Giới thiệu

Trong một thế giới đang trải qua cuộc cách mạng công nghệ, sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và chăm sóc sức khỏe đang định hình lại bối cảnh chẩn đoán và điều trị y tế. Một trong những anh hùng thầm lặng đằng sau sự chuyển đổi này là việc áp dụng Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trong lĩnh vực y tế, lĩnh vực sức khỏe và chủ yếu là phân tích văn bản. Bài viết này đi sâu vào lĩnh vực LLM trong bối cảnh ứng dụng y tế dựa trên văn bản và khám phá cách các mô hình AI mạnh mẽ này đang cách mạng hóa ngành chăm sóc sức khỏe.

Mục tiêu học tập

• Hiểu vai trò của Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trong phân tích văn bản y tế.
• Nhận thức được tầm quan trọng của hình ảnh y tế trong chăm sóc sức khỏe hiện đại.
• Xác định những thách thức đặt ra bởi số lượng hình ảnh y tế trong chăm sóc sức khỏe.
• Hiểu cách LLM hỗ trợ tự động hóa việc phân tích và chẩn đoán văn bản y tế.
• Đánh giá cao hiệu quả của LLM trong việc xử lý các trường hợp y tế quan trọng.
• Khám phá cách LLM đóng góp vào kế hoạch điều trị được cá nhân hóa dựa trên lịch sử bệnh nhân.
• Hiểu vai trò hợp tác của LLM trong việc hỗ trợ bác sĩ X quang.
• Khám phá cách LLM có thể trợ giúp trong Giáo dục cho sinh viên và học viên y khoa.

Bài báo này đã được xuất bản như một phần của Blogathon Khoa học Dữ liệu.

Thế giới vô hình của hình ảnh y tế và chăm sóc sức khỏe

Trước khi lao vào thế giới LLM, chúng ta hãy dành chút thời gian để đánh giá cao sự hiện diện của hình ảnh y tế. Nó là xương sống của y học hiện đại trong đời sống công nghệ hiện nay, giúp hình dung và phát hiện bệnh tật cũng như giúp theo dõi nhiều tiến trình điều trị. Đặc biệt, X quang phụ thuộc rất nhiều vào hình ảnh y tế từ tia X, MRI, chụp CT, v.v.

Tuy nhiên, kho tàng hình ảnh y tế này có một thách thức: khối lượng khổng lồ. Các bệnh viện và cơ sở chăm sóc sức khỏe sử dụng một lượng lớn hình ảnh y tế hàng ngày. Việc phân tích và diễn giải trận lụt này theo cách thủ công rất khó khăn, tốn thời gian và dễ xảy ra lỗi của con người.

Ngoài vai trò quan trọng trong việc phân tích hình ảnh y tế, Mô hình ngôn ngữ lớn còn vượt trội trong việc hiểu và xử lý thông tin y tế dựa trên văn bản. Chúng cung cấp sự rõ ràng trong việc hiểu các thuật ngữ y tế phức tạp, thậm chí hỗ trợ giải thích các ghi chú và báo cáo. LLM góp phần phân tích văn bản y tế hiệu quả và chính xác hơn, cải thiện khả năng tổng thể của các chuyên gia chăm sóc sức khỏe và phân tích y tế.

Với sự hiểu biết này, chúng ta hãy khám phá thêm về cách LLM đang cách mạng hóa ngành chăm sóc sức khỏe trong phân tích hình ảnh và văn bản y tế.

Ứng dụng của LLM trong phân tích văn bản y tế

Trước khi hiểu các vai trò nhiều mặt mà Mô hình Ngôn ngữ Lớn phục vụ trong chăm sóc sức khỏe, chúng ta hãy xem sơ qua các ứng dụng chính của chúng trong lĩnh vực phân tích văn bản y tế:

