МОСКВА, 17 июля. /ТАСС/. Большие языковые модели уже в ближайшее время значительным образом ускорят обработку медкарт пациентов для проведения медицинских и научных исследований, связанных с опухолями, так как они особенно хорошо подходят для извлечения информации из неструктурированного текста. Об этом сообщил ТАСС старший научный сотрудник Института AIRI Александр Нестеров.
"Главная особенность больших языковых моделей в том, что неструктурированный текст - естественная для них среда работы, а значит, они хорошо умеют выполнять большое количество задач, связанных его анализом. Их не нужно дообучать под задачу, как это требовалось делать для языковых моделей прошлого поколения. Вместе эти особенности позволяют с большой точностью извлекать из медицинских записей нужные данные, в том числе и о прогрессировании рака", - пояснил ученый.
На этой неделе американские ученые представили на международной научной конференции Американской ассоциации изучения рака (AACR) специализированную систему ИИ, способную анализировать неструктурированные данные из электронных карт пациентов и с высоким уровнем точности оценивать вероятность выживания носителей различных форм рака. Такой алгоритм использует в своей работе большие языковые модели и специальный подход для оценки качества извлекаемых данных.
Первые проведенные эксперименты с этой системой показали, что она не уступает в точности работы экспертам-медикам, что в перспективе позволит использовать ее для извлечения большого количества важных для медицины и науки данных из медкарт пациентов
"Адаптация больших языковых моделей для решения медицинских задач может производиться на нескольких уровнях. Первый - включение медицинских наборов данных в обучающие массивы, на которых тренируется модель. Второй - подбор специализированных инструкций для работы с медицинскими данными. Если говорить про обучение моделей, самое главное - это качество данных. Чем лучше данные - тем лучше работает модель", - добавил Нестеров.
По его словам, при корректном обучении и разумном контроле над работой систем ИИ на базе больших языковых моделей те смогут корректно понимать сложные и редкие медицинские термины, а также "видеть" другие тонкости, важные для интерпретации и структуризации неструктурированных медицинских данных. Решение всех вопросов позволит значительно ускорить развитие новых диагностических систем и внедрить их в практику, подытожил ученый.
Комментарии