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「医療の分野における人工知能モデルのリスト（2023年）」

<img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/12/18-1024×618.gif”/><img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/12/18-150×150.gif”/><p>今年だけでも、人工知能（AI）が進化を遂げた数を考えると、2023年を通じて重要な議論の中心となっていることは驚くべきことではありません。AIは今やほぼあらゆる領域で活用されており、その中でも興味深く有用な応用の1つが医療と医学の分野です。薬物の発見から医療文書の転写、手術の支援まで、医療従事者の生活を変え、誤りを減らし、効率を向上させています。この記事では、2023年に医療現場を変革する可能性のあるいくつかのAIモデルについて説明します。</p><h2><a href=”https://www.voagi.com/google-deepminds-recent-advancements-analogical-stepback-prompting.html”><strong>Med-PaLM 2</strong></a></h2><p>Google Researchが医療分野向けに設計したMed-PaLMは、医療の質問に高品質な回答ができるモデルです。このモデルはGoogleのLLMの力を活用しており、米国医師国家試験のような質問に回答する際には人間の専門家レベルに達する最初のモデルの1つです。評価された結果、このモデルは症状を理解し、複雑な推論を行い、適切な治療法を選択する能力を示しました。さらに、研究の中でMedQA医学試験のベンチマークで86.5％の正確さを達成しました。有望な能力を示しているものの、研究者はより厳密な評価を行い、安全性の重要な領域での展開が可能かどうかを確認するためにさらなる評価を行いたいと考えています。</p><h2><a href=”/?s=Bioformer”><strong>Bioformer</strong></a></h2><p>Bioformerは、バイオメディカルテキストマイニングに使用できるBERTのコンパクト版です。BERTは自然言語処理のアプリケーションで最先端の性能を達成していますが、計算効率を向上させるためにパラメータを減らすことができます。Bioformerの研究者たちは、このアプローチを取り、BERTよりもモデルサイズが大幅に小さいモデル（60％削減）を開発しました。このモデルはPubMedの要約とPubMed Centralの全文記事で訓練され、バイオメディカル用語を使用しています。研究者は2つのバージョンのモデル、Bioformer8LとBioformer16Lをリリースしましたが、名前の識別、関係抽出、質問応答、文書分類などのパラメータで少ないパラメータでもうまく機能しました。</p><h2><a href=”https://www.voagi.com/google-ai-has-launched-medlm-a-series-of-foundation-models-specifically-tailored-for-the-healthcare.html”><strong>MedLM</strong></a></h2><p>MedLMは、Googleが開発した基礎モデルのスイートで、医療ケースに特化してファインチューニングされています。MedLMの下には複雑なタスクに対応し、タスク間でのスケーリングを可能にする2つのモデルが設計されています。これらのモデルの主な目的は、タスクを自動化して時間を節約し、効率を向上し、全体的な患者の健康を改善することです。Googleの研究者はDeloitteと協力して、MedLMの能力を実証するためのパイロットを行っています。MedLMはまた、BenchSciのASCENDなど他のAIシステムと統合されており、臨床研究の品質と速度を向上させるために活用されています。</p><h2><a href=”/?s=RoseTTAFold”><strong>RoseTTAFold</strong></a></h2><p>RoseTTAFoldは、限られた情報から蛋白質の構造を予測するためのディープラーニングを活用したソフトウェアです。このモデルは蛋白質配列のパターン、アミノ酸の相互作用、および3D構造を研究することができます。このモデルにより、研究者は蛋白質と小分子薬剤の相互作用のモデル化が可能になり、これにより薬剤探索の研究が促進されます。モデルの研究者はまた、コードを公開して、全コミュニティの利益に資するようにしています。</p><h2><a href=”https://www.voagi.com/revolutionizing-biological-molecule-predictions-with-deepminds-alphafold.html”><strong>AlphaFold</strong></a></h2><p>AlphaFoldは、DeepMindが開発した強力なAIモデルで、アミノ酸配列から蛋白質の3D構造を予測することができます。DeepMindはEMBL（EMBL-EBI）のEuropean Bioinformatics Instituteとパートナーシップを組んで、20億以上のAI生成蛋白質構造予測を含むデータベースを公開し、科学研究を促進しています。CASP14では、AlphaFoldは他のモデルよりも高い精度で結果を出し、高い正確性を持ちます。さらに、このモデルは研究者が蛋白質構造を理解し、生物学的研究を進めるのに役立つ潜在能力を持っています。</p><h2><a href=”/?s=ChatGLM-6B”><strong>ChatGLM-6B</strong></a></h2> ChatGLMは中国語と英語のバイリンガルモデルであり、中国語の医療対話データベースを元に微調整されています。モデルは比較的短い時間（13時間）で微調整されたため、非常に手頃な医療目的のLLMです。モデルはより長いシーケンス長を持つため、より長い対話や応用に対応しています。モデルは教師あり微調整、RLHFなどの技術を使用してトレーニングされました。これにより、モデルは人間の指示をより理解することができます。その結果、モデルは優れた対話と質問応答の能力を持っています。記事：List of Artificial Intelligence Models for Medical…