Search Results Med-PaLM 2

「GoogleのMed-PaLM 2は最も先進的な医療AIとなる予定」

Google（グーグル）は世界をリードするテクノロジー企業の一つであり、最新の人工知能（AI）プログラムにより、医療分野に大胆な一歩を踏み出しています。Microsoftなどの競合他社を凌ぐため、Googleは医療の質問に対処するために特別に訓練された高度なAIチャットボット「Med-PaLM 2」を開発しました。この画期的な技術は、患者のケアを革新する可能性を秘めており、米国のヘルスシステムから注目を集めています。しかし、Googleが医療業界に進出するにあたり、患者データのプライバシーとAIによる応答の正確性に関連する懸念を解消する必要があります。また読む: 2023年の医療における機械学習とAI GoogleのAIプログラムは医療のQ&Aを革新することを目指しています GoogleはMed-PaLM 2として知られるAIプログラムを徹底的にテストしてきました。このチャットボットは医療の質問に的確に答えるように設計されており、Microsoftや他の業界のライバルと直接競争しています。GoogleはLLMの基礎技術を活用することで、さまざまなヘルスシステムでAIの能力を患者ケアに統合することを目指しています。また読む: ChatGPTは医師に比べて品質の高い医療アドバイスを提供するユニークなアプローチ：Med-PaLM 2の医療専門知識 Med-PaLM 2を一般的な用途のアルゴリズムと区別する要素は、医療分野への特化です。Googleのチャットボットは、医療免許試験から得られたさまざまな質問と回答に基づいて訓練されています。この専門的なトレーニングにより、Med-PaLM 2は医療問題についてより緻密な会話ができるようになりました。また読む: ChatGPTの放射線科試験の勝利と制約が明らかに！ Mayo Clinicとの共同研究と早期テスト Med-PaLM 2の効果を検証するため、GoogleはMayo Clinicなどの信頼できる機関とのテストを開始しました。この医療専門病院はその医療の専門知識で有名であり、今年4月にGoogleと協力してAIプログラムの潜在的な応用を探究しました。Mayo Clinicの参加は、医療コミュニティがAIの患者ケアへの役割に関心を持っていることを示しています。また読む: J&K政府が人工知能で医療を革新する準備…

「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…

「2023年のAI タイムライン」

はじめに人工知能（AI）は、技術的な進歩が人間のつながりの本質と共鳴する形で私たちの日常生活と交差する魅力的な領域です。今年は、単なるアルゴリズムを超えてAIを身近に感じる革新の物語が展開されました。2023年のAIの素晴らしいハイライトを探索しながら、この旅に参加しましょう。 AI 2023年のハイライト 2023年のAIの世界で行われた最大の発見、進歩、および世界的な変革の一部を紹介します。これらの進歩がどのように、技術が私たちの人間の体験にシームレスに統合される未来を形作っているのか、探求してみましょう。 2023年1月のAIハイライトこの年は、AIが医療と健康の分野で重要な進展を示しました。MITの研究者はマサチューセッツ総合病院と連携し、CTスキャンに基づいて患者の肺がんのリスクを評価できるディープラーニングモデルを開発しました。また、革命的な進歩として、研究者たちはAIを使ってゼロから人工的な酵素やタンパク質を作り出すことが可能なAIを開発しました。他にも多くのイノベーションの中で、人工知能は視覚障害のある人々が食料品を見つけるのを手助けするために手杖に統合されました。一方、ビジネスのフロントでは、OpenAIがMicrosoftとの数年間にわたる数十億ドルの取引を通じてAIの開発に大きく投資しました。 2023年2月のAIハイライト 2023年2月には、OpenAIのChatGPTに関する話題が最も盛り上がりました。このAI搭載のチャットボットは、アメリカ合衆国医師資格試験（USMLE）に合格し、その人気は1億人以上のユーザーにまで急上昇しました。 ChatGPTの現象に応えて、GoogleはAI会話の領域に新しい要素となるBard A.I.を導入しました。また、MicrosoftもChatGPTと統合された新しいBing検索エンジンの導入に重要な一歩を踏み出しました。 Metaは、Metaエコシステム内でAIの能力を向上させるというLLaMAを発表しました。一方、Amazon Web Services（AWS）は、一流のAIプラットフォームであるHugging Faceと提携し、AI開発者を支援しました。画期的な成果として、オックスフォードの研究者たちはRealFusionを示し、単一の画像から完全な360°写真モデルを再構築することができる最新のモデルを実証しました。 2023年2月には、AIの世界は音楽生成の領域にも足を踏み入れました。Google ResearchはMusicLMを紹介し、さまざまなジャンル、楽器、概念で曲を作成できるトランスフォーマーベースのテキストからオーディオへのモデルを提供しました。一方、Baiduの研究者はERNIE-Musicを発表し、拡散モデルを使用して、波形領域での最初のテキストから音楽を生成するモデルを開発しました。これらのモデルは、AIと創造的表現の融合における重要な進歩を示しています。 2023年3月のAIハイライト 2023年3月には、創造的なAIはいくつかの興味深い進展を見せました。AdobeはFireflyというAIをバックアップする画像生成および編集ツールの範囲でGenAIの領域に参入しました。一方、Canvaはユーザー向けにAIパワードの仮想デザインアシスタントとブランドマネージャーを導入しました。テックジャイアンツのAIプロジェクトは、第1四半期終盤に向けて全力で進展していました。OpenAIはChatGPTとWhisperというテキストから音声へのモデルのためのAPIを発売しました。OpenAIはまた、ChatGPTのためのいくつかのプラグインをリリースし、最も高度なAIモデルであるGPT-4を正式に発表しました。 HubSpotはユーザー向けにChatSpot.aiとContent Assistantという2つの新しいAIパワードツールを導入しました。ZoomはスマートコンパニオンのZoom…

