Search Results Med-PaLM

この人工知能による調査研究は、医療領域への大規模言語モデルの包括的な概要を提供します

このコンテンツは購読者のみ対象です利用規約プライバシーポリシー自然言語処理（NLP）システムは、音声認識、メタファー処理、感情分析、情報抽出、機械翻訳など、さまざまなタスクにおいて、事前学習済み言語モデル（PLM）に大いに依存してきました。最近の進展により、PLMは急速に変化しており、新たな進展が自立型システムとしての機能を示しています。このアプローチでの重要な進歩は、OpenAIによるLarge Language Models（LLM）（例：GPT-4）の開発によって達成されました。これらのモデルは、NLPタスクだけでなく、生物学、化学、医学検査といった科目でも性能が向上しています。GoogleのMed-PaLM 2も、医療セクターに特化しており、医学的な質問データセットで「エキスパート」と同等の性能を獲得しています。 LLMは、数多くのアプリケーションの効果と効率を向上させることで、医療業界を革命する力を持っています。これらのモデルは、医学のアイデアと用語について深い理解を持っているため、医療の質問に対して洞察に富んだ分析や回答を提供することができます。患者との対話、臨床の意思決定支援、さらには医療画像の解釈にも役立つことがあります。LLMには、大量のトレーニングデータの必要性やそのデータ中の偏りの伝播といった制約もあります。最近の研究では、研究チームがLLMの医療分野における能力について調査しました。PLMからLLMへの重要な進歩を理解するために、これら2つの言語モデルを対比することが必要です。PLMは基本的な構築ブロックですが、LLMはより広範な能力を持ち、医療の文脈で一貫したコンテキストに即した回答を生成することができます。PLMからLLMへの移行によって、モデルがイベントを分類または予測する差別的なAIアプローチから、言語ベースの回答を生成する生成的なAIアプローチにシフトしていることがわかります。この移行によって、モデル中心からデータ中心のアプローチへのシフトがより際立っています。 LLMの世界にはさまざまなモデルが存在し、それぞれ特定の専門性に適しています。医療業界向けに特別に設計された注目すべきモデルには、HuatuoGPT、Med-PaLM 2、Visual Med-Alpacaなどがあります。たとえば、HuatuoGPTでは積極的に患者を巻き込むために質問を行い、Visual Med-Alpacaでは画像専門家と協力して放射線画像の解釈などの職務をこなします。LLMの多様性により、さまざまな医療関連の問題に取り組むことができます。ヘルスケアアプリケーションにおいてLLMのパフォーマンスは、トレーニングセット、技術、最適化戦略などの要素に大きく影響を受けます。本調査は、医療環境でLLMを作成および最適化するための技術的要素を探究しています。LLMの医療環境での使用には実習的な問題や倫理的な問題があります。LLMの使用にあたっては、公正さ、責任、透明性、倫理が確保されることが重要です。特に患者のケアが関わる場合、バイアスのない医療アプリケーションを提供し、倫理的なガイドラインに従い、回答について明確な正当化を行うことが求められます。チームによる主な貢献は次のとおりです。 PLMからLLMへの移行の途中経過を共有し、新たな進展についての最新情報を提供しました。 LLMの医療業界でのトレーニング資料、評価ツール、データリソースの編成に焦点を当て、医学研究者が個別の要件に応じて最適なLLMを選択するのに役立ちました。公平性、公正さ、透明性など、倫理的な問題に関して検討しました。

