Hipokrat, sağlık hizmetleri için geniş bir dil modeli oluşturuyor

Yapay zeka, özellikle üretken yapay zeka, sağlık hizmetlerini dönüştürme potansiyeline sahiptir.

En azından, şu satış konuşması Hipokrat Sağlık, arkasında 50 milyon dolarlık muazzam bir tohum finansmanı ve “üç haneli milyonlar” değerinde bir değerleme ile bugün gizlilikten ortaya çıktı. liderliğindeki dilim Genel katalizör ve Andreessen Horowitz, Hipokrat’ın sağlık uygulamaları için özel olarak ayarlanmış bir metin oluşturma modeli olan teknolojisine büyük bir güven oyu veriyor.

General Catalyst’ten çıkan Hipokrat, Johns Hopkins, Stanford, Google ve Nvidia gibi kuruluşlardan bir grup doktor, hastane yöneticisi, Medicare uzmanı ve AI araştırmacısı tarafından kuruldu. Kurucu ortak ve CEO Munjal Shah, bir alışveriş karşılaştırma sitesi olan önceki şirketi Like.com’u 2010 yılında Google’a sattıktan sonra, sonraki on yılın büyük bir bölümünü Hipokrat inşa ederek geçirdi.

Shah, TechCrunch’a bir e-posta röportajında ​​”Hippocratic, sağlık hizmetleri için özel olarak tasarlanmış ilk güvenlik odaklı büyük dil modelini (LLM) yarattı” dedi. “Şirketin misyonu, en güvenli yapay sağlık sistemini geliştirmektir.genel sağlık hizmetleri erişilebilirliğini ve sağlık sonuçlarını önemli ölçüde iyileştirmek için istihbarat.

Sağlık hizmetlerinde AI, tarihsel olarak karışık bir başarı ile karşılandı.

Babil SağlıkBirleşik Krallık Ulusal Sağlık Servisi tarafından desteklenen bir AI girişimi olan , hastalık teşhis teknolojisinin doktorlardan daha iyi performans gösterebileceğini iddia ettiği için kendisini defalarca inceleme altında buldu. IBM, yapay zeka odaklı Watson Health’i satmak zorunda kaldı bölüm teknik sorunların ardından büyük müşteri ortaklıklarının bozulmasına neden oldu. Başka yerlerde, OpenAI’ler GPT-3selefi GPT-4en az bir kullanıcıyı intihara teşvik etti.

Shah, Hipokrat’ın teşhis koymaya odaklanmadığını vurguladı. Daha ziyade, tüketiciye dönük olan teknolojinin faydaları ve faturalandırmayı açıklama, diyet tavsiyesi ve ilaç hatırlatmaları sağlama, ameliyat öncesi soruları yanıtlama, hastaları kabul etme ve hiçbir şeyin olmadığını gösteren “negatif” test sonuçları verme gibi durumları kullanmayı amaçladığını söylüyor. yanlış.

Ümraniyede Araç Kiralamak?

Hipokrat’ın kıyaslama testi, bir dizi tıbbi muayenede sonuçlanır.

Diyet tavsiyesi kullanım durumu, söylemeliyim ki, diyetle ilgili zayıf sonuçlar ışığında beni duraklattı. öneriler OpenAI’nin ChatGPT’si gibi yapay zeka sağlar. Ancak Shah, Hipokrat’ın yapay zekasının hemşirelik için NCLEX-RN, Amerikan Üroloji Kurulu sınavı ve tescilli diyetisyen sınavı da dahil olmak üzere 100’ün üzerinde sağlık hizmeti sertifikasında GPT-4 ve Claude gibi önde gelen dil modellerinden daha iyi performans gösterdiğini iddia ediyor.

Shah, “Dil modelleri güvenli olmalı,” dedi. “Bu nedenle, yalnızca güvenliğe odaklanan bir model oluşturuyoruz, bunu sağlık uzmanlarıyla onaylıyoruz ve sektörle yakın ortaklık kuruyoruz… Bu, veri saklama ve gizlilik politikalarının sağlık sektörünün mevcut normlarıyla tutarlı olmasını sağlamaya yardımcı olacaktır.”

Shah, Hipokrat’ın bunu başarmayı amaçladığı yollardan birinin, rakip teknolojiden daha iyi “üslubu algılamak” ve “empati kurmak” olduğunu söylüyor – kısmen iyi bir başucu tavrı “inşa ederek” (yani anlaşılması zor “insan dokunuşu”). Başucu tavrının – özellikle de hastalarda umut duygusu uyandıran etkileşimlerin – zorlu koşullarda bile – sağlık sonuçlarını etkileyebileceğini ve etkileyebileceğini öne sürüyor.

