Университет Цинхуа разрабатывает передовую систему обучения врачей на базе ИИ
- Университет Цинхуа создал виртуальную больницу для обучения врачей-искусственных интеллектов.
- Врачи на базе ИИ значительно продвинулись в лечении 10 000 симулированных пациентов.
- Другие модели, такие как GPT-4, оказались ещё более эффективными и трансформировали медицинское образование.
Группа исследователей из Университета Цинхуа недавно представила полностью симулированную среду для обучения медицинских ИИ. Виртуальная среда позволяет виртуальным врачам тренироваться в виртуальной больнице без необходимости реального взаимодействия с настоящими пациентами.
Также читайте: ИИ помогает фермерам сажать культуры и разводить скот
Институт исследований интеллектуальной промышленности (AIR) и кафедра компьютерных наук и технологий Университета Цинхуа создали высокодетализированную симуляцию больницы, включающую виртуальных работников и пациентов. Виртуальная среда, известная как Agent Hospital, позволяет врачам ИИ проводить диагностику и лечение тысяч виртуальных пациентов. Врачи ИИ, благодаря процессу обучения и совершения ошибок, постепенно становились профессионалами в диагностике и лечении пациентов.
Виртуальная среда позволяет врачам ИИ диагностировать виртуальных пациентов
Главное преимущество этой симулированной среды заключается в том, что она позволяет пользователю работать с большим количеством случаев, не дожидаясь реальных пациентов. Этот метод не только быстрее с точки зрения обучения, но и экономически эффективен. Таким образом, ИИ может накопить данные тысяч виртуальных пациентов за относительно короткое время.
Также читайте: Meta приостанавливает планы по обучению ИИ на данных пользователей ЕС
Исследователи использовали процесс, известный как метод MedAgent-Zero, при обучении виртуальных врачей ИИ на 10 000 записей о пациентах. Они обучали большие языковые модели на восьми заболеваниях для создания электронных медицинских карт. Эти заболевания включали острый назофарингит, острый ринит, бронхиальную астму, хронический бронхит, COVID-19, грипп А, грипп В и микоплазменную инфекцию. Виртуальные пациенты имели различные признаки и стадии заболеваний, что делало базу данных обучающей выборки разнообразной.
Врач ИИ, созданный на основе модели GPT-3.5-turbo-1106, стал гораздо эффективнее за короткое время. Он обработал 10 000 виртуальных случаев и показал высокие показатели успеха в осмотре, диагностике и лечении пациентов, что указывает на хорошую кривую обучения. Общие показатели успеха для конкретных заболеваний варьировались от 88% для осмотра до 95,6% для диагностики и 77,6% для лечения.
GPT-4 превосходит GPT-3 в вопросах медицинского лицензионного экзамена
В последующем исследовании исследователи из Цинхуа применили метод MedAgent-Zero к модели gpt-4-1106-preview. Сравнение производительности проводилось на 1273 вопросах из набора данных MedQA, который воспроизводит медицинские лицензионные тесты, такие как USMLE. Исследование показало значительное увеличение с моделью GPT-4: показатель успеха составил 93,06% для вопросов о респираторных заболеваниях по сравнению с 84,72% для GPT-3.
Также читайте: Новая программа обучения ИИ для 1000 африканских предпринимателей в сфере кибербезопасности
Успешная разработка и внедрение Agent Hospital и метода MedAgent-Zero Университетом Цинхуа знаменует новую революцию в медицинском обучении. Виртуальные симуляции полезны тем, что позволяют врачам ИИ практиковаться в контролируемой и настраиваемой среде, тем самым делая процесс обучения более эффективным.
Репортаж Cryptopolitan от Бренды Канааны
Если вы читаете это, вы уже впереди. Оставайтесь с нами, подписавшись на нашу рассылку.
Отказ от ответственности. Предоставленная информация не является торговой рекомендацией. Cryptopolitan.com Мы не несем ответственности за любые инвестиции, сделанные на основе информации, представленной на этой странице. Мы настоятельно рекомендуем проводить независимое исследование и/или проконсультироваться с квалифицированным специалистом перед принятием любых инвестиционных решений.
Бренда Канана
Бренда имеет более 4 лет опыта, специализируясь на криптовалютах, искусственном интеллекте и новых технологиях. Она работала в Zycrypto, Blockchain Reporter, The Coin Republic, а теперь делает Cryptopolitan своим домом. Степень по социологии, полученная в Техническом университете Момбасы, помогает ей оставаться в курсе настроений своих читателей.