• Chẩn đoán và tiên lượng bệnh: LLM có thể lướt qua cơ sở dữ liệu lớn về văn bản y tế để hỗ trợ các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe chẩn đoán các bệnh khác nhau. Họ không chỉ có thể giúp chẩn đoán ban đầu mà còn có thể đưa ra những phỏng đoán có căn cứ về tiến triển và tiên lượng bệnh, khi được cung cấp đủ thông tin theo ngữ cảnh.
• Tài liệu lâm sàng và hồ sơ sức khỏe điện tử: Việc xử lý các tài liệu lâm sàng phức tạp có thể tốn nhiều thời gian đối với các chuyên gia y tế. LLM cung cấp một phương tiện hiệu quả hơn để sao chép, tóm tắt và phân tích Hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR), cho phép các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe tập trung hơn vào việc chăm sóc bệnh nhân.
• Khám phá và tái sử dụng thuốc: Khai thác thông qua rất nhiều tài liệu y sinh, LLM có thể xác định các loại thuốc tiềm năng và thậm chí đề xuất các cách sử dụng thay thế cho các loại thuốc hiện có, đẩy nhanh quá trình khám phá và tái sử dụng trong dược lý.
• Phân tích tài liệu y sinh: Số lượng tài liệu y khoa ngày càng phát triển có thể khiến bạn choáng ngợp. LLM có thể sàng lọc nhiều bài báo khoa học, xác định những phát hiện chính và cung cấp những bản tóm tắt ngắn gọn, hỗ trợ việc tiếp thu kiến ​​thức mới nhanh hơn.
• Chatbots hỗ trợ bệnh nhân và sức khỏe: LLM hỗ trợ các chatbot thông minh có thể xử lý nhiều chức năng, từ trả lời các truy vấn sức khỏe thông thường đến đưa ra phân loại ban đầu trong trường hợp khẩn cấp, cung cấp hỗ trợ vô giá cho cả bệnh nhân và nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe.

LLM hoạt động như thế nào trong ngành chăm sóc sức khỏe?

• Mô hình Ngôn ngữ Lớn là gì? Mô hình ngôn ngữ lớn là tập hợp con của các mô hình học máy được thiết kế để hiểu, diễn giải và tạo văn bản giống con người. Những mô hình này được đào tạo trên bộ dữ liệu khổng lồ bao gồm sách, bài viết, trang web và các nguồn dựa trên văn bản khác. Chúng đóng vai trò là máy phân tích và tạo văn bản tiên tiến có thể hiểu ngữ cảnh và ngữ nghĩa.

• Sự phát triển của LLM trong lĩnh vực y tế: Trong thập kỷ qua, LLM đã trở nên nổi bật trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, phát triển từ các chatbot đơn giản đến các công cụ phức tạp có khả năng phân tích tài liệu y khoa phức tạp. Sự ra đời của phần cứng mạnh hơn và các thuật toán hiệu quả hơn đã cho phép các mô hình này sàng lọc hàng gigabyte dữ liệu trong vòng vài giây, cung cấp thông tin chi tiết và phân tích theo thời gian thực. Khả năng thích ứng của họ cho phép họ liên tục học hỏi từ thông tin mới, khiến chúng ngày càng chính xác và đáng tin cậy.
• LLM khác với các phương pháp NLP truyền thống như thế nào? Các phương pháp Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) truyền thống như hệ thống dựa trên quy tắc hoặc mô hình học máy đơn giản hơn hoạt động trên các thuật toán cố định với phạm vi hiểu ngữ cảnh hạn chế. Tuy nhiên, LLM tận dụng khả năng học sâu để nắm bắt sự phức tạp của ngôn ngữ con người, bao gồm thành ngữ, thuật ngữ y khoa và cấu trúc câu phức tạp. Điều này cho phép LLM tạo ra những hiểu biết sâu sắc hơn và chính xác hơn về mặt ngữ cảnh so với những gì các phương pháp NLP truyền thống có thể cung cấp.

Ưu điểm và khả năng của LLM trong phân tích văn bản y tế

• Hiểu theo ngữ cảnh: Không giống như các thuật toán tìm kiếm truyền thống dựa vào kết hợp từ khóa, LLM hiểu ngữ cảnh của văn bản, cho phép hiểu biết sâu sắc và chính xác hơn.
• Tốc độ: LLM có thể nhanh chóng phân tích và tạo báo cáo, tiết kiệm thời gian quý báu trong các cơ sở chăm sóc sức khỏe quan trọng.
• Đa chức năng: Ngoài phân tích văn bản đơn giản, chúng có thể hỗ trợ chẩn đoán, cung cấp các khuyến nghị điều trị được cá nhân hóa và đóng vai trò là công cụ giáo dục.
• Khả năng thích ứng: Những mô hình này có thể được tinh chỉnh cho phù hợp với các lĩnh vực hoặc chức năng y tế cụ thể, khiến chúng trở nên vô cùng linh hoạt.

