Het generatieve AI-systeem van Google, Bard, heeft het potentieel om een ​​revolutie teweeg te brengen in de gezondheidszorg

De race om kunstmatige intelligentie (AI) -technologie op een zinvolle manier te implementeren, is nog nooit zo hevig geweest. In het bijzonder heeft generatieve AI onlangs de wereld stormenderhand veroverd en een heel domein van toepassingen, technologie en potentiële waarde gecreëerd.

JP Morgan Insights publiceerde onlangs een artikel met de titel “Is generatieve AI een game-wisselaar?" waarin wordt uitgelegd dat "Generatieve AI - een categorie van kunstmatige intelligentie-algoritmen die nieuwe inhoud kunnen genereren op basis van bestaande gegevens - is geprezen als de volgende grens voor verschillende industrieën, van technologie tot bankieren en media." Gokul Hariharan, Co-Head of Asia Pacific Technology, Media and Telecom Research bij JP Morgan, herhaalde verder dat “generatieve AI in wezen het geld en de tijd vermindert die nodig is voor het maken van inhoud – voor tekst, code, audio, afbeeldingen, video en combinaties daarvan. ”— de weg vrijmaken voor ontwrichtende innovatie.

Het valt niet te ontkennen dat technologiebedrijven voorop willen lopen bij deze innovatie.

Eerder vorige week kondigde Google zijn langverwachte volgende stap voorwaarts aan met betrekking tot generatieve AI. In de officiële blog van Google, het trefwoord, Sissie Hsiao, Vice President of Product, en Eli Collins, Vice President of Research, introduceerden open toegang tot Bard, een experiment waarmee gebruikers rechtstreeks kunnen communiceren met het generatieve AI-platform van Google en dienovereenkomstig feedback kunnen delen.

De auteurs legden uit: “Vandaag beginnen we de toegang tot Bard te openen, een vroeg experiment waarmee je kunt samenwerken met generatieve AI […] Je kunt Bard gebruiken om je productiviteit te verhogen, je ideeën te versnellen en je nieuwsgierigheid te voeden. Je zou Bard kunnen vragen om je tips te geven om je doel om dit jaar meer boeken te lezen te bereiken, kwantumfysica in eenvoudige bewoordingen uit te leggen of je creativiteit aan te wakkeren door een blogpost te schrijven. We hebben tot nu toe veel geleerd door Bard te testen, en de volgende cruciale stap om het te verbeteren is om feedback te krijgen van meer mensen.”

Het artikel legt ook het concept uit achter een groot taalmodel (LLM), de technologie die het systeem aandrijft: “Bard wordt aangedreven door een groot taalmodel voor onderzoek (LLM), met name een lichtgewicht en geoptimaliseerde versie van LaMDA, en zal worden bijgewerkt met nieuwere, meer capabele modellen in de loop van de tijd. Het is gebaseerd op Google's begrip van kwaliteitsinformatie. Je kunt een LLM zien als een voorspellingsmachine. Wanneer het een prompt krijgt, genereert het een reactie door woord voor woord te selecteren uit woorden die waarschijnlijk als volgende zullen komen. Elke keer de meest waarschijnlijke keuze kiezen zou niet tot zeer creatieve reacties leiden, dus er is enige flexibiliteit ingecalculeerd. We blijven zien dat hoe meer mensen ze gebruiken, hoe beter LLM's worden in het voorspellen welke reacties nuttig kunnen zijn.

LaMDA, een afkorting van 'Language Model for Dialogue Applications', is Google's doorbraak in het bouwen van een adaptief gesprekstaalmodel, getraind op geavanceerde dialoog en de nuances van menselijke taal. Nu gebruikt Google een iteratie van deze doorbraak met Bard, om hopelijk de technologie om te vormen tot iets dat nuttig kan zijn en waarde kan creëren voor gebruikers.

Deze technologie heeft ongetwijfeld ongelooflijke potentiële implicaties voor de gezondheidszorg. De meest voor de hand liggende toepassing is dat patiënten met goed getrainde en geteste modellen kunnen beginnen met het zoeken naar medisch advies en aanbevelingen van het systeem, vooral als de conversatie-interface robuust is. Dit moet natuurlijk met de nodige voorzichtigheid worden benaderd, aangezien de modellen slechts zo goed zijn als de gegevens waarmee ze zijn getraind, en zelfs dan kunnen ze fouten maken.

De auteurs van het artikel leggen uit: “Hoewel LLM's een opwindende technologie zijn, zijn ze niet zonder fouten. Omdat ze bijvoorbeeld leren van een breed scala aan informatie die vooroordelen en stereotypen uit de echte wereld weerspiegelt, komen die soms naar voren in hun output. En ze kunnen onnauwkeurige, misleidende of valse informatie verstrekken terwijl ze deze zelfverzekerd presenteren. Toen hem bijvoorbeeld werd gevraagd om een ​​paar suggesties voor gemakkelijke kamerplanten te delen, presenteerde Bard op overtuigende wijze ideeën... Vervolgens presenteren ze het voorbeeld van hoe het systeem een ​​onjuiste wetenschappelijke naam voorstelde voor de Zamioculcas Zamiifolia-plant.

Als het echter correct wordt gedaan, is er zoveel potentieel met betrekking tot het mogelijk maken van medisch geletterde gesprekken, misschien zelfs als een manier om artsen en specialisten te helpen bij het opstellen van diagnostische plannen of het overbruggen van zorg voor hun patiënten.

Op grotere schaal biedt de mogelijkheid om intuïtieve modellen zoals deze te trainen een geweldige kans om robuuste inzichten uit data te halen. De gezondheidszorg is een miljardenindustrie waar jaarlijks terabytes aan gegevens worden geproduceerd. Het overlappen van geavanceerde kunstmatige intelligentie en machine learning-modellen met deze gegevens kan aanzienlijke kansen bieden om deze informatie beter te begrijpen en te gebruiken voor het algemeen belang.

Er zijn zeker veel ethische en veiligheidsuitdagingen waarmee rekening moet worden gehouden bij AI in het algemeen en specifiek bij generatieve AI. In producten als deze zijn er tal van risico's waarvoor technologiebedrijven een oplossing moeten vinden, variërend van de productie van haatdragende taal en taal die kan worden misbruikt, tot het genereren van misleidende informatie, wat vooral gevaarlijk kan zijn in een zorgomgeving. Ongetwijfeld mogen patiënten alleen medische zorg zoeken bij opgeleide en bevoegde medische professionals.

Desalniettemin hebben Google en andere bedrijven die zulke geavanceerde tools ontwikkelen een groot potentieel om enkele van 's werelds moeilijkste problemen op te lossen. Dienovereenkomstig nemen ze ook een grote verantwoordelijkheid op zich om deze producten op een veilige, ethische en consumentgerichte manier te creëren. Als het echter correct wordt uitgevoerd, kan de technologie mogelijk de gezondheidszorg voor toekomstige generaties veranderen.

De inhoud van dit artikel wordt niet geïmpliceerd als en mag niet worden vertrouwd of vervangen door professioneel medisch advies, diagnose of behandeling op welke manier dan ook, en is niet als zodanig geschreven of bedoeld. Deze inhoud is alleen voor informatieve doeleinden. Raadpleeg een opgeleide medische professional voor medisch advies.