أعلنت جوجل عن إطلاق MedLM، نماذج لغة كبيرة مصممة لمساعدة مقدمي الرعاية الصحية على الإجابة عن الأسئلة الطبية، وإنشاء رؤى من البيانات غير المنظمة، وتلخيص المعلومات الطبية.
صممت جوجل النموذج الكبير الحجم من MedLM لمعالجة المهام المعقدة، مثل الإجابة عن الأسئلة الطبية المفتوحة أو إنشاء رؤى من البيانات السريرية الضخمة. في حين أنها صممت النموذج الصغير الحجم من MedLM بطريقة تجعله قابلًا للضبط وتوسيع نطاقه عبر المهام المختلفة، مثل تلخيص المحادثات الطبية أو إنشاء ملخصات للمعلومات الطبية.
دخلت جوجل في شراكة مع شركة Augmedix الناشئة في مجال التوثيق السريري من أجل استخدام MedLM لتحويل البيانات إلى ملاحظات طبية، وأعلنت شركة أبحاث وتطوير الأدوية BenchSci أنها تستخدم التكنولوجيا من أجل اكتشاف الأدوية وتسريع عملية تطوير الأدوية.
جوجل تتعاون مع Accenture وDeloitte لتمكين المؤسسات الصحية من الاستفادة من MedLM
أعلنت شركة جوجل عن تعاونها مع شركة Accenture لتمكين المؤسسات الصحية من الاستفادة من نموذجها اللغوي الكبير MedLM. وتهدف الشراكة إلى زيادة اعتماد MedLM في مؤسسات الرعاية الصحية، ومساعدة المؤسسات على استخدام التكنولوجيا لتحسين جودة الرعاية المقدمة للمرضى.
كما تعاونت جوجل مع شركة Deloitte ومقدمي الرعاية الصحية من أجل مساعدة فرق الرعاية في الحصول على المعلومات من أدلة مقدمي الخدمة ووثائق المزايا، وذلك في سبيل مساعدة وكلاء مركز الاتصال في تحديد مقدمي الخدمة المناسبين للأعضاء.
ويتاح نموذجا MedLM لعملاء جوجل السحابيين المدرجين في القائمة المسموح بها عبر منصة تطوير الذكاء الاصطناعي Vertex AI.
وتعليقًا على الشراكة، قالت شركة جوجل: “نختتم العام من خلال توسيع نطاق وصول MedLM إلى المزيد من مؤسسات الرعاية الصحية. نحن متحمسون للتقدم والإمكانات المقبلة وعملنا المستمر في دفع الأبحاث المتقدمة في علوم الصحة والحياة إلى الأمام”.
وعلى صعيد آخر، اختبرت جوجل في شهر مارس نموذجها اللغوي الكبير Med-PaLM 2 عبر أسئلة على غرار امتحانات الترخيص الطبي الأمريكية، وذلك على مستوى المتقدمين للاختبار الخبراء، وحصل على دقة يزيد مقدارها عن 85 في المئة.
وحصل النموذج اللغوي الكبير أيضًا على درجة النجاح في MedMCQA، وهي مجموعة بيانات متعددة الاختيارات مصممة من أجل معالجة أسئلة امتحان القبول الطبي الواقعي.
وأظهر النموذج اللغوي الكبير Med-PaLM عند ظهوره للمرة الأولى دقة مقدارها 67.6 في المئة في الإجابة بشكل صحيح عن MedQA، وهي أسئلة على غرار امتحان الترخيص الطبي الأمريكي، وزادت الدقة بعد شهرين إلى مقدار 85 في المئة، ووصلت الدقة حاليًا إلى مقدار 92.6 في المئة.
