Команда дослідників з Університету Цінхуа нещодавно представила повністю змодельоване середовище для медичної підготовки ШІ. Віртуальне середовище дозволяє віртуальним лікарям навчатися у віртуальній лікарні без потреби в реальній взаємодії з реальними пацієнтами.

Читайте також: ШІ допомагає фермерам вирощувати зернові культури та розводити худобу

Дослідницький інститут інтелектуальної промисловості (AIR) і Департамент комп’ютерних наук і технологій Університету Цінхуа створили дуже детальну симуляцію лікарні, яка включає віртуальних працівників і пацієнтів. Віртуальне середовище, відоме як Agent Hospital, дозволяє лікарям ШІ проводити діагностику та лікування тисяч віртуальних пацієнтів. Лікарі штучного інтелекту, завдяки процесу навчання та помилок, поступово навчилися діагностувати та лікувати пацієнтів. 

Віртуальне середовище дозволяє лікарям зі штучним інтелектом діагностувати віртуальних пацієнтів

Основна перевага цього змодельованого середовища полягає в тому, що воно дозволяє користувачеві працювати з великою кількістю випадків, не чекаючи реальних пацієнтів. Цей спосіб не тільки більш швидкий в плані навчання, але й економічно ефективний. Таким чином ШІ може накопичувати тисячі даних віртуальних пацієнтів за відносно короткий час.

Читайте також:  Meta призупиняє плани щодо навчання штучного інтелекту на даних користувачів із ЄС

Дослідники застосували процес, відомий як метод MedAgent-Zero, для навчання віртуальних лікарів ШІ на 10 000 записів пацієнтів. Вони навчили великі мовні моделі восьми хвороб для створення електронних медичних записів. Серед цих захворювань – гострий назофарингіт, гострий риніт, бронхіальна астма, хронічний бронхіт, COVID-19, грип А, грип В та мікоплазмена інфекція. Віртуальні пацієнти мали різні ознаки та стадії захворювання, що робило базу даних навчального набору різноманітною.

ШІ-доктор, створений за допомогою моделі GPT-3.5-turbo-1106, за короткий час став набагато ефективнішим. Вона обробила 10 000 віртуальних випадків і повідомила про високі показники успіху в обстеженні пацієнтів, діагностиці та лікуванні, що свідчить про хорошу криву навчання. Загальний рівень успішності конкретного захворювання коливався від 88% для обстеження до 95,6% для діагностики та 77,6% для лікування.

GPT-4 перевершує GPT-3 у питаннях іспиту на медичну ліцензію

У подальшому дослідженні дослідники Tsinghua застосували метод MedAgent-Zero до моделі попереднього перегляду gpt-4-1106. Порівняння ефективності проводилося за 1273 запитаннями з набору даних MedQA, який повторює медичні ліцензійні тести, такі як USMLE. Дослідження виявило значне збільшення з моделлю GPT-4 з рівнем успіху 93,06% для питань респіраторних захворювань на відміну від 84,72% для GPT-3.

Читайте також: Нова програма навчання ШІ для 1000 африканських підприємців з кібербезпеки

Успішна розробка та впровадження Agent Hospital і методу MedAgent-Zero Університетом Цінхуа знаменує собою нову революцію в медичній підготовці. Віртуальне моделювання є корисним, оскільки дозволяє лікарям із штучного інтелекту практикуватися в контрольованих і регульованих умовах і, таким чином, робить процес навчання більш ефективним.

Cryptopolitan Reporting Бренда Канана