Sağlık Hizmetinde Devrim Yaratmak: Tıpta Geniş Dil Modellerinin Etkisini ve Geleceğini Keşfetmek

Büyük dil modellerinin (LLM'ler) tıp ve sağlık hizmetlerinde entegrasyonu ve uygulanması önemli bir ilgi ve gelişme konusu olmuştur.

Belirtildiği gibi Sağlık Bilgi Yönetimi ve Sistemleri Topluluğu küresel konferansı ve diğer önemli olaylarla birlikte Google gibi şirketler, sağlık hizmetlerinde üretken yapay zekanın potansiyelinin keşfedilmesinde başı çekiyor. Med-PaLM 2 gibi girişimleri, özellikle teşhis, hasta bakımı ve idari verimlilik gibi alanlarda yapay zeka odaklı sağlık çözümlerinin gelişen ortamını vurguluyor.

Sağlık alanında öncü bir yüksek lisans kuruluşu olan Google'ın Med-PaLM 2'si, özellikle ABD Tıbbi Lisanslama Sınavı tarzı sorularda "uzman" seviyesine ulaşarak etkileyici yetenekler sergiledi. Bu model ve buna benzer diğerleri, sağlık profesyonellerinin bilgiye erişme ve bilgiyi kullanma biçiminde devrim yaratarak teşhis doğruluğunu ve hasta bakımı verimliliğini potansiyel olarak artırmayı vaat ediyor.

Ancak bu ilerlemelerin yanı sıra, bu teknolojilerin klinik ortamlarda uygulanabilirliği ve güvenliği konusunda endişeler de ortaya çıkmıştır. Örneğin, model eğitimi için geniş internet veri kaynaklarına güvenmek bazı bağlamlarda faydalı olsa da tıbbi amaçlar için her zaman uygun veya güvenilir olmayabilir. Gibi Nigam Şah, PhD, MBBS, Baş Veri Bilimcisi Stanford Sağlık, sorulması gereken en önemli soruların, bu modellerin gerçek dünyadaki tıbbi ortamlardaki performansı ve bunların hasta bakımı ve sağlık hizmeti verimliliği üzerindeki gerçek etkileri hakkında olduğuna dikkat çekiyor.

Dr. Shah'ın bakış açısı, tıpta yüksek lisans eğitimlerinin kullanılmasına yönelik daha özel bir yaklaşıma duyulan ihtiyacın altını çiziyor. Geniş internet verileriyle eğitilen genel amaçlı modeller yerine, modellerin belirli, ilgili tıbbi verilerle eğitildiği daha odaklı bir strateji öneriyor. Bu yaklaşım, bir tıp stajyerinin eğitilmesine benzemektedir; onlara belirli görevler vermek, performanslarını denetlemek ve yeterlik gösterdikçe yavaş yavaş daha fazla özerkliğe izin vermek.

Bu doğrultuda, gelişimi EPFL araştırmacıları tarafından Meditron alanında ilginç bir ilerleme sunuyor. Tıbbi uygulamalar için özel olarak tasarlanmış açık kaynaklı bir LLM olan Meditron, ileriye doğru atılmış önemli bir adımı temsil ediyor. PubMed gibi saygın kaynaklardan derlenmiş tıbbi veriler ve klinik kılavuzlar üzerine eğitim alan Meditron, tıp pratisyenleri için daha odaklı ve potansiyel olarak daha güvenilir bir araç sunar. Açık kaynak yapısı yalnızca şeffaflığı ve işbirliğini teşvik etmekle kalmaz, aynı zamanda daha geniş araştırma topluluğu tarafından sürekli iyileştirme ve stres testlerine de olanak tanır.

MEDITRON-70B, MedQA-70.2-seçenek-veri setinde USMLE tarzı sorularda 4 doğruluk elde etti

Meditron, Med-PaLM 2 ve diğerleri gibi araçların geliştirilmesi, yapay zeka uygulamaları söz konusu olduğunda sağlık sektörünün benzersiz gereksinimlerinin giderek daha fazla kabul edildiğini yansıtıyor. Bu modellerin ilgili, yüksek kaliteli tıbbi veriler üzerinde eğitilmesine ve klinik ortamlarda güvenlik ve güvenilirliklerinin sağlanmasına verilen önem çok önemlidir.

