Eine Gruppe von 19 Wissenschaftlern von NVIDIA und der University of Florida hat Supercomputer entwickelt, um klinische Aufzeichnungen anhand eines anderen Modells, GatorTronGPT, zu erstellen, das die gleichen Funktionen wie chatgpt hat

Neues ChatGPT-ähnliches simuliertes Intelligenzinstrument zur Erstellung von Expertennotizen: Konzentrieren Sie sich präzise Bild sozusagen für authentische Zwecke. Höflichkeit fotografieren: iStock

Beachten Sie diesen Artikel Neuer ChatGPT-ähnlicher simulierter Geheimdienstapparat zur Erstellung von Expertennotizen: Konzentrieren Sie sich präzise

X Ein anderes PC-Programm mit künstlicher Intelligenz (simulierte Intelligenz) kann die Notizen von Spezialisten so gut erstellen, dass zwei Ärzte sie nicht unterscheiden konnten, wie aus einer Rezension hervorgeht, die in Kürze den Zugang zu simulierter Intelligenz zur Unterstützung von medizinischem Pflegepersonal öffnen könnte erhebliche Effizienzgewinne.

In dieser Studie zur Überprüfung der Idee überprüften Ärzte Verständnisnotizen – einige wurden von echten klinischen Spezialisten verfasst, während andere mit dem neuen computergestützten Intelligenzprogramm erstellt wurden – und die Ärzte erkannten nur in 49 % der Fälle den richtigen Ersteller.

Kommerziell

Eine Gruppe von 19 Experten von NVIDIA und der University of Florida bereitete Supercomputer vor, um klinische Aufzeichnungen im Hinblick auf ein anderes Modell, GatorTronGPT, zu erstellen, das die gleichen Funktionen wie ChatGPT hat.

Die kostenlosen Versionen der GatorTron-Modelle wurden mehr als 430.000 Mal von Embracing Face, einer computerbasierten Open-Source-Informationsseite, heruntergeladen. GatorTron-Modelle sind die einzigen Modelle der Website, die für die klinische Erforschung zugänglich sind, so der leitende Autor Yonghui Wu von der Abteilung für Gesundheitsforschung und biomedizinische Informatik der University of Florida.

„In der medizinischen Versorgung diskutiert jeder diese Modelle. GatorTron und GatorTronGPT sind einzigartige künstliche Intelligenzmodelle, die zahlreiche Teile klinischer Untersuchungen und medizinischer Dienstleistungen steuern können. Allerdings sind für deren Zusammenstellung umfangreiche Informationen und umfassende Rechenfähigkeiten erforderlich. Wir.“ „Wir sind dankbar, diesen Supercomputer, HiPerGator, von NVIDIA zu haben, um die Leistungsfähigkeit simulierter Intelligenz in medizinischen Diensten zu untersuchen“, sagte Wu.

Für diese Studie, die im Journal npj Computerized Medicine veröffentlicht wurde, entwickelte die Gruppe ein riesiges Sprachmodell, das es PCs ermöglicht, die normale menschliche Sprache zu emulieren.

Diese Modelle funktionieren hervorragend mit herkömmlichen Texten oder Diskussionen, doch klinische Aufzeichnungen bringen zusätzliche Hürden mit sich, z. B. die Notwendigkeit, den Schutz der Patienten zu gewährleisten, und die Tatsache, dass sie tiefgreifend spezialisiert sind. Erweiterte klinische Aufzeichnungen können nicht auf Wikipedia recherchiert oder geteilt werden.

Um diese Hindernisse zu überwinden, nutzten die Analysten Gesundheitsakten von 2.000.000 Patienten und bewahrten gleichzeitig 82 Milliarden hilfreiche klinische Wörter auf.

Sie konsolidierten diesen Satz mit einem weiteren Datensatz von 195 Milliarden Wörtern und bereiteten das GatorTronGPT-Modell vor, um die klinischen Informationen mit GPT-3-Design oder Generative Pre-Prepared Transformer, einer Art Gehirnnetzwerktechnik, zu untersuchen. Dies ermöglichte es GatorTronGPT, klinische Texte wie Notizen von klinischen Spezialisten zu verfassen.

Zu den zahlreichen möglichen Zwecken einer klinischen GPT gehört es, die Monotonie der Dokumentation durch Notizen zu ersetzen, die von computergestützter Intelligenz aufgezeichnet und entschlüsselt werden.

Damit ein von Menschenhand geschaffenes Intelligenzgerät eine solche Gleichstellung mit der menschlichen Zusammensetzung erreicht, müssen Software-Ingenieure Wochen damit verbringen, Supercomputer mit klinischem Fachjargon und Sprachgebrauch angesichts einer Menge Wörter zu programmieren.

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„In den letzten Jahren gab es einige aufschlussreiche Fälle, in denen menschliche Mathematiker mit computergestützter Intelligenz zusammenarbeiteten, um Fortschritte bei seltsamen Themen zu erzielen“, sagte Sir Tim Gowers, Mathematiklehrer am Cambridge College, der nicht an der Prüfung beteiligt war .

„Diese Arbeit gibt uns möglicherweise ein weiteres äußerst interessantes Instrument für solche gemeinsamen Bemühungen an die Hand, das es Mathematikern ermöglicht, produktiv nach klugen und überraschenden Entwicklungen zu suchen. Noch besser ist, dass diese Entwicklungen menschlich interpretierbar sind.“