L’Université Tsinghua développe un système avancé de formation de médecins par IA

Une équipe de chercheurs de l'Université Tsinghua a récemment dévoilé un environnement entièrement simulé pour la formation médicale par IA. L'environnement virtuel permet aux médecins virtuels de s'entraîner dans un hôpital virtuel sans avoir besoin d'interagir en réalité avec de vrais patients.

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L'Institut de recherche de l'industrie intelligente (AIR) et le département de science et technologie informatique de l'Université Tsinghua ont créé une simulation très détaillée d'un hôpital qui inclut des travailleurs et des patients virtuels. L'environnement virtuel, connu sous le nom d'Agent Hospital, permet aux médecins IA d'effectuer des diagnostics et des traitements sur des milliers de patients virtuels. Les médecins IA, grâce au processus d'apprentissage et de commettre des erreurs, sont devenus progressivement compétents dans le diagnostic et le traitement des patients.

L'environnement virtuel permet aux médecins IA de diagnostiquer des patients virtuels

Le principal avantage de cet environnement simulé est qu'il permet à l'utilisateur de travailler avec un grand nombre de cas sans avoir à attendre des patients réels. Cette méthode est non seulement plus rapide en termes de formation, mais aussi économiquement efficace. De cette manière, l'IA peut accumuler les données de milliers de patients virtuels en un temps relativement court.

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Les chercheurs ont employé un processus connu sous le nom de méthode MedAgent-Zero dans la formation de médecins IA virtuels sur les dossiers de 10 000 patients. Ils ont entraîné de grands modèles de langage sur huit maladies pour produire des dossiers de santé électroniques. Ces maladies comprenaient la rhinopharyngite aiguë, la rhinite aiguë, l'asthme bronchique, la bronchite chronique, la COVID-19, la grippe A, la grippe B et l'infection à mycoplasme. Les patients virtuels présentaient différents signes et stades de la maladie, rendant la base de données de l'ensemble d'entraînement diversifiée.

Le médecin IA, construit avec le modèle GPT-3.5-turbo-1106, est devenu beaucoup plus efficace en peu de temps. Il a géré 10 000 cas virtuels et a signalé des taux de réussite élevés dans l'examen, le diagnostic et le traitement des patients, indiquant que le système avait une bonne courbe d'apprentissage. Les taux de réussite globaux pour des maladies spécifiques variaient de 88 % pour l'examen à 95,6 % pour le diagnostic et 77,6 % pour le traitement.

GPT-4 surpasse GPT-3 sur les questions de l'examen de licence médicale

Dans l'étude suivante, les chercheurs de Tsinghua ont appliqué la méthode MedAgent-Zero au modèle gpt-4-1106-preview. La comparaison des performances a été effectuée sur 1273 questions du jeu de données MedQA qui reproduit les tests de licence médicale comme l'USMLE. L'étude a révélé une augmentation marquée avec le modèle GPT-4, avec un taux de réussite de 93,06 % pour les questions sur les maladies respiratoires, par opposition à 84,72 % pour GPT-3.

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Le développement et la mise en œuvre réussis de l'Agent Hospital et de la méthode MedAgent-Zero par l'Université Tsinghua marquent une nouvelle révolution dans la formation médicale. Les simulations virtuelles sont bénéfiques car elles permettent aux médecins IA de s'entraîner dans un environnement contrôlé et ajustable, rendant ainsi le processus de formation plus efficace.

Cryptopolitan Reporting par Brenda Kanana