医学新纪元:AI医生与华西医院谁能更胜一筹?医疗AI时代,中医何去何从?
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医学新纪元:AI医生与华西医院谁能更胜一筹?医疗AI时代,中医何去何从?

国内首次AI医生与真人医生PK在成都高新海尔森医院成功,结果显示AI医生成绩7.2分,与真人医生96%一致,虽存在概念错误、系统性等问题,但问诊全面,基层医疗和互联网医疗应用前景广阔,加速了药店诊所模式及医疗服务产品线上线下融合。AI时代对医疗机构提出运营和服务能力要求,中医需加大AI开发力度以应对挑战。
谷歌医疗大模型登Nature,Med-PaLM重磅揭秘!AI医生成绩比肩人类
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谷歌医疗大模型登Nature,Med-PaLM重磅揭秘!AI医生成绩比肩人类

编辑:编辑部 【新智元导读】AI界的「妙手仁医」即将诞生。谷歌今日揭秘了Med-PaLM技术,并发布了最新评估基准,研究登上了Nature。 5月I/O大会上,Med-PaLM 2重磅升级,甚至达到了专家水准。 今天,谷歌揭秘微调后的Med-PaLM,同样在医学问题上一骑绝尘。 研究成果已登Nature。 论文地址:https://www.nature.com/articles/s41586-023-06291-2 这项研究最重要的贡献在于,谷歌提出了全新的MultiMedQA评估基准,以评测大模型在临床方面的能力。 OpenAI带着ChatGPT在通用大模型领域领跑,而AI+医疗这条赛道,谷歌称得上是头部领先者。 有人或许疑问,这和Med-PaLM 2的区别在哪? 论文作者给出了答复,Med-PaLM 2是最新的模型,在USMLE风格的问题上达到了86.5%的准确率,比谷歌自己的Med-PaLM的最先进结果提高了19%。 主要贡献 如何评估AI的回答?尤其,在医学领域,对治病方案、医疗操作准确性要求极高。 目前,常见的评价医疗模型最主要的方法,主要依赖单个医疗测试的得分。 这就像把AI当成考生一样,去测试他的水平,然而在真实的医疗场景中,有时候并不能应对自如,甚至是个未知数。 那么,如何将一个AI考生变成一个真正的AI医生,构建一个全面的评估至关重要。 对此,谷歌提出了一个全新的基准测试——MultiMedQA,其中涵盖了医学考试、医学研究等领域的问题和回答。 基于MultiMedQA,研究人员还评估了PaLM及其指令微调变体Flan-PaLM。 接着,通过利用提示策略的组合,Flan-PaLM在MedQA(美国医疗执照考试USMLE)、MedMCQA、PubMedQA和MMLU临床主题上超越了SOTA。 特别是,在MedQA(USMLE)上比先前的SOTA提高了17%以上。 最后,研究人员通过指令提示微调,进一步将Flan-PaLM与医学领域对齐,并提出了全新的医学模型——Med-PaLM。 在人工评估框架下,Med-PaLM对消费者医学问题的回答与临床医生给出的回答相比表现出色,证明了指令提示微调的有效性。 医疗大模型最新基准MultiMedQA 谷歌最新Nature研究的第一个关键贡献:在医学问答背景下评估LLM。 谷歌构建的最新基准MultiMedQA,是由七个医学问答数据集组成的基准。 其中包括6个现有数据集:MedQA 、MedMCQA 、PubMedQA、LiveQA 、MedicationQA和MMLU临床主题 。 值得一提的是,谷歌在此添加了一个全新数据集,即第7个数据集「HealthSearchQA」。 它由常见的搜索健康问题组成,仅这个数据集就包含了3173个常见消费者医学问题。 具体来讲,这些数据集构成如下: – MedQA数据集由USMLE风格的问题组成,有四个或五个可能的答案。开发集由11,450个问题组成,测试集有1,273个问题。 – MedMCQA数据集包含来自印度医学入学考试(AIIMS/NEET)的194,000多个四选项多项选择题。该数据集涵盖2,400个医疗保健主题和21个医学主题。开发集很丰富,有超过187,000个问题。 – PubMedQA数据集由1,000个专家标记的问答对组成,其中任务是在给定一个问题的情况下产生一个是/否/可能是多项选择题的答案,并将PubMed摘要作为上下文(Q+上下文+A)。 – MMLU包含57个领域的试题。团队选择了与医学知识最相关的子任务:解剖学、临床知识、大学医学、医学遗传学、专业医学和大学生物学。每个MMLU子任务包含四个选项的多项选择题以及答案。 – LiveQA数据集是作为2017年文本检索挑战赛(TREC)的一部分策划的。该数据集由人们提交给国家医学图书馆(NLM)的医学问题组成。 –...
支付宝推AI就医助理,AI就诊体验如何?全国医院开放接入,未来医疗会是这样吗?
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支付宝推AI就医助理,AI就诊体验如何?全国医院开放接入,未来医疗会是这样吗?