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

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。…

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…

「Med-PaLM Multimodal（Med-PaLM M）をご紹介します：柔軟にエンコードし、解釈するバイオメディカルデータの大規模なマルチモーダル生成モデル」

大規模言語モデル（LLM）は、医療、金融、教育、ソーシャルメディアなど、ほとんどの領域で進化しています。医療業界の臨床医は、高品質なケアを提供するためにさまざまなデータソースに頼っています。このカテゴリの情報には、臨床ノート、検査結果、バイタルサインと観察、医療写真、およびゲノミクスデータなどのモダリティが含まれます。バイオメディカル人工知能（AI）の分野では、常に進歩がありますが、現在使用されているAIモデルの大部分は、単一のタスクでのみ作業し、単一のモダリティからのデータを分析することに制限されています。よく知られている基礎モデルは、医学的AIを完全に変革する機会を提供し、これらのモデルは自己監督学習または教師なし学習目的を使用して膨大なデータ量で訓練されるため、コンテキストに基づいた学習またはフューショットファインチューニングを通じて、さまざまな活動や環境に対応するように調整されます。複雑な構造を持つさまざまなモダリティからのデータを理解し、さまざまな医療上の困難に対処するための統合されたバイオメディカルAIシステムが現在開発されています。そのようなモデルは、基礎的なバイオメディカル研究から患者の治療に至るまで、あらゆる領域に影響を与えると予想されています。研究者は、汎用のバイオメディカルAIシステムを作成するために取り組んでいます。Google ResearchとGoogle DeepMindの研究者チームは、このバイオメディカルAIシステムの開発を支援するために、MultiMedBenchという14の異なるバイオメディカル活動から成るユニークなベンチマークを紹介しました。これらの活動は、医学的な質問に答えること、皮膚科および乳房造影画像の分析、放射線学レポートの作成と要約、および遺伝子変異の同定など、さまざまな難易度をカバーしています。著者らは、Med-PaLM Multimodal（Med-PaLM M）と呼ばれる概念実証を提供しています。これは、臨床言語、医療画像、遺伝子データなど、さまざまな柔軟性レベルで多様な種類のバイオメディカルデータを理解しエンコードできる大規模なマルチモーダル生成モデルです。最先端のモデルと比較して、Med-PaLM MはMultiMedBench評価でカバーされるすべてのタスクで競争力のあるまたはさらに高いパフォーマンスを達成しています。Med-PaLM Mは、専門モデルよりも多くの場合において顕著に優れたパフォーマンスを示しました。チームはまた、いくつかの特徴的なMed-PaLM Mの能力も共有しています。彼らは、タスク間のポジティブな転移学習や医療概念やタスクへのゼロショット一般化など、モデルの能力を証明しています。このAIシステムは、特に明示的にトレーニングされていない医療状況に関して意思決定ができるゼロショットの医療推論の新たな能力を示しています。これらの励ましの結果にもかかわらず、一般的なバイオメディカルAIシステムが実用的な環境で使用される前に、さらなる作業が必要であるとチームは強調しています。それにもかかわらず、公開された結果は、これらのシステムの大幅な前進を示し、AIを活用した医療ソリューションの将来に期待を抱かせます。チームは、以下のように貢献をまとめています。この研究は、広範な生物学的データへのアクセスがトレーニングおよび実用時のパフォーマンスの検証において依然として問題であるが、汎用的なバイオメディカルAIシステムの医学的応用の可能性を示している。 MultiMedBenchは、さまざまなバイオメディカルモダリティをカバーする14の異なるタスクを持つユニークなベンチマークである。タスク固有の修正を必要としない、初のマルチタスキング汎用バイオメディカルAIシステムであるMed-PaLM Mが紹介されている。このAIシステムは、新しい医療概念への一般化やゼロショットの医療推論など、新たな能力を示している。 Med-PaLM Mの出力についての人間のレビューにより、胸部X線報告書の作成など、臨床的な有用性が示されている。平均的なミスが少ないため、放射線科医は最大40.50%のケースでMed-PaLM Mの報告書を放射線科医の報告書よりも好む。

PaLM 2を紹介します

2023年のGoogle I/Oで、GoogleはPaLM 2という新しい言語モデルを発表しましたこのモデルは、多言語、推論、およびコーディング能力が向上しています

AI

I/O 2023 で発表した100のこと

Google I/O 2023はニュースとローンチで満ち溢れていましたここではI/Oで発表された100のことを紹介します

ヘルスケアの革新：医学における大規模言語モデルの影響と将来の探求

「GoogleのMed-PaLM 2やEPFLのMeditronなどの大規模言語モデルの変革的な影響を探求し、それらの応用、課題、患者ケアと臨床効率向上の潜在能力について検討する」

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