O Google anunciou o lançamento do MedLM, dois modelos básicos criados a partir do Med-PaLM 2, projetados para responder perguntas médicas, gerar insights a partir de dados não estruturados e resumir informações médicas.
Ao testar seus LLMs com organizações de saúde, aprendeu que os modelos de IA mais eficazes são projetados para atender a casos de uso específicos. Portanto, o modelo grande do MedLM é feito para resolver tarefas complexas, enquanto o outro é um modelo médio que pode ser ajustado e dimensionado para várias tarefas.
O Google fez parceria com a startup de documentação clínica Augmedix para utilizar o MedLM para converter dados em anotações médicas e anunciou que a empresa de pesquisa e desenvolvimento de medicamentos BenchSci está usando o tecnologia para descoberta e para acelerar o processo de desenvolvimento de medicamentos.
A empresa também colaborou com a Accenture para aumentar a adoção empresarial e ajudar as organizações de saúde a utilizar o MedLM e a Deloitte e prestadores de cuidados de saúde para ajudar as equipes de atendimento a obter informações de diretórios de prestadores e documentos de benefícios para ajudar os agentes do contact center a identificar os prestadores mais adequados para os membros.
Med-Palm 2: evolução
Med-PaLM 2 foi testado em questões do tipo exame de licenciamento médico dos EUA em março e realizado em um laboratório “especializado” nível de candidato com 85% + precisão. O LLM também recebeu uma pontuação de aprovação no conjunto de dados MedMCQA, um conjunto de dados de múltipla escolha projetado para responder a questões reais de exames de admissão médica.
Quando o Med-PaLM foi lançado pela primeira vez, ele mostrou 67,6% de precisão em responder corretamente ao MedQA (perguntas do tipo US Medical Licensing Exam). Alguns meses depois, aumentou para 85%+ precisão e, no último relatório, estava em 92,6 % preciso.
