Une équipe de chercheurs de l’Université Tsinghua a récemment dévoilé un environnement entièrement simulé pour la formation médicale en IA. L'environnement virtuel permet aux médecins virtuels de se former dans un hôpital virtuel sans avoir besoin d'interaction réelle avec des patients réels.
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L'Intelligent Industry Research Institute (AIR) et le Département d'informatique et de technologie de l'Université Tsinghua ont créé une simulation très détaillée d'un hôpital incluant 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 commission d’erreurs, sont progressivement devenus 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 sur un grand nombre de cas sans avoir à attendre de vrais patients. Cette méthode est non seulement plus rapide en termes de formation mais aussi économiquement efficace. De cette manière, l’IA peut accumuler des milliers de données virtuelles de patients en un temps relativement court.
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Les chercheurs ont utilisé un processus connu sous le nom de méthode MedAgent-Zero pour former des médecins virtuels en IA sur les dossiers de 10 000 patients. Ils ont formé de grands modèles linguistiques 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, le COVID-19, la grippe A, la grippe B et les infections à mycoplasmes. Les patients virtuels présentaient différents signes et stades de la maladie, ce qui rendait la base de données de l'ensemble de formation diversifiée.
Le docteur IA, construit avec le modèle GPT-3.5-turbo-1106, est devenu beaucoup plus efficace en peu de temps. Il a traité 10 000 cas virtuels et a signalé des taux de réussite élevés en matière d’examen, de diagnostic et de traitement des patients, indiquant que le système avait une bonne courbe d’apprentissage. Les taux de réussite globaux de cette maladie spécifique 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 d'examen de licence médicale
Dans l'étude ultérieure, les chercheurs de Tsinghua ont appliqué la méthode MedAgent-Zero au modèle gpt-4-1106-preview. La comparaison des performances a été effectuée sur 1 273 questions de l'ensemble de données MedQA qui reproduit des tests d'autorisation 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 contre 84,72 % pour le GPT-3.
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Le développement et la mise en œuvre réussis de la méthode Agent Hospital et MedAgent-Zero par l’Université Tsinghua marque une nouvelle révolution dans la formation médicale. Les simulations virtuelles sont bénéfiques car elles permettent aux médecins en IA de pratiquer dans un cadre contrôlé et réglable et rendent ainsi le processus de formation plus efficace.
Reportage cryptopolitain par Brenda Kanana