На встрече сообщества продуктовых директоров ProductCamp с участием представителей Yandex, VK, Сбер и SberDevices Наталья Пестова оценила возможности генеративных ИИ моделей, в их числе и всем известный ChatGPT, и вызовы, которые стоят на пути их широкого применения в медицине. Главным из них она назвала трудности с клинической валидацией качества результатов ИИ-систем.
Директор по продуктам «Третье Мнение» отметила, что генеративные ИИ модели могут применяться для ответов на вопросы пациентов, сейчас эти запросы удовлетворяются с помощью поисковых систем, для суммаризации клинических текстов, например, электронной медицинской карты или вопросов пациентов. В качестве примеров приводились модель «MedPALM-2» от Google, «Palmyra-Med» от Writer, «Medical LLM» от John Snow Labs. Как отметила Наталья Пестова, потенциальная ценность от их использования заключается в сокращении времени, которое врач тратит на анализ текстов и поиск медицинской информации.
Главными сложностями, препятствующими массовому внедрению AI-моделей в медицине, Наталья назвала сложности с механизмом валидации и, как следствие, сертификации их регуляторами. Сейчас существуют несколько бенчмарков, составленных на основе вопросов из экзаменов для врачей и текстов из медицинских статей, однако, способность правильно отвечать на типизированные вопросы не гарантирует такой же точности в клиническом процессе. Кроме того, для применения LLM моделей в разных странах необходимо обучение на мультиязычных источниках данных. Но, главное, выводы искусственного интеллекта должны соответствовать клиническим рекомендациям, принятым в стране, где применяются модели, – заметила CPO «Третье Мнение».
В заключение она добавила, что в «Третье Мнение» видят большое будущее в гибридном использовании модулей для анализа текста и изображений в здравоохранении, что позволит быстрее и точнее ставить диагнозы и следить за состоянием пациента.
В этом году серия докладов на ProductCamp была посвящена практическому применению больших языковых моделей в разных сферах деятельности и изменении привычных процессов и сервисов, который повлечет за собой их массовое применение. На повестке секции «9 месяцев GPT хайпа - что родилось в итоге?» стоял вопрос, в каких сферах стоит ожидать ИИ-революцию и куда направить свои усилия, чтобы «оседлать» тренды.
ProductCamp — это сообщество, объединяющее профессионалов в сфере цифровых технологий и инноваций, которые делятся своими идеями, полезной информацией о новых продуктах и сервисах.
Главными сложностями, препятствующими массовому внедрению AI-моделей в медицине, Наталья назвала сложности с механизмом валидации и, как следствие, сертификации их регуляторами. Сейчас существуют несколько бенчмарков, составленных на основе вопросов из экзаменов для врачей и текстов из медицинских статей, однако, способность правильно отвечать на типизированные вопросы не гарантирует такой же точности в клиническом процессе. Кроме того, для применения LLM моделей в разных странах необходимо обучение на мультиязычных источниках данных. Но, главное, выводы искусственного интеллекта должны соответствовать клиническим рекомендациям, принятым в стране, где применяются модели, – заметила CPO «Третье Мнение».
В заключение она добавила, что в «Третье Мнение» видят большое будущее в гибридном использовании модулей для анализа текста и изображений в здравоохранении, что позволит быстрее и точнее ставить диагнозы и следить за состоянием пациента.
В этом году серия докладов на ProductCamp была посвящена практическому применению больших языковых моделей в разных сферах деятельности и изменении привычных процессов и сервисов, который повлечет за собой их массовое применение. На повестке секции «9 месяцев GPT хайпа - что родилось в итоге?» стоял вопрос, в каких сферах стоит ожидать ИИ-революцию и куда направить свои усилия, чтобы «оседлать» тренды.
ProductCamp — это сообщество, объединяющее профессионалов в сфере цифровых технологий и инноваций, которые делятся своими идеями, полезной информацией о новых продуктах и сервисах.
Смотрите видео выступления по ссылке.