zulassungstests wie USMLE nachbildet. 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 % bei GPT-3.

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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 von Vorteil, da sie es KI-Ärzten ermöglichen, in einer kontrollierten und anpassbaren Umgebung zu üben und so den Trainingsprozess effizienter zu gestalten.


Kryptopolitische Berichterstattung von Brenda Kanana

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