Vai trò của LLM trong phân tích văn bản y tế

• Phân tích và chẩn đoán tự động: Mô hình ngôn ngữ lớn được đào tạo bằng nhiều bộ dữ liệu, bao gồm tài liệu y khoa và nghiên cứu trường hợp thời gian thực. Họ xuất sắc trong việc hiểu ngữ cảnh và có thể phân tích các thuật ngữ y tế phức tạp. LLM có thể cung cấp phân tích tự động và thậm chí chẩn đoán bệnh khi áp dụng cho các văn bản y tế.
• Phân loại hiệu quả: Trong phòng cấp cứu, mỗi phút đều có giá trị. Mô hình Ngôn ngữ Lớn có thể nhanh chóng phân loại các trường hợp bằng cách phân tích các báo cáo y tế hoặc ghi chú văn bản của phòng khám, đánh dấu các tình trạng nguy kịch, như chảy máu hoặc bất thường. Điều này đẩy nhanh việc chăm sóc bệnh nhân và tối ưu hóa việc phân bổ nguồn lực.
• Kế hoạch điều trị cá nhân: LLM hình ảnh y tế đóng góp cho y học cá nhân hóa bằng cách phân tích lịch sử bệnh nhân, bao gồm di truyền, dị ứng và phản ứng điều trị trong quá khứ. Họ có thể đề xuất kế hoạch điều trị phù hợp dựa trên thông tin này.
• Hỗ trợ bác sĩ X quang: Mô hình Ngôn ngữ Lớn giúp ích như trợ lý cho các bác sĩ X quang. Họ có thể sàng lọc trước các báo cáo y tế, nêu bật những điểm bất thường và đề xuất các chẩn đoán có thể có. Phương pháp hợp tác này giúp tăng cường độ chính xác của chẩn đoán và giảm sự mệt mỏi của bác sĩ X quang.
• Công cụ giáo dục: Mô hình ngôn ngữ lớn có thể hữu ích như một công cụ cho mục đích Giáo dục dành cho sinh viên y khoa và người hành nghề. Họ có thể tạo ra các bản tái tạo 3D từ các mô tả bằng văn bản, mô phỏng các tình huống y tế và cung cấp các giải thích chi tiết cho mục đích giáo dục.

Làm thế nào LLM có thể được tự động hóa để chẩn đoán?

Đây là đoạn mã được đơn giản hóa bằng cách sử dụng mô hình ngôn ngữ (như GPT-3) để xem cách có thể sử dụng Mô hình ngôn ngữ lớn để phân tích và chẩn đoán tự động dựa trên văn bản y tế:

import openai
import time # Your OpenAI API key
api_key = "YOUR_API_KEY" # Patient's medical report medical_report = """
Patient: John Doe
Age: 45
Symptoms: Persistent cough, shortness of breath, fever. Medical History:
- Allergies: None
- Medications: None
- Past Illnesses: None Diagnosis:
Based on the patient's symptoms and medical history, John Doe is suffering from a respiratory infection, possibly pneumonia. Further tests and evaluation are recommended for confirmation. """ # Initialize OpenAI's GPT-3 model
openai.api_key = api_key # Define a language model
prompt = f"Diagnose the condition by seeing the following report:n{medical_report}nDiagnosis:" while True: try: # Generate a diagnosis using the language model response = openai.Completion.create( engine="davinci", prompt=prompt, max_tokens=50 # Adjust the number of tokens based on your requirements ) # Extract and print the generated diagnosis diagnosis = response.choices[0].text.strip() print("Generated Diagnosis:") print(diagnosis) # Break out of the loop once the response is successfully obtained break except openai.error.RateLimitError as e: # If you hit the rate limit, wait for a moment and retry print("Rate limit exceeded. Waiting for rate limit reset...") time.sleep(60) # Wait for 1 minute (adjust as needed) except Exception as e: # Handle other exceptions print(f"An error occurred: {e}") break # Break out of the loop on other errors

Đầu ra:

• Nhập thư viện openai và thiết lập key OpenAI
• Tạo một báo cáo y tế chứa thông tin bệnh nhân, triệu chứng và tiền sử bệnh.
• Khởi tạo mô hình GPT-3 của OpenAI và xác định lời nhắc yêu cầu mô hình chẩn đoán tình trạng y tế dựa trên báo cáo được cung cấp.
• Sử dụng openai.Completion để tạo chẩn đoán. Và điều chỉnh tham số max_tokens để kiểm soát độ dài của văn bản được tạo.
• Trích xuất và in chẩn đoán được tạo ra.

