佛罗里达大学和英伟达的研究人员开发了一款名为GatorTronGPT的人工智能程序，这标志着医疗文档领域迈出了革命性的一步。这款人工智能工具能够生成逼真的医生笔记，以至于在最近的一项研究中，医生只有49%的概率能正确dent笔记的作者，这有效地模糊了人为生成内容和机器生成内容之间的界限。.
将人工智能与人类专业知识相结合的研究
这项开创性的研究于11月16日发表在《自然》旗下的npj Digital Medicine期刊上。研究中，医生们审阅了由同行撰写的患者病历，以及由GatorTronGPT生成的病历。医生们无法区分这两组病历，这凸显了人工智能在模拟人类医疗文档风格方面的卓越能力。这项概念验证研究开启了人工智能辅助医疗工作者的新篇章，有望带来dent的效率提升。.
开发 GatorTronGPT：一项技术奇迹
GatorTronGPT 的开发团队由来自 NVIDIA 和佛罗里达大学的 19 位研究人员组成。他们使用一种名为 GatorTronGPT 的新模型训练超级计算机，该模型的运行方式与流行的 AI 模型 ChatGPT 类似。该模型基于庞大的医疗记录数据集进行训练，确保其能够应对医疗文档中固有的技术和隐私挑战。.
该项目利用了英伟达的超级计算机 HiPerGator，并借助佛罗里达大学与英伟达之间的公私合作关系，包括对马拉乔夫斯基数据科学与信息技术大楼投资 1.5 亿美元。.
克服数据和隐私挑战
为了训练 GatorTronGPT 模型，研究人员克服了诸多挑战，例如保护患者隐私以及处理高度技术性的医疗记录。他们对来自佛罗里达大学健康中心 (UF Health) 的 200 万名患者的医疗记录进行了匿名化处理，保留了 820 亿个有用的医学词汇。该数据集与另一个包含 1950 亿个词汇的数据集相结合，为训练 GatorTronGPT 模型奠定了基础。.
对医疗保健效率的影响
GatorTronGPT 最受期待的应用之一是实现医疗保健领域的文档流程自动化。通过用人工智能生成的笔记取代人工记录，该工具可以显著减轻医护人员的行政负担。佛罗里达大学的创新中心已经在探索该软件的商业版本。.
GatorTronGPT 的成功证明了佛罗里达大学 (UF) 和 UF Health 的 14 位教职员工通力合作的成果。人工智能在全校的整合以及与 NVIDIA 的合作对于实现这一雄心勃勃的项目至关重要。利用 OneFlorida+ 临床研究网络获取临床数据，进一步凸显了大数据在推进医疗保健领域人工智能发展方面的重要性。.
GatorTronGPT 在现实世界医疗保健领域的未来
随着GatorTronGPT的成功部署，佛罗里达大学健康中心的研究人员对这些人工智能模型在实际医疗环境中的应用潜力感到兴奋。这个包含2770亿个单词的庞大数据集，只有像HiPerGator这样的超级计算机才能处理，它为人工智能在医学领域的进一步发展奠定了坚实的基础。.
这项开创性的研究部分资金来自患者中心结果研究所、美国国家癌症研究所和美国国家老龄研究所的拨款。此类支持凸显了人工智能在变革医疗保健研究和实践方面日益受到重视。.
GatorTronGPT 的开发和成功测试标志着人工智能与医学交叉领域的一个重要里程碑。随着这项技术的不断发展，它不仅有望提高医疗文档的效率，而且有望从根本上改变医疗实践。佛罗里达大学和英伟达的这项研究仅仅是一个新时代的开端，在这个时代，人工智能与人类专业知识将携手合作，共同改善患者护理和医疗效果。.