「Googleは、ヘルスケアとライフサイエンスの機能を備えたVertex AI検索をアップデートしました」

ヘルスケアの領域において、人工知能（AI）の登場は効率と精度の新時代を予感させる光明塔となっています。Google Cloudは、医療のリーダーと連携し、AI技術の進歩を牽引しており、ヘルスケアとライフサイエンスの景色を変える準備が整っています。業務の効率化から医療研究の加速まで、この驚異的な技術の可能性は無限であり、より健康的で充実した人生を約束しています。ヘルスケアにおけるgen AIの最も直接的な適用の1つは、重要な情報にアクセスし、洞察を得る能力を個人に与えることです。Google CloudのVertex AI検索を介して、医療従事者は今や医療に特化したAIの力を活かして、FHIRデータ、臨床ノート、電子健康記録（EHR）などのさまざまなソースから正確な臨床情報を効率的に抽出することができます。この検索機能の進歩は、医療従事者が重要な情報を見落とす可能性のある構造化および非構造化の大量のデータを処理するという課題に対応しています。ライフサイエンス企業にとっても、gen AIは業務改善の原動力となり、プレシジョンメディシンの進化を支えます。Vertex AI検索のGoogle CloudヘルスケアAPIとヘルスケアデータエンジンとの統合により、この進歩がさらに強化され、保険便宜性および責任法（HIPAA）の厳しい要件に準拠することが保証されます。ヘルスケアの先駆者であるHighmark Healthは、ヘルスケアの体験がトップティアの小売業者から期待されるシームレスな関与を反映する未来を見据えています。彼らのLiving Healthモデルを通じて、Highmark Healthは生成AIを活用して内部の生産性や情報の利便性、医療従事者およびメンバーの総合的な体験を向上させることを目指しています。Vertex AIと大規模言語モデル（LLM）の統合は、前例のないスケールでメンバーマテリアルやその他の一般公開情報を個別化することを約束しています。ヘルスケア部門の重要な存在であるHackensack Meridian Healthは、重要なデータ、アプリケーション、およびリソースをGoogle Cloudに移行することで、ITの近代化に大きな進展を遂げています。この移行によって、柔軟性と信頼性、セキュリティが強化され、多様なデータソースからの洞察が解き放たれ、発見とイノベーションが加速されます。このパートナーシップは、Hackensack Meridian HealthとGoogle Cloudの幅広い協力関係を築き上げており、AIの活用、データ分析、生産性ソフトウェアなどに及んでいます。看護師や医療従事者の疲弊と人手不足という全国的な課題に応えるため、care.aiは生成AIに基づく解決策を提供しています。Googleの大規模言語モデルを活用した彼らのSmart Care…

「Googleが最新のVertex AI検索を発表：医療プロバイダに革新をもたらすゲームチェンジャー」

HLTH 2023において画期的な発表がありました。Googleは、健康産業およびライフサイエンスプロバイダー向けに特化したVertex AIの検索機能を導入することにより、医療業界の革命の舞台を設けました。この革新は、患者データへのアクセス方法や医療クエリの回答方法を変革することを約束しています。詳細について探ってみましょう。医療の検索における新時代 GoogleのVertex AIプラットフォームがこの技術的飛躍の最前線に立ちます。これは、健康産業およびライフサイエンス企業が効率的に患者データを検索できる強力な生成型AI機能を備えています。これには、FHIRデータや臨床ノートなどの重要な臨床情報源も含まれます。また、この革新はGoogleの大規模な医療言語モデル、Med-PaLM 2との統合により、他の革新とは一線を画しています。【関連記事】GoogleのMed-PaLM 2は最先端の医療AIになるでしょう Vertex AIとMed-PaLMの解説 Vertex AIはカスタマイズ可能な検索エンジンであり、生成型AI対応の検索エンジンの作成を組織に可能にする革新的な技術です。これは、特に医療分野での顧客の検索体験を設計する柔軟性を提供します。一方、Med-PaLM 2は、Googleの大規模言語モデル（LLMs）の力を活用した生成型AI技術です。このデジタルの驚異は複雑な医療質問に答えることができ、正確かつ効率的な医療ソリューションにとって貴重な資産となります。【詳細はこちら】医療における生成型AI ホリスティックな医療クエリのアプローチ Vertex AI SearchとMed-PaLM 2の融合により、医療提供者が回答を求める方法にパラダイムシフトがもたらされました。患者特定の医療問い合わせや一般的な医療質問に対して、このダイナミックなデュオがカバーしています。効率とケアの品質の向上 Google CloudのクラウドAIおよび業界ソリューションのVP兼GMであるBurak…

