Mô hình lớn trong lĩnh vực y tế: Cơ hội và Thử thách

Hiện nay, mô hình lớn đang trở thành một xu hướng nổi bật không chỉ trong lĩnh vực công nghệ thông tin mà còn trong ngành y tế. Google mới đây đã giới thiệu mô hình y tế đa phương thức Med-Gemini với độ chính xác lên tới 91.1%, vượt xa series GPT-4. Trên thị trường nội địa, nhiều công ty lớn như Baidu, Tencent, và JD cũng đang tập trung vào lĩnh vực này.

Nhiều sản phẩm mô hình lớn đã được ứng dụng vào các cảnh quan y tế như sàng lọc và khám bệnh ban đầu tại bệnh viện. Tuy nhiên, việc triển khai rộng rãi vẫn còn nhiều rào cản cần vượt qua.

Thực tế và Thách thức trong việc triển khai mô hình lớn trong y tế

Tiến sĩ Liu Shengping, Phó giám đốc phòng thí nghiệm AI của CloudKnowSound, chia sẻ rằng có nhiều vấn đề cần giải quyết. Đầu tiên là sự chấp nhận từ bác sĩ và bệnh nhân, đặc biệt là khi cần thay đổi thói quen làm việc. Thứ hai là chi phí triển khai, nếu sử dụng mô hình lớn trên quy mô lớn trong bệnh viện, chi phí phần cứng sẽ khá cao.

Để giảm thiểu “hiệu ứng ảo”, Tiến sĩ Liu cho biết họ đã áp dụng nhiều phương pháp như đảm bảo chất lượng và tính đa dạng của dữ liệu huấn luyện, sử dụng chiến lược giải mã giảm thiểu tri thức ảo, kết hợp kiến thức từ biểu đồ tri thức y tế, tăng cường tìm kiếm kiến thức y tế, kiểm tra lại kết quả sau khi mô hình hoạt động, và đánh giá độ tin cậy của kết quả đầu ra.

Chuẩn độ lâm sàng là tiêu chuẩn quan trọng nhất để đánh giá mức độ hiệu quả của mô hình lớn trong y tế, bao gồm độ chính xác chẩn đoán, tính hợp lý của lời khuyên điều trị và sự đồng nhất với quyết định của bác sĩ chuyên nghiệp. Ngoài ra, độ ổn định, khả năng mở rộng, tính giải thích, thân thiện với người dùng, bảo vệ dữ liệu cá nhân và tuân thủ pháp luật cũng là những yếu tố quan trọng.

Các ứng dụng và Triển vọng của Mô hình Lớn trong Y tế

Trong thời gian tới, Tiến sĩ Liu dự đoán rằng mô hình lớn sẽ đạt được sự chấp nhận rộng rãi hơn trong vòng 2 đến 5 năm. Hiện tại, một số bệnh viện đã bắt đầu thử nghiệm một số ứng dụng của mô hình lớn, và với kinh nghiệm tích lũy, mô hình lớn sẽ nhanh chóng được áp dụng rộng rãi.

Để tăng cường sự tin tưởng của cộng đồng đối với việc sử dụng mô hình lớn trong y tế, Tiến sĩ Liu đề xuất một số biện pháp như cải thiện tính minh bạch trong quá trình ra quyết định của mô hình, cung cấp đầu ra có thể giải thích để người dùng hiểu cách mô hình đưa ra kết luận, thực hiện các thử nghiệm lâm sàng nghiêm ngặt để chứng minh hiệu quả của mô hình, và tổ chức các chương trình giáo dục công chúng về tiềm năng và hạn chế của trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực y tế.

Triển vọng và Thử thách của Mô hình Lớn Y tế

Ngành công nghiệp y tế phức tạp và đòi hỏi độ chính xác cao, vì vậy việc phát triển mô hình lớn trong lĩnh vực này không phải là dễ dàng. Tiến sĩ Liu cho biết, CloudKnowSound đã chọn lĩnh vực y tế vì hai nguyên nhân chính. Một là tiềm năng ứng dụng, ngành y tế là một ngành chứa đựng nhiều văn bản và kiến thức, và mô hình lớn có thể được áp dụng hiệu quả trong việc xử lý hồ sơ bệnh án, hỗ trợ chẩn đoán, và nghiên cứu dược phẩm. Thứ hai là tiềm năng thương mại hóa, thị trường AI y tế có giá trị lớn và với sự tăng trưởng của công nghệ và sự chấp nhận từ cộng đồng, mô hình lớn có thể tạo ra mô hình kinh doanh quy mô lớn.

Để giải quyết các thách thức trong quá trình huấn luyện mô hình y tế, CloudKnowSound đã áp dụng hai chiến lược chính. Đầu tiên là làm sạch và tiền xử lý dữ liệu, loại bỏ nhiễu và thông tin không nhất quán để đảm bảo độ chính xác và nhất quán của dữ liệu. Thứ hai là ẩn danh và tẩy dữ liệu cá nhân để bảo vệ quyền riêng tư của bệnh nhân.

Kết luận

CloudKnowSound đã phát triển mô hình y tế SeaMountain với mục đích tạo ra một mô hình khác biệt so với các mô hình lớn khác. Họ đã sử dụng dữ liệu nội bộ độc quyền, áp dụng kỹ thuật tăng cường dữ liệu, và hợp tác với chuyên gia y tế để đảm bảo độ chính xác và chuyên môn của dữ liệu.

Hiện tại, SeaMountain được sử dụng chủ yếu trong việc tạo hồ sơ bệnh án, kiểm soát chất lượng hồ sơ bệnh án, báo cáo tự động cho các bệnh đặc biệt, kiểm soát phí bảo hiểm, và kiểm tra y tế trong quá trình bảo hiểm. Với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ, hy vọng rằng mô hình lớn sẽ ngày càng được chấp nhận và ứng dụng rộng rãi hơn trong ngành y tế.

Từ khóa:

• Mô hình lớn
• Y tế
• Triển khai
• Bảo mật
• Chuẩn độ lâm sàng