Согласно прогнозам старшего научного сотрудника Института искусственного интеллекта AIRI Александра Нестерова, в ближайшем будущем большие языковые модели (LLM) окажут значительное влияние на работу с медицинской документацией, особенно в области онкологии.
Значение LLM для медицины
Современные большие языковые модели демонстрируют высокую эффективность в анализе неструктурированных текстов, включая записи в электронных медицинских картах. Их способность к пониманию сложной медицинской терминологии и контекста позволяет применять их без дополнительного обучения для каждой конкретной задачи.
Читайте также
Нестеров отмечает, что LLM способны автоматически извлекать важные данные, такие как динамика развития онкологических заболеваний, что существенно ускоряет диагностические и аналитические процессы.
Применение LLM в США: система для прогнозирования выживаемости при раке
На международной конференции Американской ассоциации по изучению рака (AACR) была представлена система на основе больших языковых моделей, предназначенная для анализа электронных медицинских карт и прогнозирования выживаемости при различных формах рака. Система продемонстрировала точность, сопоставимую с результатами ведущих врачей-экспертов, что подтверждает её эффективность и потенциал для применения в клинической практике.
Основные преимущества использования LLM в медицине
Обработка и анализ неструктурированных медицинских текстов без дополнительной настройки.
Автоматическое извлечение ключевой информации о пациентах и их заболеваниях.
Работа со сложной медицинской терминологией и многофакторным контекстом.
Интеграция в существующие клинические и исследовательские информационные системы.
Ускорение диагностических и аналитических процессов.
Условия успешного внедрения LLM
Александр Нестеров подчеркивает, что успешное внедрение искусственного интеллекта в медицинскую практику требует обучения моделей на высококачественных, полных и разнообразных медицинских данных. Кроме того, необходимо разработать специализированные инструкции и протоколы, обеспечивающие корректную работу систем в области здравоохранения, пишет moneytimes.