Hastabaşı tavrını değerlendirmek için Hipokrat, modeli hümanizm belirtileri açısından test etmek için bir ölçüt tasarladı – “empati göstermek” ve “bir hastanın yaşamına kişisel ilgi göstermek” gibi şeyler. (Tek bir testin nüanslı konuları doğru bir şekilde yakalayıp yakalayamayacağı elbette tartışmaya açıktır.) Kaynak göz önüne alındığında, Hipokrat’ın GPT-4 de dahil olmak üzere test ettiği tüm model kategorilerinde şaşırtıcı olmayan bir şekilde Hipokrat’ın modeli en yüksek puanı aldı.

Ancak bir dil modeli gerçekten bir sağlık çalışanının yerini alabilir mi? Hipokrat, modellerinin tıp uzmanlarının gözetimi altında eğitildiğini ve bu nedenle son derece yetenekli olduğunu savunarak soruyu davet ediyor.

Shah, “Sadece bugün gerçek hayatta bu rolü gerçekten yapan insanlar modelin hazır olduğu konusunda hemfikir olduklarında her bir rolü (diyetisyen, faturalandırma aracısı, genetik danışman vb.) serbest bırakıyoruz” dedi. “Pandemde çoğu sağlık sistemi için işçilik maliyetleri %30 arttı, ancak gelirler artmadı. Bu nedenle, ülkedeki çoğu sağlık sistemi finansal olarak mücadele ediyor. Dil modelleri, mevcut yüksek düzeydeki açık pozisyonlarını daha uygun maliyetli bir şekilde doldurarak maliyetleri düşürmelerine yardımcı olabilir.”

Sağlık uzmanlarının aynı fikirde olacağından emin değilim – özellikle de Hipokrat modelinin yukarıda belirtilen bazı sertifikalardaki düşük puanları düşünüldüğünde. Hipokrat’a göre model, tıbbi faturalandırma ve kodlama bilgisini kapsayan sertifikalı profesyonel kodlayıcı sınavında %71 ve hastane güvenliği eğitimi uyumluluk sınavında %72,7 aldı.

Potansiyel önyargı meselesi de var. Önyargı, sağlık sektörünün başına bela olur ve bu etkiler, önyargılı tıbbi kayıtlar, çalışmalar ve araştırmalarla eğitilmiş modellere kadar damla damla damla damla akar. 2019 çalışmakörneğin, birçok hastanenin hangi hastaların bakıma ihtiyacı olduğuna karar vermek için kullandığı bir algoritmanın Siyah hastaları beyaz hastalardan daha az hassasiyetle tedavi ettiğini buldu.

Her halükarda, Hipokrat’ın modellerinin yanılmaz olmadığını açıkça belirtmesi umulabilir. Sağlık hizmetleri, otomasyon yanlılığı veya insanların diğer kaynaklar yerine yapay zekaya güvenme eğilimi gibi alanlarda, doğru olsalar bile açıkça yüksek riskler taşır.

Bu ayrıntılar, Hipokrat’ın henüz çözemediği pek çok ayrıntı arasında yer alıyor. Şirket, ortakları veya müşterileri hakkında ayrıntılar yayınlamıyor, bunun yerine finansmana odaklanmayı tercih ediyor. Model şu anda mevcut değil – ne de hangi veriler üzerinde eğitildiği veya gelecekte hangi veriler üzerinde eğitilebileceği hakkında bilgi yok. (Hippocratic, yalnızca model eğitimi için “tanımlanmamış” verileri kullanacağını söylerdi.)

Çok uzun süre beklerse, Hipokrat gibi rakiplerinin gerisinde kalma riskini alır. Truvata Ve gizli — bazıları büyük bir kaynak avantajına sahiptir. Örneğin, Google kısa bir süre önce düzinelerce tıbbi sınav sorusu üzerinde uzman düzeyinde performans gösteren ilk dil modeli olduğunu iddia ettiği Med-PaLM 2’yi önizlemeye başladı. Hipokrat’ın modeli gibi, Med-PaLM 2 de sağlık uzmanları tarafından tıbbi soruları doğru ve güvenli bir şekilde yanıtlama becerisi açısından değerlendirildi.

Ancak General Catalyst’in genel müdürü Hemant Taneja endişesini dile getirmedi.

E-posta yoluyla “Munjal ve ben bu şirketi, sağlık hizmetlerinin sağlık uygulamaları için özel olarak oluşturulmuş kendi dil modeline ihtiyacı olduğu inancıyla kurduk – adil, tarafsız, güvenli ve toplum için faydalı bir dil” dedi. “‘Sağlıklı’ bir veri diyetiyle beslenen ve her özel görev için tıp uzmanlarından kapsamlı insan geri bildirimlerini dahil etmeyi amaçlayan bir eğitim yaklaşımı içeren, yüksek düzeyde bütünlüğe sahip bir yapay zeka uygulaması oluşturmak için yola çıktık. Sağlık hizmetlerinde ‘hızlı hareket edip bir şeyleri bozmayı’ göze alamayız.”

Shah, 50 milyon dolarlık tohum diliminin büyük kısmının yetenek, bilgi işlem verileri ve ortaklıklara yatırım yapılmasına ayrılacağını söylüyor.