Đầu ra mẫu

Generated Diagnosis: "Based on the patient's symptoms and medical history, it is likely that John Doe is suffering from a respiratory infection, possibly pneumonia.
Further tests and evaluation are recommended for confirmation."

Mã này cho thấy cách Mô hình ngôn ngữ lớn có thể hỗ trợ tạo ra các chẩn đoán y tế tự động dựa trên các báo cáo y tế bằng văn bản. Hãy nhớ rằng chẩn đoán y tế trong thế giới thực phải luôn có sự tham vấn của các chuyên gia chăm sóc sức khỏe và không nên dựa vào các chẩn đoán do AI tạo ra.

Kết hợp VIT và LLM để phân tích hình ảnh y tế toàn diện

Hãy cùng khám phá một số đoạn mã thể hiện ứng dụng LLM trong hình ảnh y tế.

import torch
from transformers import ViTFeatureExtractor, ViTForImageClassification # Load a pre-trained Vision Transformer (ViT) model
model_name = "google/vit-base-patch16-224-in21k"
feature_extractor = ViTFeatureExtractor(model_name)
model = ViTForImageClassification.from_pretrained(model_name) # Load and preprocess a medical image
from PIL import Image image = Image.open("chest_xray.jpg")
inputs = feature_extractor(images=image, return_tensors="pt") # Get predictions from the model
outputs = model(**inputs)
logits_per_image = outputs.logits

Trong mã này, chúng tôi sử dụng mô hình Vision Transformer (ViT) để phân loại hình ảnh y tế. LLM, như ViT, có khả năng thích ứng với nhiều nhiệm vụ liên quan đến hình ảnh khác nhau trong hình ảnh y tế.

Tự động phát hiện sự bất thường

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image
from transformers import ViTFeatureExtractor, ViTForImageClassification # Load a pre-trained Vision Transformer (ViT) model
model_name = "google/vit-base-patch16-224-in21k"
feature_extractor = ViTFeatureExtractor(model_name)
model = ViTForImageClassification.from_pretrained(model_name) # Load and preprocess a medical image
image = Image.open("chest_xray.jpg")
transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor(),
])
input_image = transform(image).unsqueeze(0) # Extract features from the image
inputs = feature_extractor(images=input_image)
outputs = model(**inputs)
logits_per_image = outputs.logits

Trong mã này, chúng tôi sử dụng mô hình Vision Transformer (ViT) để tự động phát hiện các điểm bất thường trong hình ảnh y tế. Mô hình trích xuất các đặc điểm từ hình ảnh và biến logits_per_image chứa các dự đoán của mô hình.

Chú thích hình ảnh y tế

import torch
from transformers import ViTFeatureExtractor, ViTForImageToText # Load a pre-trained ViT model for image captioning
model_name = "google/vit-base-patch16-224-in21k-cmlm"
feature_extractor = ViTFeatureExtractor.from_pretrained(model_name)
model = ViTForImageToText.from_pretrained(model_name) # Load and preprocess a medical image
image = Image.open("MRI_scan.jpg")
inputs = feature_extractor(images=image, return_tensors="pt")
output = model.generate(input_ids=inputs["pixel_values"]) caption = feature_extractor.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print("Image Caption:", caption)

Mã này giới thiệu cách LLM có thể tạo chú thích mô tả cho hình ảnh y tế. Nó sử dụng mô hình Vision Transformer (ViT) được đào tạo trước.

