A Universidade Tsinghua desenvolve um sistema avançado de treinamento de médicos com IA

Uma equipe de pesquisadores da Universidade de Tsinghua revelou recentemente um ambiente totalmente simulado para treinamento médico em IA. O ambiente virtual permite que médicos virtuais treinem em um hospital virtual sem a necessidade de interação real com pacientes.

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O Instituto de Pesquisa da Indústria Inteligente (AIR) e o Departamento de Ciência e Tecnologia da Computação da Universidade de Tsinghua criaram uma simulação altamente detalhada de um hospital que inclui funcionários e pacientes virtuais. O ambiente virtual, conhecido como Hospital de Agentes, permite que médicos de IA realizem diagnósticos e tratamentos em milhares de pacientes virtuais. Os médicos de IA, por meio do processo de aprendizado e erros cometidos, tornaram-se gradualmente proficientes no diagnóstico e tratamento de pacientes. 

O ambiente virtual permite que médicos de IA diagnostiquem pacientes virtuais

A principal vantagem desse ambiente simulado é que ele permite ao usuário trabalhar com um grande número de casos sem precisar esperar por pacientes reais. Esse método não só é mais rápido em termos de treinamento, como também é economicamente eficiente. Dessa forma, a IA pode acumular dados de milhares de pacientes virtuais em um período relativamente curto.

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Os pesquisadores empregaram um processo conhecido como método MedAgent-Zero no treinamento de médicos virtuais de IA com base em 10.000 registros de pacientes. Eles treinaram grandes modelos de linguagem em oito doenças para produzir registrostronde saúde. Essas doenças incluíam nasofaringite aguda, rinite aguda, asma brônquica, bronquite crônica, COVID-19, Influenza A, Influenza B e infecção por micoplasma. Os pacientes virtuais apresentavam diferentes sinais e estágios da doença, tornando o banco de dados do conjunto de treinamento bastante diversificado.

O médico de IA, construído com o modelo GPT-3.5-turbo-1106, tornou-se muito mais eficaz em pouco tempo. Ele lidou com 10.000 casos virtuais e apresentou altas taxas de sucesso no exame, diagnóstico e tratamento de pacientes, indicando que o sistema teve uma boa curva de aprendizado. As taxas de sucesso gerais para a doença específica variaram de 88% para o exame a 95,6% para o diagnóstico e 77,6% para o tratamento.

O GPT-4 supera o GPT-3 em questões de exames de licenciamento médico

No estudo subsequente, os pesquisadores da Tsinghua aplicaram o método MedAgent-Zero ao modelo gpt-4-1106-preview. A comparação de desempenho foi feita em 1273 questões do conjunto de dados MedQA, que replica testes de licenciamento médico como o USMLE. O estudo revelou um aumento significativo com o modelo GPT-4, com uma taxa de acerto de 93,06% para questões sobre doenças respiratórias, em comparação com 84,72% para o GPT-3.

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O desenvolvimento e a implementação bem-sucedidos do Hospital de Agentes e do método MedAgent-Zero pela Universidade de Tsinghua marcam uma nova revolução no treinamento médico. As simulações virtuais são benéficas, pois permitem que médicos de IA pratiquem em um ambiente controlado e ajustável, tornando o processo de treinamento mais eficiente.

Reportagem Cryptopolitan de Brenda Kanana