支付宝推出“AI就医助理”解决方案,利用AI技术助力医疗机构提供全方位“AI陪伴就诊”服务,包括诊前匹配、就医规划、术后管理等,并以数字人形式提供个性化的语音交互和导航服务。该方案通过集成多种技术能力,如自主研发的数字人技术和大模型,简化流程,降低老年人学习成本,同时通过平台开放和技术创新,解决患者就医难题,推进公立医疗服务数字化,计划向更多城市扩展服务。
医疗AI?优势何在?隐患又是什么?”
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医疗AI?优势何在?隐患又是什么?”

该文探讨了人工智能在医疗领域的应用,其优点包括提高效率与精准度,但也存在隐私泄露和算法不公的风险。作者强调,尽管人工智能有巨大潜力,但在实际使用中必须确保保护患者隐私、维护公正性和尊重医生的专业判断,视其为辅助工具而非替代。
版权守护?如何合法使用和保护你的创作成果?
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版权守护?如何合法使用和保护你的创作成果?

《版权声明》一文深入浅出地阐述了版权法的基本原则和精神,强调了保护原创力、尊重知识产权的重要性。作者详细解读了版权侵权的构成要素及法律责任,引导读者理解和遵守相关法律法规,确保创作成果的合法权益不受侵犯。
医疗AI如何照亮家庭?讯飞星火大模型带你走进智能健康未来
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医疗AI如何照亮家庭?讯飞星火大模型带你走进智能健康未来

在第六届世界声博会期间,科大讯飞发布了AI诊疗助手“智医助理”和AI心理伙伴,前者通过大模型技术修正误诊,后者具备多模态情感识别能力,两者均旨在提高医疗健康服务效率和质量,尤其关注基层和家庭用户。讯飞开放平台发展迅速,新增开发者团队数量显著增加,同时在星火大模型训练上取得进展,计划于2024年上半年达到GPT-4水平。
人工智能医疗:如何在医学影像、精准医疗中实现融合与突破?
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人工智能医疗:如何在医学影像、精准医疗中实现融合与突破?

中国人工智能医疗产业发展迅速,AI医疗已在医学影像诊断和辅助治疗等领域有广泛应用。上海科技大学生物医学工程学院的沈定刚认为,基于临床上问题复杂性,需要通过人员布局和产品开发,融合多AI技术以解决实际需求。随着精准医疗的发展和医生工作效率提升,中国医疗人工智能市场规模预计持续增长。AI在医学影像诊断中擅长处理细微病灶和随访管理,而在三维立体结构如肺结节检测上也能提供帮助。尽管AI目前仍面临挑战,标准化、模块化的产品组合将是未来发展方向。
眼底检查或成健康守护神?AI科技助力早期发现脑膜瘤
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眼底检查或成健康守护神?AI科技助力早期发现脑膜瘤

本文通过实例介绍,展示了视网膜人工智能健康评估在早期发现脑膜瘤中的作用,爱康体检集团和鹰瞳科技的五年研究共发现17,845人次眼底异常,其中950例为严重病变。眼睛视网膜作为全身健康的守护者,其影像能反映人体各系统状况,AI技术通过预测和图像生成帮助人们早干预潜在健康问题,鹰瞳科技在政策支持下成为AI医疗器械公司,并在基层医疗中广泛应用,未来将加大研发投入,推动医疗健康事业高质量发展。
ChatGPT能有效辅助抑郁对话吗?医疗AI如何跨越‘话语障碍’?
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ChatGPT能有效辅助抑郁对话吗?医疗AI如何跨越‘话语障碍’?

复旦大学管理学院助理教授李文文表示,ChatGPT目前对特定任务性能不足,需要特别训练以支持抑郁倾向人群的对话,并明确禁止其生成消极内容。他们通过AI和NLP技术收集公开内容来识别可能有抑郁症的人,旨在主动提供帮助并将高危人群转介给专业机构。李文文还提到AI在医疗健康中的应用,如辅助医生诊断、智能问诊系统以减轻压力,以及通过AI眼病筛查仪器即时检测眼疾。然而,AI理解多义词和保护个人隐私是当前研究中需要解决的问题。