“`html
Улучшение точности диагностики в LLM с помощью RuleAlign: кейс-исследование с использованием набора данных UrologyRD
LLM, такие как GPT-4, MedPaLM-2 и Med-Gemini, хорошо справляются с медицинскими бенчмарками, но им нужна помощь, чтобы воспроизвести диагностические способности врачей. В отличие от врачей, которые собирают информацию о пациенте через структурированный опрос и обследования, LLM часто нуждаются в более логической последовательности и специализированных знаниях, что приводит к недостаточному диагностическому рассуждению. Хотя они могут помогать в начальном скрининге с использованием медицинских корпусов, их ответы могут быть несогласованными и не соответствовать профессиональным рекомендациям, особенно в сложных или специализированных случаях. Это подчеркивает их ограничения в предоставлении надежных медицинских диагнозов.
Практические решения и ценность:
Исследователи из Университета Чжэцзян и Ant Group представили RuleAlign, который нацелен на выравнивание LLM с конкретными диагностическими правилами для улучшения их эффективности в качестве ИИ-врачей. Они разработали медицинский диалоговый набор данных UrologyRD, сосредоточенный на правилах урологических взаимодействий. С использованием обучения предпочтениям модель обучается таким образом, чтобы ее ответы соответствовали установленным протоколам без необходимости дополнительной человеческой аннотации. Экспериментальные результаты показывают, что RuleAlign улучшает производительность LLM как в однокруговых, так и в многокруговых оценках, демонстрируя свой потенциал в медицинской диагностике.
Медицинские LLM быстро развиваются в науке и промышленности, с усилиями, направленными на интеграцию медицинских данных в общие LLM с помощью надзорного донастройки (SFT). Значительные примеры включают MedPaLM-2, Med-Gemini и китайские модели, такие как DoctorGLM и HuatuoGPT-II. Эти модели часто используют специализированные наборы данных, такие как BianQueCorpus, для сбалансированного задания вопросов и консультаций. Оптимизируйте LLM с помощью обучения предпочтениям и моделей вознаграждения для улучшения подходов к выравниванию моделей, таких как RLHF и DPO. Техники, такие как SLiC и SPIN, улучшают выравнивание, объединяя функции потерь, аугментацию данных и итерационное обучение.
Для создания набора данных UrologyRD исследователи сначала собрали подробные диагностические правила, суммируя соответствующие медицинские разговоры и извлекая ключевые рекомендации. Эти правила сосредоточены на урологии и указывают ограничения, связанные с заболеваниями, и существенные доказательства для диагностики. Набор данных был создан путем отображения названий заболеваний на более общие категории и адаптации диалогов с использованием этих правил. Для выравнивания LLM с человеческими целями фреймворк RuleAlign использует обучение предпочтениям. Он оптимизирует выводы LLM, обучаясь на диалогах на основе правил, различая предпочтительные и непредпочтительные ответы и улучшая их через семантическую схожесть и нарушение порядка диалога для повышения диагностической точности.
Оценка производительности LLM в медицинской диагностике осуществляется с помощью однокруговых и многокруговых тестов. В однокруговых тестах применяются метрики, такие как perplexity, ROUGE и BLEU, а также тестирование SP, которое оценивает модели по полноте информации, рациональности руководства, логическости диагностики, клинической применимости и логичесости лечения. RuleAlign демонстрирует превосходную производительность, улучшая показатели ROUGE и BLEU и снижая perplexity. Он эффективно выравнивает ответы LLM с диагностическими правилами, хотя иногда испытывает затуманенность и логическую последовательность. Оптимизационные стратегии метода, включая семантическую схожесть и нарушение порядка, значительно улучшают точность и последовательность модели при создании медицинских диалогов.
В заключение, исследование представляет набор данных UrologyRD, основанный на диагностических правилах, и предлагает RuleAlign, инновационный метод для автоматического создания и выравнивания пар предпочтений. Эксперименты демонстрируют эффективность RuleAlign в различных настройках оценки. Несмотря на прогресс в LLM, таких как GPT-4, MedPaLM-2 и Med-Gemini, которые конкурируют с человеческими экспертами, остаются проблемы с диагностическими способностями, особенно в сборе информации о пациентах и рассуждениях. RuleAlign стремится решить эти проблемы, выравнивая LLM с диагностическими правилами, что потенциально продвигает исследования в области ИИ-приложений в медицине и улучшает роль LLM как ИИ-врачей.
Проверьте статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на нас в Twitter и LinkedIn. Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашей группе в Reddit.
Прочитайте статью “Улучшение точности диагностики в LLM с помощью RuleAlign: кейс-исследование с использованием набора данных UrologyRD” на MarkTechPost.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Enhancing Diagnostic Accuracy in LLMs with RuleAlign: A Case Study Using the UrologyRD Dataset.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь, какие ключевые показатели эффективности (KPI) вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ-решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot itinai.ru/aisales. Этот AI-ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
“`
