«`html
Искусственный интеллект в биомедицине
Большие модели оснований продемонстрировали огромный потенциал в биомедицинских приложениях, показывают многообещающие результаты на различных оценках и позволяют быстро адаптироваться к новым задачам с минимальными требованиями к разметке данных. Однако существуют серьезные проблемы с внедрением этих моделей в клинические условия.
Проблемы внедрения
Даже такие современные модели, как GPT-4V, показывают значительные разрывы в производительности в мультимодальных биомедицинских приложениях. Высокие операционные расходы, сложные процессы оценки и ограниченная доступность создают серьезные преграды для врачей, стремящихся использовать эти передовые технологии.
Новые решения с LLaVA-Rad
Исследователи предложили модель LLaVA-Rad, которая является новой малой мультимодальной моделью (SMM) и автоматическим показателем оценки фактической правильности CheXprompt. Эта система фокусируется на рентгенографии грудной клетки — самом распространенном медицинском исследовании, позволяя автоматически генерировать высококачественные радиологических отчеты.
Преимущества LLaVA-Rad
- Эффективная производительность: требуется всего один V100 GPU для вывода, обучение завершено за один день.
- Модульный дизайн: обучение разделено на три этапа — предварительное обучение, выравнивание и дообучение.
- Использует разнообразный набор данных из 697 000 рентгеновских изображений и связанных отчетов, что обеспечивает надежную разработку и адаптацию моделей.
- Показывает выдающиеся результаты даже при значительном сокращении размера по сравнению с аналогичными моделями.
Заключение
LLaVA-Rad представляет собой важный шаг к достижению практического применения моделей оснований в клинических условиях. Модель предлагает легковесное открытое решение, достигающее высоких результатов в генерации радиологических отчетов, что может существенно улучшить работу врачей и повысить качество медицинских услуг.
Как использовать ИИ для вашего бизнеса
Если вы хотите развивать вашу компанию с помощью ИИ, следуйте этим шагам:
- Анализируйте возможности автоматизации.
- Определяйте ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить.
- Выбирайте подходящее ИИ решение: начинайте с небольших проектов.
- Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных и опыта.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в поддержку.
Не упустите возможность изменить процесс продаж с решениями от saile.ru — будущее уже здесь!
«`
