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上海テクノロジーが最近立ち上げられた

「見る・言うべきこと」シリーズ

昨年の Ruijin 医療モデルのリリースに続き、今年 7 月、開催されたばかりの 2024 年人工知能カンファレンスで、Ruijin Hospital は Ruijin AI Doctor をリリースしました。瑞金病院の上海デジタル医療イノベーションセンターの最高技術責任者である黄飛月氏は、チームは瑞金病院の高品質の医療データに基づいて、人々に利益をもたらし医師を支援する大規模な医療モデルグループを構築したと述べた。

Huang Feiyue 氏は、「AI は過去 10 年ほどで非常に急速に発展しましたが、過去数年間の AI と医療業界の観察によると、医療 AI はまだ特に画期的な進歩を遂げていない分野です」と述べました。 。」

AI爆発の時代、

医療AIはどのようにして一般家庭に飛び込むことができるのでしょうか？

Huang Feiyue 氏は、医療 AI の開発で直面する主な問題を「量」、「正確さ」、「完全性」、「安全性」の 4 つの点にまとめました。つまり、従来の AI は大量の洗練された注釈付きデータに依存しています。医療データは比較的不足しているという事実、正確性に対する要求が多いため、インテリジェンスがまだ不十分であり、医療データのセキュリティの問題も非常に重視されています。大規模な研究開発が制限されます。

Huang Feiyue 氏の見解は次のとおりです。過去 2 年間で、AI 研究の新しいパラダイムが事前トレーニングと大規模モデル手法を通じて初期化され、これらの研究パラダイムにより問題に対するより良い解決策が得られることになり、これは良い希望でもあります。 GPTに代表される大型モデル技術はここ数年で急速に発展し、実際に医療分野にも進出しています。大規模な医療モデルの主流の研究パラダイムは、マルチモーダル、マルチタスク、弱い監視、および事前トレーニング関連の方法を通じて、フルシナリオ、ゼロサンプルの普遍性を達成することであることがわかります。

「昨年「Nature」に掲載された記事

この研究開発の考え方は医学的な観点からも言及されており、

つまり、医療用大型モデル法による

一般医療における人工知能へ。 」

黄飛月氏は語った。”

20年以上の蓄積を経て、Ruijin CDR医療記録は3億2千万件に達しており、その中で詳細な治療プロセスを記録したEMRデータは医療の事前訓練に最適です。 Huang Feiyue 氏は、病院全体の統計に基づくと、高品質の EMR レコードの総数は 8,000 万件を超え、レコードあたりの平均トークン数は約 3,000 であるため、事前トレーニングの総額は約 240B であると紹介しました。この目的を達成するために、Ruijin のベースモデルは、事前トレーニング強化手法を使用して、この一連の医療データに基づいて開発されました。

大規模な医療モデルの統合スケジュールを管理し、一方で Ruijin 臨床オーダーに基づいた微調整を監督することで、医療エージェント グループを構築しました。さまざまな医療エージェントが連携して、アプリケーション シナリオの実際の使用効果を向上させることができます。この一連のエージェントの専門家は協力し、進化し続けています。この 10 年間で、医療情報の活用はますます進んでおり、今後、こうした一連の設計・研究開発により、医療情報システムが Information から Intelligence へと変革していくことができると考えています。 」

黄飛月さんはこう語った。

「Ruijin の大規模アプリケーションモデル」

症状認識と医療アドバイスの観点から

切り込む、

プロモーションへの取り組みが特徴

実際の臨床医学業務への実践的な応用。 」”

現在の Ruijin 大型モデルは、数十万件の異常な症状を特定し、患者に最適なフォローアップ部門と正確な医療アドバイスを推奨します。 Ruijin のトップの 10 部門のうち、大規模モデルも非常に優れた汎化パフォーマンスと優れた技術能力を実証しており、関連する技術指標は 95% 以上に達しています。

企業や専門家の見解は公式見解を表すものではありません

編集者：ザイ