Heart of the Machine'in 1 Eylül tarihli bir raporuna göre, Fudan Üniversitesi'nin Veri Zekası ve Sosyal Bilgi İşlem Laboratuvarı (FudanDISC), Çinli tıbbi ve sağlık kişisel asistanı DISC-MedLLM'yi piyasaya sürdü. Tek turlu soru-cevap ve çok turlu diyaloglu tıbbi ve sağlık konsültasyon değerlendirmelerinde, modelin performansı, mevcut büyük tıbbi diyalog modelleriyle karşılaştırıldığında bariz avantajlar göstermektedir. Buna ek olarak, araştırma grubu ayrıca 470.000 - DISC-Med-SFT'den oluşan yüksek kaliteli denetimli ince ayar (SFT) veri seti yayınladı ve model parametreleri ve teknik raporlar da açık kaynaklıydı.

IT House'un 14 Ağustos tarihli haberine göre Microsoft araştırma ekibi geçtiğimiz günlerde GPT-4 gibi büyük ölçekli modellerin tıp alanında büyük potansiyele sahip olduğunu belirtmişti. Microsoft, GPT-4'ün aslında piyasadaki Criteria2 Query gibi tıbbi araçlardan bile daha iyi olduğunu ve GPT-4'ün belirli tıbbi veriler yerine yalnızca "jenerik" İnternet verileri üzerinde eğitilmiş olmasına rağmen, yine de belirli tıbbi kriterler için yeterince iyi olduğunu iddia ediyor. • Karmaşık klinik araştırmalar oluşturun ve tıbbi görüntüler ve diğer biyolojik verilerle daha fazlasını yapın. Daha önce bildirildiği üzere Microsoft şu anda tıp uzmanlarına biyomedikal görüntüleme verileri sağlamak için GPT-4'e dayalı LLaVA-Med tıbbi modelini geliştiriyor. Microsoft, kendi "LLaVA-Med" modelinin tıp sektörüyle ilgili bakım ve araştırmayı hızlandırabileceğini iddia ediyor. Microsoft daha önce tıbbi görevler için BioGPT gibi dil modellerini piyasaya sürmüştü, ancak Microsoft, OpenAI'ye güveniyor ve özel tıbbi modeller geliştirmek için GPT-4'e güveniyor.

Webmaster's House'un 14 Ağustos tarihli bir raporuna göre Microsoft Research, GPT-4'ün tıbbi görevler için yeterli olduğuna, tıbbi süreçleri hızlandırabileceğine ve verimliliği artırabileceğine inanıyor. Microsoft Araştırma ekibine göre, GPT-4 gibi büyük dil modelleri (LLM'ler) tıp alanında çok büyük bir potansiyele sahip. Bu modeller, büyük ölçekli yapılandırılmamış hasta verilerini işleyerek kanser ilacı geliştirme verimliliğini artırmak gibi tıbbi süreçlerin hızlandırılmasına yardımcı olabilir. Microsoft ayrıca özellikle tıbbi görevler için BioGPT gibi dil modellerini de kullanıma sunmuştur, ancak şimdi gelecekte esas olarak GPT-4'e güveneceğini açıkça ortaya koymuştur. Ayrıca Microsoft, tıbbi bakım ve araştırmayı hızlandırmak amacıyla tıbbi verileri ve araştırmayı daha yakından entegre etmek için "LLaVA-Med" modelini geliştiriyor.

Webmaster's Home tarafından 31 Temmuz'da yayınlanan bir habere göre, Google bünyesindeki birkaç araştırma enstitüsünden oluşan uzman bir ekip kısa süre önce bir makale yayınladı ve Med-PaLM M adlı çok modlu bir modeli duyurdu. Med-PaLM M, biyomedikal verileri esnek bir şekilde kodlayabilen ve yorumlayabilen büyük ölçekli çok modlu bir üretken modeldir. Mevcut modellerle karşılaştırıldığında Med-PaLM M, birçok görevde rekabetçi bir performans gösterir ve hatta bazı görevlerde daha iyi performans gösterir. Araştırmacılar ayrıca Med-PaLM M'nin transfer öğrenme ve sıfır vuruşlu çıkarım yeteneklerini de gösterdiler. Ancak, pratik uygulamalar için daha fazla çalışmaya ihtiyaç vardır. Bu araştırma, gelecekteki AI tabanlı tıbbi çözümler için olumlu bir umut vaat ediyor.

"Kechuangban Daily" raporuna göre, Google'ın 12 Temmuz'da "Nature" dergisinde yayınlanan makalesine göre, tıbbi soruları yanıtlarken, ince ayarlı tıbbi büyük modeli Med-PaLM iyi performans gösterdi ve bir grup klinisyen bunu yanıtladı. %92,6 idi ve bu, gerçekte klinisyenlerin düzeyiyle (%92,9) kıyaslanabilirdi. Ayrıca Google, büyük modellerin klinik yeteneklerini değerlendirmek için tıbbi muayeneler, tıbbi araştırmalar ve diğer alanlardaki soru ve yanıtları kapsayan yeni bir MultiMedQA değerlendirme kıyaslaması önerdi.

Wall Street Journal'a göre Google, tıbbi soruları yetkin bir şekilde yanıtlamak için eğitilmiş ve klinisyenler tarafından yaygın olarak kullanılan ürünler olan Microsoft gibi rakiplerle rekabet eden bir AI programını test ediyor. Med-PaLM 2 adlı tıbbi bir sohbet robotu olan AI, tıbbi lisanslama sınavından sorular ve cevaplar verildiği için tıbbi konular hakkında konuşmaları daha genel bir algoritmadan daha iyi yürütür. Konuya yakın kaynaklara göre şirket, araştırma hastanesi Mayo Clinic de dahil olmak üzere müşterileri ile Nisan ayında sistemi test etmeye başladı.

IT House'un 14 Haziran tarihli raporuna göre, Microsoft araştırmacıları kısa bir süre önce, esas olarak biyomedikal araştırmalarda kullanılan ve CT ve X-ışını resimlerine dayanarak hastanın patolojik durumunu çıkarsayabilen LLaVA-Med modelini gösterdi. Microsoft araştırmacılarının, multimodal AI modellerini eğitmek için biyomedikal görüntü metnine karşılık gelen büyük bir veri seti elde etmek için bir grup hastaneyle işbirliği yaptığı bildiriliyor. Veri seti göğüs röntgeni, MRI, histoloji, patoloji ve CT görüntüleri vb. içerir ve kapsam nispeten kapsamlıdır. Öğrenme sürecinde, model temel olarak "bu tür görüntülerin içeriğini tanımlama" ve "biyomedikal kavramları açıklama" etrafında döner. Microsoft'a göre, model "mükemmel çok modlu diyalog yetenekleri" ile sonuçlandı ve "LLaVA-Med, vizyon sorularını yanıtlamak için kullanılan üç standart biyomedikal veri setindeki bazı ölçütlerde sektördeki diğer son teknoloji modellerden daha iyi performans gösterdi." Model şu anda açık kaynaklıdır.