Quy trình làm việc kỹ thuật của LLM trong phân tích văn bản y tế

• Thu thập dữ liệu: LLM bắt đầu quá trình bằng cách sử dụng và thu thập các bộ dữ liệu khác nhau, bao gồm các báo cáo y tế, bài báo nghiên cứu và ghi chú lâm sàng.
• Sơ chế: Dữ liệu được thu thập trải qua quá trình xử lý trước, trong đó văn bản được chuẩn hóa, làm sạch và sắp xếp để phân tích.
• Khai thác tính năng: Mô hình ngôn ngữ lớn sử dụng các phương pháp nâng cao để lấy hoặc tìm thông tin quan trọng và hữu ích từ dữ liệu văn bản, xác định các chi tiết chính và các vấn đề y tế.
• Đào tạo: Mô hình ngôn ngữ lớn được đào tạo bằng cách sử dụng học sâu giúp tìm và quan sát các mô hình cũng như tình trạng y tế trong thông tin ở dạng văn bản.
• Tinh chỉnh: Mô hình được tinh chỉnh cho các nhiệm vụ y tế cụ thể sau quá trình đào tạo. Ví dụ: nó có thể học cách xác định các bệnh hoặc tình trạng cụ thể từ các báo cáo y tế.
• Mẫu chính thức: Hiệu suất của LLM được xác nhận nghiêm ngặt bằng cách sử dụng các bộ dữ liệu riêng biệt để đảm bảo độ chính xác và độ tin cậy trong phân tích văn bản y tế.
• Hội nhập: Sau khi được xác thực, mô hình này sẽ được tích hợp vào các hệ thống và quy trình chăm sóc sức khỏe, nơi nó có thể hỗ trợ các chuyên gia chăm sóc sức khỏe trong việc phân tích và diễn giải dữ liệu văn bản y tế.

Chắc chắn! Dưới đây là đoạn mã đơn giản hóa giúp hiểu cách sử dụng Mô hình ngôn ngữ như GPT-3 (một loại LLM – Mô hình ngôn ngữ lớn) cho các tác vụ dựa trên văn bản y tế trong Y tế. Trong đoạn mã này, chúng tôi sẽ tạo tập lệnh Python sử dụng API OpenAI GPT-3 để tạo báo cáo chẩn đoán y tế dựa trên các triệu chứng và tiền sử bệnh của bệnh nhân.

Trước đó, hãy đảm bảo bạn đã cài đặt gói OpenAI Python (openai). Bạn cần có khóa API từ OpenAI.

import openai # Set your OpenAI API key here
api_key = "YOUR_API_KEY" # Function to generate a medical diagnosis report
def generate_medical_diagnosis_report(symptoms, medical_history): prompt = f"Patient presents with the following symptoms: {symptoms}. Medical history: {medical_history}. Please provide a diagnosis and recommended treatment." # Call the OpenAI GPT-3 API response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-002", # You can choose the appropriate engine prompt=prompt, max_tokens=150, # Adjust max_tokens based on the desired response length api_key=api_key ) # Extract and return the model's response diagnosis_report = response.choices[0].text.strip() return diagnosis_report # Example usage
if __name__ == "__main__": symptoms = "Persistent cough, fever, and chest pain" medical_history = "Patient has a history of asthma and allergies." diagnosis_report = generate_medical_diagnosis_report(symptoms, medical_history) print("Medical Diagnosis Report:") print(diagnosis_report)

Hãy nhớ rằng đây là một ví dụ đơn giản và các ứng dụng y tế trong thế giới thực xem xét quyền riêng tư dữ liệu, tuân thủ quy định và tư vấn với các chuyên gia y tế. Luôn sử dụng những mô hình như vậy một cách có trách nhiệm và tham khảo ý kiến ​​của các chuyên gia chăm sóc sức khỏe để chẩn đoán và điều trị y tế thực tế.

Mô hình ngôn ngữ lớn: Sức mạnh vượt xa sự dự đoán

Mô hình Ngôn ngữ Lớn cũng đang chuyển sang các phần khác nhau của chăm sóc sức khỏe:

• Nghiên cứu chế tạo thuốc: LLM giúp phát hiện thuốc bằng cách nghiên cứu các bộ dữ liệu lớn về hóa chất, dự đoán cách chúng hoạt động và giúp phát triển thuốc nhanh hơn.
• Hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR): LLM, khi được sử dụng với EHR, có thể nhanh chóng phân tích hồ sơ bệnh nhân để dự đoán rủi ro, đề xuất phương pháp điều trị và nghiên cứu cách điều trị ảnh hưởng đến sức khỏe của bệnh nhân.
• Tóm tắt tài liệu y khoa: LLM có thể sàng lọc các tài liệu y khoa phong phú, rút ​​ra những hiểu biết quan trọng và tạo ra các bản tóm tắt ngắn gọn, hỗ trợ các nhà nghiên cứu và bác sĩ chăm sóc sức khỏe.
• Trợ lý y tế từ xa và ảo: LLM có thể hỗ trợ các trợ lý sức khỏe ảo hiểu các truy vấn của bệnh nhân, cung cấp thông tin sức khỏe và đưa ra hướng dẫn về các triệu chứng cũng như các lựa chọn điều trị.

