Ein in Hongkong entwickelter KI-Assistent mit großer Sprachmodell hat eine hohe Genauigkeit der Staging und der Risikoklassifizierung von Schilddrüsenkrebs gezeigt.
Ein Staff von Forschern der Li Ka Shing -Fakultät für Medizin der Universität von Hongkong (HKUMED), dem Innohk Laboratory of Information Discovery for Well being, und der London College of Hygiene und tropischer Medizin führte die Studie durch, in der der weltweit erste AI -Assistent für die Klassifizierung der Krebsbühne und Risikokategorien der Krebskrebs und Risiko -Kategorien der Welt errichtet wurde.
Ergebnisse
Das KI-Modell nutzt vier Open-Supply-LLMs, nämlich Mistral von französischer Startup Mistral AI, LLAMA-Modell von Meta AI, Googles Gemma und Qwen von Alibaba Cloud in China, um freie Textdokumente, einschließlich klinischer Notizen, Pathologischen Berichte und Operation Data, zu analysieren.
Es bietet Krebs -Staging und Risikoklassifizierung auf der Grundlage der weit verbreiteten 8. Ausgabe des TNM Most cancers Staging Methods (AJCC) und des ATA -Klassifizierungssystems der American Thyroid Affiliation (AMCC).
Das Modell wurde mit Open-Entry-Pathologieberichten aus dem Most cancers Genome Atlas-Programm geschult und gegen Open-Entry-Pathologie-Berichte validiert. Es wurde auch gegen rund 35 Pseudokasen validiert, die von endokrinen Chirurgen geschaffen wurden.
Bezogen auf Ergebnisse Der in NPJ Digital Drugs veröffentlichte KI-Assistent erreichte die Gesamtgenauigkeit von 92,9% -98,1% in der AJCC-Krebs-Staging und 88,5% -100% in der ATA-Risikoklassifizierung.
“Wir haben weitere Vergleichstests mit einem 'Zero-Shot-Ansatz' gegen die neuesten Versionen von Deepseek-R1 und V3 sowie Chatgpt-4O durchgeführt. Wir waren erfreut zu erkennen, dass unser Modell, das mit diesen leistungsstarken On-line-LLMs auftrat, mit dem Vorsprung der Studie auf A-TSZ-KE-LLM durchgeführt wurde.
Warum ist es wichtig
Krebs -Staging und Risikoklassifizierung werden durchgeführt, um Behandlungsentscheidungen zu leiten und das Überleben des Patienten vorherzusagen. Normalerweise kann diese Aufgabe viel Zeit in Anspruch nehmen, sagte das Forschungsteam, und so begannen sie, den AI -Assistenten zu entwickeln.
In Anbetracht seiner hohen Genauigkeit schlagen die Forscher vor, dass das KI-Instrument dazu beitragen könnte, die Zeit zu verkürzen, die Kliniker für die Vorbereitung vor der Entwicklung um die Hälfte ausgeben.
Prof. Wu teilt auch mit, dass sie die Offline -Funktion in ihren KI -Assistenten integriert haben, um seine Bereitstellung zu ermöglichen, ohne dass smart Patienteninformationen geteilt oder hochgeladen werden müssen.
“Das KI-Modell ist vielseitig und könnte leicht in verschiedene Umgebungen im öffentlichen und privaten Sektor sowie in lokaler und internationaler Gesundheits- und Forschungsinstitute integriert werden”, fügte Dr. Matrix Pilze Man-Him von HKUMED hinzu, der auch die Studie leitete.
Das Forschungsteam plant nun, seinen KI-Assistenten mit einem größeren realen Datensatz weiter zu validieren, bevor es in Krankenhäusern und anderen klinischen Umgebungen eingesetzt werden kann.
Der größere Pattern
In jüngster Zeit gab es Innovationen in Hongkong, die auch große Sprachmodelle und generative KI eingesetzt haben, um die Effizienz der Diagnose und des Managements der Krankheit zu verbessern.
Anfang dieses Jahres stellten HKU-Ingenieure ihr Genai-basierte System für Etikettfreie Tumorbildgebungwas sie als kostengünstige Möglichkeit vorgeschlagen haben, eine Einzelzellanalyse durchzuführen.
Drüben an der chinesischen Universität von Hongkong haben Ingenieure Integriert Deepseek in ein Blutdruckmanagementsystemder seine Rollout, insbesondere in ländlichen und abgelegenen Bereichen, skalieren könnte, da es keine kostspielige Ausrüstung erfordert.
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