Os pesquisadores da Buffalo Biomedical Informatics demonstraram precisão significativa nas três partes (teste de etapa) no exame de licenciamento médico dos Estados Unidos (exame de etapa) no exame de licenciamento médico dos Estados Unidos (teste de etapa), de acordo com um artigo de pesquisa publicado hoje (22 de abril). Abra a redeO
A aquisição de uma pontuação mais alta do que a maioria dos médicos e todas as outras ferramentas de IA no USML, a inteligência artificial clínica semântica (SCAI, pronunciada “céu”) provavelmente será um parceiro crítico para os médicos, liderou o autor Peter Elkin, MD, Departamento de Informações Biomédicas e o Departamento de Medicamentos.
Elkin diz que o SCAI é o equipamento clínico de IA mais preciso disponível hoje, a versão mais avançada obteve 95,2% em 3 etapas do USML, enquanto um equipamento OMNI do GPT 4 obteve 90,5% no mesmo teste.
“Como médico, estamos acostumados a usar computadores como equipamento”, explicou ele, “mas o SCAI é diferente; pode adicionar sua decisão à sua decisão e adicionar pensamentos sobre sua própria lógica”.
O equipamento pode responder às questões de tratamento levantadas por médicos ou públicos https://halsted.compbio.buffalo.edu/chat/O
Os pesquisadores testaram o modelo contra o USML necessário para os médicos de licenciamento nacional, que avaliaram o conhecimento, conceitos e políticas do médico e avaliaram a eficiência das habilidades básicas centradas no paciente. Quaisquer perguntas, incluindo elementos visuais, foram removidas.
Elkin explica que a maioria das ferramentas de IA funciona usando estatísticas para encontrar associações em dados on -line que lhes permitam responder a quaisquer perguntas. “Chamamos essas ferramentas de inteligência artificial do gerador”, disse ele. “Alguém postou que está simplesmente roubando o que está na internet, porque o que eles dão a você é o que os outros escreveram” “No entanto, esses modelos de IA agora estão se tornando cuidadosos do que os médicos estão se tornando mais cuidadosos do que as ferramentas mais fáceis de usá -las na prática.
“Mas o SCAI responde a perguntas mais complexas e realiza argumentos semantiais mais complexos”, disse ele, “criamos a fonte de conhecimento que pode ser o motivo da maneira como as pessoas podem aprender a discutir ao treinar nas escolas de medicina”.
A equipe começou com um software de processamento de linguagem natural criado antes deles. Eles adicionaram uma grande quantidade de dados clínicos autênticos de literatura médica recente e diretrizes clínicas a dados genômicos, dados de medicamentos, alta, dados de proteção do paciente e mais do que muitas fontes mais separadas. Não foram incluídos dados como notas clínicas que podem ser tendenciosas.
13 milhões de informações médicas
O SCAI possui 13 milhões de informações médicas, bem como todas as interações possíveis nessas informações. A equipe usou informações clínicas básicas conhecidas por criar redes básicas conhecidas como triplo semântico (relação de sujeitos, como “a penicilina trata a pneumonia pneumocócica”). O equipamento pode representar essas redes semânticas para que seja possível desenhar fórmulas lógicas.
“Ensinamos como os grandes modelos de linguagem podem usar um argumento semente”, disse Elkin.
Outras estratégias para contribuir com SCAI incluem gráficos de conhecimento projetados para novos links em dados médicos, bem como para a geração de recuperação -et -et -over, que permite que o modelo de idioma maior acesse e inclua informações do banco de dados de conhecimento externo antes de responder ao prompt. Reduz a “confabulação”, a tendência do equipamento de IA pode sempre responder a um prompt, mesmo quando não tiver informações suficientes.
Elkin acrescentou que o uso da semântica formal para informar o modelo de idioma maior fornece o contexto importante necessário para o SCAI entender e reagir com mais precisão a uma pergunta específica.
‘Pode conversar com você’
“O SCAI é diferente de outros grandes modelos de idiomas, porque pode conversar com você e uma parceria humana-computador pode tomar sua decisão e pensamentos com base em sua própria lógica”, diz Alkalin.
Ele chegou à conclusão: “Ao adicionar semântica a grandes modelos de idiomas, estamos fornecendo a capacidade de argumentar da maneira que fazemos ao praticar medicamentos baseados em prova”.
Como pode acessar uma grande quantidade de dados como esse, é provável que o SCAI melhore a proteção do paciente, melhore o atendimento e a “democratização de cuidados especiais”, diz Elkin, prestador de cuidados preliminares e até pacientes criam informações médicas sobre especialidade e sub -tradução.
Embora o poder do SCAI seja impressionante, Alkin insistiu que seu papel será estendido para não substituir os médicos.
“A inteligência artificial não substituirá os médicos”, diz ele, “mas um usuário da IA pode substituir um médico que não o faz”.
Além de Alkins, Guugresh Mehta é o co-autor da UB do Departamento de Informática Biomédica; Frank Lehilier; Melissa Reznik, PhD; Crystal Tomlin, PhD; Skyler Recandage, PhD; E ziaxing liu.
O doutorado de Rosewell Park, Sara Mulin e MD Jonathan e Nebekar, e o Departamento de Assuntos dos Veteranos do Centro de Câncer Verdic também são co-autores do MD Steven H Brown.
Este trabalho foi financiado por doações do Departamento de Assuntos dos Institutos Nacionais de Saúde e Veteranos.