HLTH 2023 AIを責任を持って医療に導入する

今年、AIについて話す人々が増えています医療の課題を解決するためには技術だけではなく、AIも必要ですが、AIこそが私たちが現在取り組んでいる最も重要な技術であることも知っています過去数週間にわたり、国内の主任医師や医療CEO、取締役会と話をしている間も、そして今週のHLTHでもそのことが頭にあります AIに関する私たちの取り組みは新しいものではありません私たちは数年にわたり、製品全体でこの技術を使用してきました毎日何億人もの人々がGoogleに健康の質問をする際に高品質な情報を提供したり、心拍数を腕時計や呼吸数をスマートフォンでモニタリングするのをサポートしたりしていますWHOなどのパートナーと協力して、信頼性のある健康情報を何百万人に提供してきましたまた、私たちの研究チームは、医療診療試験のような質問において専門家と同等の成績を収めるMed-PaLMやMed-PaLM 2などの医療調整大規模言語モデルの構築や、X線などの医療画像や他の種類の入力も扱える多様な医療AIの開発を急速に進めてきました医療と生命科学をサポートする生成型AI 患者の健康記録は時に複数のシステムに分散しているため、医療従事者が必要な情報を迅速に見つけることは困難ですGoogle Cloudは本日、医療および生命科学企業向けに、幅広いデータタイプで関連情報を検索するための新しいVertex AI検索機能を導入しました現在のツールがさまざまな種類のドキュメントやその他のデータソースを検索できる能力に加えて、新機能は組織がより効率的に正確な臨床情報を見つけるのをサポートします大胆かつ責任あるアプローチ業界のサポート方法について話すだけでなく、テクノロジー＆社会のSVPであるジェームズ・マニカ氏はHLTHのメインステージで、私たちのAIに対する大胆かつ責任あるアプローチと、私たちの操作原則について強調しました彼は、科学的なブレイクスルーや臨床医や一般の人々の日常の問題の解決において、AIが人々の健康を世界的に向上させる可能性について話しましたこれを可能にするための要素には、臨床医、コンピュータ科学者、研究者、健康格差の専門家など、さまざまな専門知識があります私たちは常に自分自身に挑戦し、次のように問いかけていますAIの社会的利益を最大化するにはどうすればよいのか、同時に責任を持ってリスクを評価する必要があるでしょうか研究をベンチからベッドサイドへ移動させるために、ジェームズは技術が何ができるべきかを理解するためにパートナーシップが重要であると強調しましたパートナーとの緊密な連携によって、AIが人々と社会に有益な影響を与えることが保証されますたとえば、iCADとのパートナーシップにより、乳がんの診断を世界的に迅速化するための乳房画像AIモデルのスケール拡大を実現しています

「ChatGPTがGPT-4V（Vision）とともに視覚を獲得することで、マルチモーダルAIが進化します」

「OpenAIのGPT-4におけるマルチモーダルAIの進歩、その先見性のある機能、AIによる相互作用におけるテキストとビジュアルの融合の変革的な影響を探索してください」

「AIブーム：小規模ビジネスのための生成AI実践ガイド」

近年、世界は人工知能（AI）の分野で驚くべき急速な発展を目撃していますこれは単なるテクノロジートレンドではなく、技術革命であり、再構築を行っています...

GoogleのPaLM 2：言語モデルの革命化

イントロダクション人工知能の急速な進化の中で、テック企業は世界に有意義な貢献をする高効率なAIモデルの開発を競っています。この競争において重要な役割を果たすGoogleは、AIが達成できる可能性の限界を押し広げるために、幅広い研究に積極的に投資しています。彼らの努力の成果は、最新の画期的な言語モデルであるPaLM 2など、革新的な製品の中に明らかに現れています。PaLM 2の進化により、AIとの対話やAIの活用方法が革新される可能性があります。この記事では、GoogleのPaLM 2が何であり、それが未来をどのように形作るかについて詳しく調べていきます。 Bardの理解：Googleの以前の言語モデル PaLM 2について詳しく説明する前に、まずその前身であるBardについて理解しましょう。Google AIが開発したBardは、コードやテキストを含む広範なデータセットで訓練されたチャットボットです。言語翻訳、テキスト生成、コンテンツ作成、情報の質問応答など、多様なスキルを持っています。BardはWebコンテンツの要約に優れ、オープンエンドや複雑な会話中にさらなる探求のためのリンクを提供することさえ可能です。 Bardの影響は特に教育分野で顕著であり、個別の学習、創造的な文章作成、研究、およびカスタマーサービスに役立っています。ただし、Bardには制限があり、不完全または曖昧なクエリに対して不正確またはバイアスのある情報を生成することがあります。これらの制限は、安全性と透明性の向上が必要であることを示しています。また読む：Chatgpt-4対Google Bard：ヘッド・トゥ・ヘッドの比較 PaLM 2の紹介 Googleは、機械学習とAIの内部研究を基に、次世代の大規模言語モデルであるPaLM 2を発表しました。PaLM 2は、技術的な言語理解、多言語翻訳、自然言語生成の能力が向上した、言語モデル技術の大きな飛躍を表しています。 PaLM 2は5400億のパラメータを持ち、幅広い機能を実現し、より正確で情報豊かな応答を生成することができます。Bardを凌ぐ多様性を持ち、コードの生成、数学の問題の解決、デバッグ、多様なテキストコンテンツの作成などの能力を備えています。また、PaLM 2は20の異なるプログラミング言語でコーディングが可能であり、他のGoogle製品とシームレスに統合することができます。これにより、開発者やユーザーにとって無限の可能性が開けます。言語理解の向上 PaLM 2の素晴らしい多言語能力は、それを特筆する要素です。PaLM 2は100以上の言語に対応し、グローバルなユーザーにとって貴重なツールとなります。アラビア語、ドイツ語、ヒンディー語、スペイン語、中国語、日本語など、多様な言語で翻訳、質問応答、コード生成、コンテンツ作成などで優れたパフォーマンスを発揮します。その言語の習熟度は、教育から医療、法律、ソフトウェア開発、メディアやエンターテイメントなど、さまざまな分野で有用なリソースとなります。…

