Search Results Med-PaLM 2

「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」

Google AIがMedLMを導入：医療業界の利用事例に特化したファミリー型基盤モデル

Googleの研究者たちは、現在米国で利用可能な医療業界のために調整されたモデルの基礎であるMedLMを紹介しました。これは、Googleの医療と医学における以前の研究であるMed-PaLM 2という医用に調整された大規模言語モデルに基づいて構築されています。MedLMには、別々のエンドポイントを持つ2つのモデルがあり、顧客にさまざまなユースケースに対する柔軟性を提供します。MedLMは、医療の質問応答や要約に優れた性能を発揮します。最初のモデルは大きなバリアントで、複雑なタスクを処理するために設計されています。一方、二番目のVoAGIサイズのモデルは、微調整やさまざまなアプリケーションへのスケーラビリティに対して柔軟性を提供します。特定の医療と生命科学の要件に基づいて設計されたこれらのモデルは、基本的な機能から洗練されたワークフローまで、医療におけるAIの採用を強化することが期待されています。 Googleは、HCA Healthcare、BenchSci、Accenture、およびDeloitteと協力し、既存のプロジェクトでのパフォーマンスと効率を向上させるためにMedLMを活用しています。HCA Healthcareとの協力により、MedLMはAugmedixのプラットフォームに統合されています。MedLMの技術を活用したこのアプリは、自然言語処理を使用してクリニシャンと患者の会話をドラフト医療ノートに変換し、医療規制に準拠します。この自動化は、パフォーマンスを向上させるだけでなく、時間の節約、バーンアウトの軽減、そして患者ケアの向上にも貢献します。 BenchSciは、前臨床の研究開発の領域で、ASCENDプラットフォーム内でMedLMを活用しています。目標は、前臨床研究のスピードと品質を向上させることにより、薬の発見を加速することです。ASCENDは、AIパワーのエビデンスエンジンであり、MedLMと協力してバイオマーカーの識別と分類を強化し、科学的な発見プロセスを効率化しています。 Accentureとの協力により、Googleは生成型AIを活用して患者のアクセス、体験、および結果を向上させることを目指しています。Google CloudのClaims Acceleration SuiteとMedLMを統合することで、医療機関は新しい洞察を発見し、最終的にはより良い患者結果につながることができます。MedLMの機能をパイロット導入することにより、DeloitteとGoogle Cloudは、プロバイダディレクトリや福利厚生文書からの情報の簡素化を図り、さまざまな基準に基づいて適切なプロバイダを特定する際にコンタクトセンターエージェントをサポートしています。これらのプロジェクトすべてが示しているように、MedLMの利用は医療および医学産業におけるAIの成長を支援することができます。Google Researchは、今後数ヶ月間にさらなる機能を提供するために、Geminiベースのモデルを組み込んでMedLMスイートを拡大する予定です。業界のリーダー企業との協力努力は、医療における生成型AIの変革的な可能性を示しています。技術が進化するにつれて、Googleは医療現場の開業医、研究者、および医療組織と緊密に連携し、健康・生命科学における画期的な研究を推進するためにAIの安全かつ責任ある使用を確保することに取り組んでいます。この投稿は、Google AI Introduces MedLM: A Family of Foundation Models Fine-Tuned…

開発者や企業のためのジェミニAPIとさらに新しいAIツール

「ジェミニAPIおよびそれ以外にも4つのAIツール、Imagen 2、MedLM、開発者向けのDuet AI、セキュリティオペレーション向けのDuet AIを介してジェミニプロを展開します」

このAIニュースレターはあなたが必要とするものです＃76

今週、私たちはトランスフォーマーや大規模な言語モデル（LLM）の領域を超えた重要なAIの進展に焦点を当てました最近の新しいビデオ生成拡散ベースのモデルの勢いについて…

このMicrosoftのAI研究ケーススタディでは、MedpromptがGPT-4の医学を超えた専門能力をドメイン固有のトレーニングなしでどのように向上させるかが明らかにされています

マイクロソフトの研究者が、ドメイン特化のトレーニングなしでGPT-4が医療の質問に答える能力を向上させる課題に取り組みました。彼らはGPT-4の性能を向上させるために異なるプロンプティング戦略を用いる「Medprompt」を紹介しています。目標は、MultiMedQAスイートの全ての9つのベンチマークで最先端の結果を達成することです。この研究では、GPT-4の医療能力に関する事前の研究（特にBioGPTとMed-PaLM）を拡張し、性能を向上させるためにプロンプトエンジニアリングを体系的に探求しています。Medpromptの柔軟性は、電気工学、機械学習、哲学、会計、法律、看護、臨床心理学を含むさまざまな領域で実証されています。この研究は、汎用的な問題解決のための計算機インテリジェンス原則の創造を目指すAIの目標を探求しています。GPT-3やGPT-4などの基礎モデルの成功を強調し、専門的なトレーニングを必要とせずにさまざまなタスクで優れた能力を発揮しています。これらのモデルは、大規模なウェブデータから幅広く学習するテキスト対テキストのパラダイムを採用しています。次の単語の予測精度などのパフォーマンスメトリクスは、トレーニングデータ、モデルのパラメータ、計算リソースのスケールアップによって改善されます。基礎モデルはスケーラブルな問題解決能力を示し、領域を横断した一般化されたタスクに向けた潜在能力を示しています。この研究では、プロンプトエンジニアリングを体系的に探求し、GPT-4の医療課題におけるパフォーマンスを向上させています。注意深い実験設計により、過学習を軽減するために伝統的な機械学習に似たテストメソドロジーを採用しています。Medpromptは、目を付けたと目をつけないといった分割を使ったMultiMedQAデータセットの評価を通じて、見えない質問に対する堅牢な一般化能力を示しています。この研究では、GPT-4のCoT根拠とMed-PaLM 2の根拠を比較して、生成された出力のより長く詳細な論理を明らかにしています。 Medpromptは、医療の質問応答データセットでGPT-4のパフォーマンスを向上させ、MultiMedQAなどの既存の結果を達成し、Med-PaLM 2などの専門モデルをより少ない呼び出しで上回ります。Medpromptを使用することで、GPT-4はMedQAデータセットのエラーレートを27%削減し、初めて90%のスコアを獲得します。ダイナミックな少数サンプルの選択、自己生成された思考の連鎖、選択肢のシャッフルアンサンブルなど、Medpromptの技術は医学に限定されず、さまざまな領域でGPT-4のパフォーマンスを向上させるために適用することができます。厳密な実験設計により過学習の問題は軽減されます。まとめると、Medpromptは医療の質問応答データセットで優れたパフォーマンスを発揮し、MultiMedQAを上回り、さまざまな領域での適応性を示しています。過学習を防ぐために目をつけたと目をつけないといった評価の重要性を強調し、プロンプトエンジニアリングや微調整のさらなる探求が医療などの重要な分野での基礎モデルの活用に必要であることを推奨しています。今後の研究では、プロンプトの改良と基礎モデルの能力向上について、少数の例をプロンプトに組み込む方法を洗練させることが重要です。また、健康などの高リスク領域でのプロンプトエンジニアリングと微調整の連携には潜在的な可能性があり、迅速なエンジニアリングと微調整は重要な研究領域として探求されるべきです。ゲーム理論的なシャプレー値は、除去研究における信用割り当てに使用でき、シャプレー値の計算とその応用に関するさらなる研究が必要です。

医師たちは人工知能と患者ケアの問題に取り組む

米国食品医薬品局の人工知能ツールの承認は、医師たちの間で患者ケアの向上能力について疑問が生じています

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…

「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...

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