डॉक्टरों के नोट्स को सटीक रूप से तैयार करने के लिए नया एआई टूल
न्यूयॉर्क: एक अध्ययन के अनुसार, एक नया कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) कंप्यूटर प्रोग्राम डॉक्टरों के नोट्स इतनी अच्छी तरह से तैयार कर सकता है कि दो चिकित्सक अंतर नहीं बता सकते हैं, जो जल्द ही एआई के लिए अभूतपूर्व दक्षता वाले स्वास्थ्य देखभाल कार्यकर्ताओं का समर्थन करने का द्वार खोल सकता है। . इस प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट अध्ययन में, चिकित्सकों ने रोगी नोट्स की समीक्षा की – कुछ वास्तविक चिकित्सा डॉक्टरों द्वारा लिखे गए जबकि अन्य नए एआई कार्यक्रम द्वारा बनाए गए थे – और चिकित्सकों ने केवल 49 प्रतिशत समय में सही लेखक की पहचान की।
NVIDIA और फ्लोरिडा विश्वविद्यालय के 19 शोधकर्ताओं की एक टीम ने एक नए मॉडल, GatorTronGPT के आधार पर मेडिकल रिकॉर्ड तैयार करने के लिए सुपर कंप्यूटर को प्रशिक्षित किया, जो ChatGPT के समान कार्य करता है। गेटोरट्रॉन मॉडल के मुफ्त संस्करणों को एक ओपन-सोर्स एआई वेबसाइट हगिंग फेस से 430,000 से अधिक डाउनलोड मिले हैं। फ्लोरिडा विश्वविद्यालय के स्वास्थ्य परिणाम और बायोमेडिकल सूचना विज्ञान विभाग के प्रमुख लेखक योंगहुई वू के अनुसार, गेटोरट्रॉन मॉडल क्लिनिकल अनुसंधान के लिए साइट पर उपलब्ध एकमात्र मॉडल हैं।
“स्वास्थ्य देखभाल में, हर कोई इन मॉडलों के बारे में बात कर रहा है। गेटोरट्रॉन और गेटोरट्रॉनजीपीटी अद्वितीय एआई मॉडल हैं जो चिकित्सा अनुसंधान और स्वास्थ्य देखभाल के कई पहलुओं को शक्ति प्रदान कर सकते हैं। फिर भी, उन्हें बनाने के लिए बड़े पैमाने पर डेटा और व्यापक कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता होती है। हम इसे पाने के लिए आभारी हैं स्वास्थ्य सेवा में एआई की क्षमता का पता लगाने के लिए NVIDIA का सुपरकंप्यूटर, HiPerGator,” वू ने कहा। एनपीजे डिजिटल मेडिसिन जर्नल में प्रकाशित इस शोध के लिए, टीम ने एक बड़ा भाषा मॉडल विकसित किया जो कंप्यूटर को प्राकृतिक मानव भाषा की नकल करने की अनुमति देता है।
ये मॉडल मानक लेखन या बातचीत के साथ अच्छी तरह से काम करते हैं, लेकिन मेडिकल रिकॉर्ड अतिरिक्त बाधाएं लाते हैं, जैसे मरीजों की गोपनीयता की रक्षा करने की आवश्यकता और अत्यधिक तकनीकी होना। डिजिटल मेडिकल रिकॉर्ड को गूगल पर खोजा या विकिपीडिया पर साझा नहीं किया जा सकता है। इन बाधाओं को दूर करने के लिए, शोधकर्ताओं ने 82 बिलियन उपयोगी चिकित्सा शब्दों को रखते हुए दो मिलियन रोगियों के स्वास्थ्य चिकित्सा रिकॉर्ड का उपयोग किया।
इस सेट को 195 बिलियन शब्दों के दूसरे डेटासेट के साथ जोड़कर, उन्होंने GPT-3 आर्किटेक्चर, या जेनेरेटिव प्री-प्रशिक्षित ट्रांसफार्मर, तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर का एक रूप, के साथ मेडिकल डेटा का विश्लेषण करने के लिए GatorTronGPT मॉडल को प्रशिक्षित किया। इसने GatorTronGPT को मेडिकल डॉक्टरों के नोट्स के समान नैदानिक पाठ लिखने की अनुमति दी। मेडिकल जीपीटी के कई संभावित उपयोगों में से एक विचार में एआई द्वारा रिकॉर्ड किए गए और प्रतिलेखित नोट्स के साथ दस्तावेज़ीकरण के टेडियम को बदलना शामिल है। मानव लेखन के साथ ऐसी समानता तक पहुंचने के लिए एआई उपकरण के लिए, प्रोग्रामर अरबों शब्दों के आधार पर नैदानिक शब्दावली और भाषा के उपयोग के साथ सुपर कंप्यूटर की प्रोग्रामिंग में कई सप्ताह बिताते हैं।