医療における臨床家と言語モデルのギャップを埋めるために：電子医療記録の指示に従うための臨床家によって作成されたデータセット、MedAlignに会いましょう

Large Language Models（LLMs）は自然言語処理の能力を大いに活用しています。言語生成や推論から読解まで、LLMsは何でもこなすことができます。これらのモデルが医師の仕事を助ける可能性は、医療を含むさまざまな分野で注目されています。最近のMed-PaLMやGPT-4を含むLLMsは、特に医療データベースや試験に関連する医学の質問応答を含むタスクでその能力を証明しています。常に制御されたベンチマークでのLLMsの優れたパフォーマンスが実際の臨床状況にどのように反映されるかを判断することは困難でした。医療従事者は、医療業界でさまざまな情報関連の業務を行い、これらの仕事では電子健康記録（EHR）からの複雑な非構造化データが頻繁に必要です。医療従事者が取り組む複雑さと細密さは、現在利用可能なEHRデータの質問応答データセットでは十分に表現されていません。医師がLLMsを頼りにする際、そのようなモデルが正確で文脈を理解した回答を提供できるかどうかを評価するために必要なニュアンスが欠けています。これらの制限を克服するために、研究者チームはMedAlignというベンチマークデータセットを開発しました。これは7つの異なる医学専門分野に特化した15人の臨床医が提出した合計983の質問と指示からなります。MedAlignは、単に質問と回答のペアではなく、EHRを基にした指示と回答のペアに焦点を当てており、他のデータセットとは異なる特徴を持っています。チームはこれらの指示のうち303について臨床医が作成した参照回答を含め、それらをEHRデータと関連付けて提示のための文脈と基盤を提供しました。各臨床医は、これらの303の指示に対して6つの異なるLLMsが生成した回答を評価し、ランク付けしてデータセットの信頼性と品質を確認しました。臨床医自身によるゴールドスタンダードのソリューションも提供されています。臨床医の提供した指示、LLMが生成した回答の専門家による評価、および関連するEHRの文脈を含むデータセットを編成することで、MedAlignは先駆的な取り組みを達成しました。このデータセットは、LLMsが臨床状況でどれだけうまく機能するかを評価するための有用なツールを提供します。 2つ目の貢献では、関連する患者の電子健康記録を臨床指示と一致させるための自動化された検索ベースの手法の実現可能性を検討しています。これを実現するために、チームはより効果的かつスケーラブルな臨床指示の収集方法を作成しました。この指示を求める方法を分離することで、より多様な臨床医からの提出を求めることができます。彼らはまた、自動化された方法がどのようにして指示を関連するEHRと一致させるかを評価しました。その結果、この自動マッチング手法は、ランダムな指示とEHRのペアリングと比較して、74%の状況で関連性のあるペアリングを提供することが成功したことが明らかになりました。この結果は、自動化によって臨床データの関連性と正確性を高める機会を示しています。最後の貢献では、自動化された自然言語生成（NLG）パラメータと医師によるLLM生成回答の評価との関係を調査しています。この調査は、専門医の評価に代わってスケーラブルな自動化された指標を使用してLLMの回答をランク付けできるかどうかを判断することを目的としています。人間の専門家のランクと自動化された基準の一致度を測定することで、将来の研究において医師がLLMの回答を手動で識別し評価する必要性を軽減することを目指しています。この取り組みにより、医療応用のためのLLMの作成と改善が効率化され、人的リソースに依存しないレビュープロセスが実現する可能性が高まるでしょう。

大規模言語モデルの探索-パート2

この記事は主に自己学習のために書かれていますそのため、幅広く深く進んでいます興味のあるセクションをスキップしたり、自分の興味がある分野を探したりしても構いません以下にいくつかの…

「3つの医療機関が生成型AIを使用している方法」

「Med-PaLM 2および他の生成型AIソリューションを使用するGoogle Cloudのヘルスケア顧客を紹介します」

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