Những cân nhắc về đạo đức

• Quyền riêng tư của bệnh nhân: Bảo vệ dữ liệu bệnh nhân một cách nghiêm ngặt để duy trì tính bảo mật.
• Xu hướng dữ liệu: Liên tục đánh giá và khắc phục những thành kiến ​​​​trong LLM để đảm bảo chẩn đoán công bằng.
• Sự đồng ý: Đảm bảo sự đồng ý của bệnh nhân đối với chẩn đoán và điều trị được hỗ trợ bởi AI.
• Minh bạch: Đảm bảo tính minh bạch trong các khuyến nghị do AI tạo ra cho các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe.
• Chất lượng dữ liệu: Nâng cao chất lượng và độ chính xác của dữ liệu để có kết quả đáng tin cậy.
• Giảm thiểu sai lệch: Ưu tiên giảm thiểu sai lệch đang diễn ra trong LLM cho các ứng dụng chăm sóc sức khỏe có đạo đức.

Kết luận

Trong thế giới chăm sóc sức khỏe và AI luôn thay đổi, việc hợp tác giữa Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và hình ảnh y tế là một vấn đề lớn và rất quan trọng. Vấn đề không phải là thay thế bí quyết của con người mà là cải tiến nó và đạt được kết quả như con người mà không cần sự tham gia của con người. LLM giúp chẩn đoán nhanh chóng và điều trị cá nhân hóa, giúp các chuyên gia y tế dễ dàng giúp đỡ bệnh nhân nhanh chóng hơn.

Nhưng khi chúng ta đi sâu vào công nghệ này, chúng ta không được quên bảo mật thông tin của bệnh nhân một cách có đạo đức và an toàn hơn. Khả năng rất cao và rất lớn, nhưng chúng tôi cũng có trách nhiệm lớn. Tất cả đều nhằm tìm kiếm sự cân bằng phù hợp giữa tiến bộ và bảo vệ con người.

Cuộc hành trình vừa mới bắt đầu. Với LLM ở bên cạnh, chúng tôi đang bắt tay vào con đường dẫn đến chẩn đoán chính xác hơn, kết quả bệnh nhân tốt hơn và hệ thống chăm sóc sức khỏe vừa hiệu quả vừa tận tâm. Tương lai của ngành chăm sóc sức khỏe, được hướng dẫn bởi LLM, hứa hẹn một thế giới lành mạnh hơn cho tất cả mọi người.

Chìa khóa chính

• Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang cách mạng hóa cách phân tích văn bản y tế, tạo ra những bước tiến trong chẩn đoán và lập kế hoạch điều trị.
• Họ tiến hành chăm sóc khẩn cấp bằng cách nhanh chóng xác định các vấn đề trong báo cáo y tế và ghi chú lâm sàng.
• LLM nâng cao khả năng của bác sĩ X quang bằng cách hỗ trợ giải thích hình ảnh dựa trên văn bản thay vì thay thế chúng, do đó hỗ trợ hiểu dữ liệu toàn diện.
• Những mô hình này mang lại tiện ích trong giáo dục và cung cấp các ứng dụng đa dạng trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.
• Việc tận dụng LLM trong lĩnh vực y tế đòi hỏi phải xem xét cẩn thận quyền riêng tư của bệnh nhân, tính công bằng của dữ liệu và tính minh bạch của mô hình.
• Những nỗ lực hợp tác của LLM và các chuyên gia y tế có thể nâng cao chất lượng và lòng nhân ái của các dịch vụ chăm sóc sức khỏe.

Những câu hỏi thường gặp

Phương tiện hiển thị trong bài viết này không thuộc sở hữu của Analytics Vidhya và được sử dụng theo quyết định riêng của Tác giả.

Sản phẩm liên quan

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/10/the-impact-of-large-language-models-on-medical-text-analysis/