医療用ソフト Healthcare LLM

診療所用AI

最新の医療大規模言語モデル 臨床ノート要約 は、BART、Flan-T5、Pegasusよりも30%精度が高い。 臨床エンティティ認識 John Snow LabsのモデルはChatGPTのエラーの半分です。 ICD-10-CMコードの抽出 の抽出は、GPT-3.5の26%、GPT-4の36%に対し、76%の成功率で行われます。 ヘルスケアLLMの実用化 患者ノートと体験談からのデータ発見にヘルスケア固有のLLMを使用 米国退役軍人省は、900万人以上の退役軍人とその家族にサービスを提供する医療システムです。VA National Artificial Intelligence Institute (NAII)、VA Innovations Unit (VAIU)、Office of Information Technology (OI&T)との共同研究により、現在のLLMの臨床ノートに対する精度は、そのままでは受け入れがたいが、LLMの生成AI出力にコンテンツとして与える前に、John Snow Labsの臨床テキスト要約モデルを使用するなどの前処理を行うことで、大幅に改善できることが示された。 テキストによる患者コホート検索：高精度集団健康管理のためのヘルスケアLLMモデルの活用 John Snow LabのヘルスケアLLMモデルを使用することで、ClosedLoopプラットフォームは、ユーザーがフリーテキストプロンプトを使用してコホートを検索することを可能にします。例としては"予定外の入院のリスクが上位5％で、ステージ3以上の慢性腎臓病の患者は？" や "入院のリスクが上位5％で、72歳以上で、毎年の健康診断を受けていない患者は？" などです。