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醫(yī)療領域的大模型應用
2023-7-14 09:45
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發(fā)布者:
源興醫(yī)療
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718
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摘要
: 與一般領域相比,醫(yī)學領域的大模型雖然有相似之處,但在模型設計、訓練、應用等方面卻有很大不同。“定位”是醫(yī)療模式與通用模式最大的相似之處。無論是過去的機器學習、后來的深度醫(yī)療器械檢測要求學習,還是今天的 ...
與一般領域相比,醫(yī)學領域的大模型雖然有相似之處,但在模型設計、訓練、應用等方面卻有很大不同!岸ㄎ弧笔轻t(yī)療模式與通用模式最大的相似之處。無論是過去的機器學習、后來的深度
醫(yī)療器械檢測要求學習
,還是今天的生成式人工智能和大語言模型,人工智能的本質都是“工具中的工具”,以“賦能”為價值實現路徑。AI——至少是現階段的AI——不會成為醫(yī)生,也不會獨立研發(fā)藥物,否則谷歌和微軟就應該撕掉科技公司的標簽,成為世界一流的制藥公司。“場景需求”、“訓練數據”、“應用對象”構成了醫(yī)學大模型與一般大模型的區(qū)別。這三點將兩類模型區(qū)分開來,開啟了各自的發(fā)展道路。首先,醫(yī)療行業(yè)的專業(yè)性和嚴肅性是毋庸置疑的。醫(yī)療場景的容錯率較低,這自然對大型語言模型提出了更高的要求,即AI需要基于醫(yī)療專業(yè)語料庫給出更專業(yè)、準確的答案。醫(yī)療建議;其次,目前的醫(yī)療數據90%以上來自于醫(yī)學圖像,這也意味著一個實用有效、能夠做出復雜決策的醫(yī)學人工智能模型需要將醫(yī)學圖像、文本,甚至語音或者是多模態(tài)融合起來。視頻等信息賦能各類醫(yī)療場景。
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