比如X光,血液报告;其次如果具备视觉和听觉就更好了,题目可以通过“望闻问切”的几种方式来进行医学诊...
例如,一个临床医生小组判断,只有61.9%的Flan-PaLM长形式答案符合科学共识,而Med-PaLM答案的这一比例为92.6%,与临床医生生成的答案(92.9%)相当。同样,29.7%的Flan-PaLM答案被评为可能导致有害结果,而Med-PaLM的这一比率为5.8%,与临床医生产生的答案(6.5%)相当。 虽然这些结果是有希望的,但医学领域是复杂的。进一...
性能评估阶段,作者主要测试Med-PaLM M的“多面手”(即全科)能力、突发涌现能力以及放射学报告生成质量(与真实放射科医生进行对比)。结果显示:(1)与专业SOTA模型和无生物医学领域微调的广义模型(PaLM-E 84B)相比,Med-PaLM M在MultiMedBench上的所有任务、数据集和指标组合(共计14项)中,性能均基本接近SOT...
当地时间7月12日,谷歌和谷歌旗下人工智能公司DeepMind的研究人员在Nature上发表一项研究,提出了MultiMedQA评估基准,用于评测大语言模型在临床知识方面的表现,还详解了谷歌医疗大模型Med-PaLM的进化过程。结果研究人员发现,大语言模型构建的AI医生在很多方面与人类医生相当。
在LLM应用的场合中,最让人头疼的一点无疑是有时LLM不顾事实乱给回复
在Med-PaLM 2的这份长达30多页的技术报告中,作者对Med-PaLM 2训练所使用的数据集、建模方法、提示工程(Prompt Engineering)以及多项实验评估进行了详细的介绍。此外,作者团队还提到Med-PaLM 2是目前第一个在美国医疗执照考试上达到“专家”水平的大语言模型。需要明确的是,Med-PaLM 2是一个二代模型,它的前代...
3.1 自训练方法介绍 这里解释一下自训练,自训练是一个种模型的训练方法,主要用于在标注数据比较少的...
MedPaLM通过提供各种数据集来解决多项选择以及医疗人员提出的医疗和健康问题。这些数据集来自MedQA、MedMCQA、PubMedQA、LiveQA、MedicationQA 和MMLU。 此外,还有一个HealthSearchQA数据集作为经常搜索内容数据集。HealthsearchQA数据集包含3375个常见疾病和健康相关问题...