Des scientifiques d’une université américaine ont développé un nouveau modèle d’intelligence artificielle (IA). Conçu pour prendre en charge un large éventail de tâches médicales et scientifiques, BiomedGPT pourrait aider les médecins en interprétant des images médicales complexes ou contribuer à la découverte de médicaments en prédisant le comportement des molécules.
Les modèles d’intelligence artificielle (IA) biomédicale traditionnels sont conçus pour des tâches ou des modalités spécifiques. Leur manque d’agilité limite dans leur déploiement dans le monde réel. Ces outils sont généralement lourds et fermés aux chercheurs, aux praticiens et aux patients.
Une étape majeure est peut-être franchie avec BiomedGPT. Dans une étude publiée dans la revue Nature Medicine, ce modèle d’IA est décrit comme « le premier modèle de base de langage de vision léger et open source, conçu comme un généraliste capable d’effectuer diverses tâches biomédicales ».
L’étude de l’université de Lehigh, en Pennsylvanie, aux États-Unis, menée en collaboration avec plusieurs institutions, explique que ce modèle d’IA n’a pas besoin d’être spécialisé pour des tâches spécifiques, telles que l’analyse de radiographies ou le résumé de documents.
Ce modèle « généraliste » repose sur deux piliers. Le premier système est formé pour comprendre les images biomédicales. Le second a été entraîné pour comprendre et évaluer les textes biomédicaux. La combinaison de ces deux éléments permet au modèle de relever un large éventail de défis biomédicaux, en s’appuyant sur les connaissances tirées des bases de données d’imagerie biomédicale et de l’analyse et de la synthèse des rapports de recherche scientifique et médicale.
Interpréter des données cliniques
Des évaluations humaines ont été réalisées afin de constater les capacités de BiomedGPT dans la réponse aux questions visuelles en radiologie, la génération de rapports et le résumé.
BiomedGPT présente une capacité de prédiction avec un faible taux d’erreur de 3,8 % dans la réponse aux questions, un taux d’erreur de 8,3 % dans la rédaction de rapports radiologiques complexes, et une bonne capacité de résumé.
Il est en effet capable de synthétiser des données provenant de sources multiples, ce qui en fait une ressource précieuse pour comprendre des concepts biomédicaux complexes, les derniers résultats de la recherche et les tendances émergentes.
Par exemple, il peut analyser des études scientifiques pour fournir des résumés, interpréter des données cliniques et offrir un aperçu des dernières avancées médicales, servant de pont entre les données brutes et les connaissances exploitables.
Les médecins, les infirmières et les autres prestataires de soins de santé pourraient donc à terme utiliser BiomedGPT pour se tenir au courant des derniers traitements, des techniques de diagnostic et des directives cliniques, afin d’améliorer les soins prodigués aux patients.
Cet article est paru en premier sur techniques-ingenieur.fr
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