Dahası, Uluslararası Kızılhaç Komitesi gibi insani yardım bağlamlarından alınanlar gibi çeşitli veri kümelerinin dahil edilmesi, küresel sağlık hizmetlerindeki çeşitli ihtiyaçlara ve zorluklara karşı hassasiyeti göstermektedir. Bu yaklaşım, yalnızca teknolojik olarak gelişmiş değil aynı zamanda sosyal açıdan sorumlu ve faydalı yapay zeka araçları yaratmayı amaçlayan birçok yapay zeka araştırma merkezinin daha geniş misyonuyla da uyumludur.

“ başlıklı gazeteBüyük dil modelleri klinik bilgiyi kodlarYakın zamanda Nature'da yayınlanan "büyük dil modellerinin (LLM'ler) klinik ortamlarda nasıl etkili bir şekilde kullanılabileceğini araştırıyor. Araştırma, çığır açan içgörüler ve metodolojiler sunarak tıp alanındaki Yüksek Lisans'ların yeteneklerine ve sınırlamalarına ışık tutuyor.

Tıbbi alan, sürekli gelişen çok çeşitli semptomlar, hastalıklar ve tedaviler içeren karmaşıklığıyla karakterize edilir. Yüksek Lisans'lar yalnızca bu karmaşıklığı anlamakla kalmamalı, aynı zamanda en son tıbbi bilgi ve yönergelere de ayak uydurmalıdır.

Bu araştırmanın özü, MultiMedQA adı verilen yeni seçilmiş bir kıyaslama etrafında dönüyor. Bu kıyaslama, mevcut altı tıbbi soru yanıtlama veri kümesini, çevrimiçi olarak sıklıkla aranan tıbbi soruları içeren yeni bir veri kümesi olan HealthSearchQA ile birleştiriyor. Bu kapsamlı yaklaşım, LLM'leri gerçekçilik, anlayış, muhakeme, olası zarar ve önyargı dahil olmak üzere çeşitli boyutlarda değerlendirmeyi ve böylece sınırlı kıyaslamalara dayanan önceki otomatik değerlendirmelerin sınırlamalarını ele almayı amaçlamaktadır.

MultiMedQA, tıbbi muayeneyi kapsayan tıbbi soruları yanıtlamak için bir referans noktası

Çalışmanın anahtarı, 540 milyar parametreli bir LLM olan Pathways Dil Modeli'nin (PaLM) ve onun talimatlara göre ayarlanmış varyantı Flan-PaLM'nin MultiMedQA üzerinde değerlendirilmesidir. Flan-PaLM, dikkat çekici bir şekilde, ABD Tıbbi Lisanslama Sınavı tarzı soruları içeren MedQA'da %67.6'lık bir doğruluk dahil olmak üzere, MultiMedQA içindeki tüm çoktan seçmeli veri kümelerinde en son teknolojiye sahip doğruluğa ulaşıyor. Bu performans, önceki modellere göre önemli bir gelişmeye işaret ediyor ve önceki teknik durumu %17'den fazla aşıyor.

MedQA

Format: question and answer (Q + A), multiple choice, open domain.

Example question: A 65-year-old man with hypertension comes to the physician for a routine health maintenance examination. Current medications include atenolol, lisinopril, and atorvastatin. His pulse is 86 min−1, respirations are 18 min−1, and blood pressure is 145/95 mmHg. Cardiac examination reveals end diastolic murmur. Which of the following is the most likely cause of this physical examination?

Answers (correct answer in bold): (A) Decreased compliance of the left ventricle, (B) Myxomatous degeneration of the mitral valve (C) Inflammation of the pericardium (D) Dilation of the aortic root (E) Thickening of the mitral valve leaflets.

Çalışma aynı zamanda modelin performansındaki, özellikle tüketici tıbbi sorularını yanıtlamadaki kritik boşlukları da tespit ediyor. Bu sorunları çözmek için araştırmacılar, talimat istemi ayarı olarak bilinen bir yöntem sunuyorlar. Bu teknik, birkaç örnek kullanarak LLM'leri yeni alanlara etkili bir şekilde hizalayarak Med-PaLM'nin oluşturulmasını sağlar. Med-PaLM modeli, cesaret verici bir performans göstermesine ve anlama, bilgiyi hatırlama ve akıl yürütmede gelişme göstermesine rağmen, klinisyenlerle karşılaştırıldığında hala yetersiz kalıyor.

Bu araştırmanın dikkate değer bir yönü, ayrıntılı insan değerlendirme çerçevesidir. Bu çerçeve, modellerin cevaplarını bilimsel fikir birliği ve olası zararlı sonuçlarla uyum açısından değerlendirir. Örneğin, Flan-PaLM'in uzun biçimli yanıtlarının yalnızca %61.9'u bilimsel fikir birliğiyle uyumluyken, bu rakam Med-PaLM için %92.6'ya yükseldi; bu, klinisyen tarafından oluşturulan yanıtlarla karşılaştırılabilir düzeydedir. Benzer şekilde, Flan-PaLM ile karşılaştırıldığında Med-PaLM'in yanıtlarında zararlı sonuç potansiyeli önemli ölçüde azaldı.

