โมเดลและแพลตฟอร์ม AI
การปฏิวัติระบบสุขภาพ: การสำรวจผลกระทบและอนาคตของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ในด้านการแพทย์
เพิ่ม Unite.AI ลงในแหล่งข้อมูลที่คุณต้องการบน Google
การบูรณาการและการใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ในด้านการแพทย์และสุขภาพได้รับความสนใจและพัฒนาอย่างมาก
ตามที่กล่าวไว้ใน การประชุมสัมมนา Healthcare Information Management and Systems Society และงานอื่นๆ ที่สำคัญ บริษัทอย่าง Google (GOOGL ) กำลังนำหน้าในการสำรวจศักยภาพของ AI ที่สร้างขึ้นในด้านสุขภาพ โดยมีโครงการอย่าง Med-PaLM 2 ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความก้าวหน้าในด้านการแก้ปัญหาสุขภาพ โดยเฉพาะในด้านการวินิจฉัย การดูแลผู้ป่วย และการเพิ่มประสิทธิภาพการบริหาร
Med-PaLM 2 ของ Google เป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่มีศักยภาพสูงในด้านสุขภาพ โดยสามารถตอบคำถามได้ในระดับ “ผู้เชี่ยวชาญ” ในการสอบใบอนุญาตแพทย์ของสหรัฐฯ โมเดลนี้และโมเดลอื่นๆ ที่คล้ายกันมีศักยภาพที่จะเปลี่ยนแปลงวิธีการที่ผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพเข้าถึงและใช้ข้อมูล ซึ่งอาจช่วยเพิ่มความแม่นยำในการวินิจฉัยและประสิทธิภาพในการดูแลผู้ป่วย
อย่างไรก็ตาม การพัฒนานี้ก็ทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับการใช้งานและความปลอดภัยของเทคโนโลยีเหล่านี้ในด้านสุขภาพ ตัวอย่างเช่น การพึ่งพาข้อมูลจากอินเทอร์เน็ตในการฝึกอบรมโมเดลอาจไม่เหมาะสมหรือไม่น่าเชื่อถือเสมอไปในด้านสุขภาพ
การวิจัยที่ตีพิมพ์ในวารสาร Nature เรื่อง “Large language models encode clinical knowledge” ได้สำรวจวิธีการที่โมเดลภาษาขนาดใหญ่สามารถใช้ได้จริงในด้านสุขภาพ การวิจัยนี้นำเสนอข้อมูลเชิงลึกและวิธีการใหม่ๆ ในการเพิ่มศักยภาพของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ในด้านสุขภาพ
การวิจัยนี้มุ่งเน้นไปที่การสร้างแบ็งค์คำถามทางการแพทย์ที่เรียกว่า MultiMedQA ซึ่งรวมคำถามจากหลายแหล่งเข้าด้วยกัน เพื่อประเมินโมเดลภาษาขนาดใหญ่ในด้านสุขภาพ
MedQA
ชุดข้อมูล MedQA มีคำถามที่ออกแบบมาเพื่อใช้ในด้านสุขภาพ โดยมีตัวเลือกคำตอบ 4 หรือ 5 ตัวเลือก
รูปแบบ: คำถามและคำตอบ (Q + A) แบบหลายตัวเลือก โดเมนเปิด
ตัวอย่างคำถาม: ผู้ชายอายุ 65 ปี มีโรคความดันโลหิตสูง มาเยี่ยมแพทย์สำหรับการตรวจสุขภาพประจำปี โดยใช้ยา atenolol, lisinopril และ atorvastatin อัตราการเต้นของหัวใจคือ 86 ครั้ง/นาที หายใจ 18 ครั้ง/นาที และความดันโลหิตคือ 145/95 มม.ฮก. การตรวจสอบหัวใจพบว่ามีเสียงหัวใจที่ไม่ปกติ สาเหตุของการตรวจสอบหัวใจที่ไม่ปกตินี้คืออะไร
คำตอบ (คำตอบที่ถูกต้องในตัวหนา): (A) การลดความสามารถในการขยายตัวของหัวใจซ้าย (B) การเสื่อมสภาพของกล้ามเนื้อหัวใจ (C) การอักเสบของเยื่อหุ้มหัวใจ (D) การขยายตัวของหัวใจ (E) การหนาตัวของกล้ามเนื้อหัวใจ
การปรับปรุงประสิทธิภาพด้วยการฝึกอบรมคำสั่ง
- การประยุกต์ใช้ในด้านต่างๆ: การฝึกอบรมคำสั่งเป็นวิธีการที่สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ในด้านต่างๆ เช่น ด้านกฎหมาย ด้านการเงิน หรือด้านการศึกษา
การเพิ่มขนาดของโมเดล
- ผลกระทบในด้านต่างๆ: การเพิ่มขนาดของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ไม่เพียงแต่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในด้านสุขภาพเท่านั้น แต่ยังช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในด้านอื่นๆ เช่น ด้านการบริการลูกค้า การเขียนเชิงสร้างสรรค์ และการสนับสนุนเทคนิค
การให้คำตอบแบบห่วงโซ่ความคิด
- การประยุกต์ใช้ในด้านต่างๆ: การให้คำตอบแบบห่วงโซ่ความคิดสามารถช่วยให้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ทำงานได้ดีขึ้นในด้านต่างๆ เช่น ด้านการแก้ปัญหาหรือด้านการตัดสินใจที่ซับซ้อน
การตรวจสอบความสอดคล้องเพื่อเพิ่มความแม่นยำ
- การประยุกต์ใช้ในด้านต่างๆ: การตรวจสอบความสอดคล้องสามารถช่วยเพิ่มความแม่นยำของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ในด้านต่างๆ เช่น ด้านการเงินหรือด้านกฎหมาย
ความไม่แน่นอนและการคาดการณ์ที่เลือก
- ความสำคัญในด้านต่างๆ: การสื่อสารความไม่แน่นอนเป็นสิ่งสำคัญในด้านต่างๆ เช่น ด้านสุขภาพหรือด้านกฎหมาย เพื่อป้องกันการแพร่กระจายของข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง
