Университет Цинхуа разработал передовую систему обучения врачей с использованием искусственного интеллекта

Группа исследователей из Университета Цинхуа недавно представила полностью смоделированную среду для обучения медицинских специалистов с помощью искусственного интеллекта. Эта виртуальная среда позволяет виртуальным врачам проходить обучение в виртуальной больнице без необходимости реального взаимодействия с реальными пациентами.

Читайте также: Искусственный интеллект помогает фермерам сажать урожай и разводить скот.

Научно-исследовательский институт интеллектуальной промышленности (AIR) и кафедра компьютерных наук и технологий Университета Цинхуа создали высокодетализированную симуляцию больницы, включающую виртуальных сотрудников и пациентов. Виртуальная среда, известная как «Агентская больница», позволяет врачам-ИИ проводить диагностику и лечение тысяч виртуальных пациентов. Врачи-ИИ, благодаря процессу обучения и совершению ошибок, постепенно стали опытными в диагностике и лечении пациентов. 

Виртуальная среда позволяет врачам с искусственным интеллектом диагностировать виртуальных пациентов

Главное преимущество этой смоделированной 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.

Читайте также:  Meta приостановила планы по обучению ИИ на данных пользователей из ЕС.

Исследователи использовали метод MedAgent-Zero для обучения виртуальных врачей-ИИ на основе медицинских карт 10 000 пациентов. Они обучили большие языковые модели на восьми заболеваниях для созданияtronмедицинских карт. В число этих заболеваний входили острый назофарингит, острый ринит, бронхиальная астма, хронический бронхит, COVID-19, грипп А, грипп В и микоплазменная инфекция. Виртуальные пациенты имели различные признаки и стадии заболевания, что сделало базу данных обучающего набора разнообразной.

Искусственный интеллект, созданный на основе модели GPT-3.5-turbo-1106, за короткое время значительно повысил свою эффективность. Он обработал 10 000 виртуальных случаев и продемонстрировал высокие показатели успешности при обследовании, диагностике и лечении пациентов, что свидетельствует о хорошей кривой обучения системы. Общие показатели успешности при лечении конкретных заболеваний варьировались от 88% при обследовании до 95,6% при диагностике и 77,6% при лечении.

GPT-4 превосходит GPT-3 по результатам ответов на вопросы экзамена на получение медицинской лицензии

В последующем исследовании ученые из Университета Цинхуа применили метод MedAgent-Zero к модели gpt-4-1106-preview. Сравнение производительности проводилось на 1273 вопросах из набора данных MedQA, имитирующего медицинские лицензионные экзамены, такие как USMLE. Исследование показало заметное увеличение показателей с моделью GPT-4: процент правильных ответов на вопросы о респираторных заболеваниях составил 93,06% по сравнению с 84,72% для модели GPT-3.

Читайте также: Новая программа обучения искусственному интеллекту для 1000 африканских предпринимателей в сфере кибербезопасности.

Успешная разработка и внедрение методов Agent Hospital и MedAgent-Zero Университетом Цинхуа знаменует собой новую революцию в медицинском образовании. Виртуальные симуляции полезны тем, что позволяют врачам, использующим искусственный интеллект, практиковаться в контролируемой и настраиваемой среде, тем самым повышая эффективность процесса обучения.

Cryptopolitan репортаж Бренды Канана