Med-PaLM'in yanıtlarının insan tarafından değerlendirilmesi, klinisyen tarafından oluşturulan yanıtlarla yakından uyumlu olarak çeşitli alanlardaki yeterliliğini vurguladı. Bu, Med-PaLM'in klinik ortamlarda destekleyici bir araç olarak potansiyelini vurgulamaktadır.

Yukarıda tartışılan araştırma, tıbbi uygulamalar için Büyük Dil Modellerinin (LLM'ler) geliştirilmesinin inceliklerini araştırıyor. Bu çalışmadan elde edilen teknikler ve gözlemler, çeşitli alanlarda LLM yeteneklerini geliştirmek için genelleştirilebilir. Bu temel hususları inceleyelim:

Talimat Ayarlama Performansı Artırır

• Genelleştirilmiş Uygulama: LLM'lerin belirli talimatlar veya yönergelerle ince ayarını içeren talimat ayarlamanın, çeşitli alanlarda performansı önemli ölçüde artırdığı gösterilmiştir. Bu teknik, LLM çıktılarının doğruluğunu ve uygunluğunu arttırmak için hukuki, finansal veya eğitimsel alanlar gibi diğer alanlara da uygulanabilir.

Model Boyutunu Ölçeklendirme

• Daha Geniş Etkiler: Model boyutunu ölçeklendirmenin performansı artırdığı gözlemi tıbbi soru yanıtlamayla sınırlı değildir. Daha fazla parametreye sahip daha büyük modeller, daha incelikli ve karmaşık yanıtları işleme ve üretme kapasitesine sahiptir. Bu ölçeklendirme, müşteri hizmetleri, yaratıcı yazarlık ve teknik destek gibi incelikli anlayış ve yanıt oluşturmanın hayati önem taşıdığı alanlarda faydalı olabilir.

Düşünce Zinciri (COT) Uyarısı

• Çeşitli Alan Kullanımı: COT yönlendirmesinin kullanımı, tıbbi veri kümelerinde performansı her zaman iyileştirmese de, karmaşık problem çözmenin gerekli olduğu diğer alanlarda değerli olabilir. Örneğin, teknik sorun giderme veya karmaşık karar verme senaryolarında, COT yönlendirmesi, LLM'lerin bilgileri adım adım işlemesine rehberlik ederek daha doğru ve mantıklı çıktılara yol açabilir.

Gelişmiş Doğruluk için Kendi Kendine Tutarlılık

• Daha Geniş Uygulamalar: Birden fazla çıktının üretildiği ve en tutarlı cevabın seçildiği kendi kendine tutarlılık tekniği, çeşitli alanlardaki performansı önemli ölçüde artırabilir. Doğruluğun çok önemli olduğu finans veya hukuk gibi alanlarda bu yöntem, daha yüksek güvenilirlik için üretilen çıktıların çapraz doğrulamasında kullanılabilir.

Belirsizlik ve Seçici Tahmin

• Alanlar Arası Uygunluk: Belirsizlik tahminlerinin iletilmesi, sağlık ve hukuk gibi yanlış bilgilerin ciddi sonuçlara yol açabileceği alanlarda çok önemlidir. Yüksek Lisans'ın belirsizliği ifade etme ve güven düşük olduğunda tahminleri seçici olarak erteleme yeteneğini kullanmak, bu alanlarda yanlış bilgilerin yayılmasını önlemek için çok önemli bir araç olabilir.

Bu modellerin gerçek dünyadaki uygulamaları, soruları yanıtlamanın ötesine geçer. Hasta eğitimi, teşhis süreçlerine yardımcı olmak ve hatta tıp öğrencilerinin eğitiminde bile kullanılabilirler. Bununla birlikte, uygun insan gözetimi olmadan yapay zekaya güvenmeyi önlemek için bunların konuşlandırılması dikkatli bir şekilde yönetilmelidir.

Tıbbi bilgi geliştikçe, Yüksek Lisans'ların da uyum sağlaması ve öğrenmesi gerekiyor. Bu, modellerin zaman içinde alakalı ve doğru kalmasını sağlayacak şekilde sürekli öğrenme ve güncelleme mekanizmaları gerektirir.