Nel corso dell’anno 2023, il settore medico ha assistito a notevoli progressi nell’utilizzo dell’intelligenza artificiale per risolvere complessi problemi. I grandi modelli linguistici hanno svolto un ruolo cruciale in questa evoluzione, aprendo nuove possibilità per le pratiche sanitarie. Di seguito, esamineremo cinque modelli di intelligenza artificiale nel campo medico che promettono di avere un impatto significativo.
- Med-PaLM 2: Med-PaLM è un modello linguistico sviluppato per rispondere con alta precisione a domande mediche. La sua ultima iterazione, Med-PaLM 2, è stata presentata durante l’evento annuale di Google Health nel marzo 2023. Con un notevole tasso di precisione dell’86,5% sulle domande in stile USMLE, questo modello è stato progettato per fornire risposte complete e accurate alle domande sulla salute dei consumatori. Med-PaLM 2 è attualmente soggetto a test limitati per esplorare i suoi potenziali casi d’uso e raccogliere feedback.
- AlphaFold 2.3: AlphaFold, sviluppato da DeepMind in collaborazione con l’EMBL-EBI, è un sistema di intelligenza artificiale in grado di predire con precisione e velocità la struttura delle proteine. Nel 2023, sono state rese disponibili oltre 200 milioni di previsioni sulla struttura delle proteine, con un potenziale per ampliare significativamente la conoscenza nella biologia. AlphaFold è stato riconosciuto dalla comunità Critical Assessment of Protein Structure Prediction (CASP) per le sue notevoli capacità nel ripiegamento proteico.
- Bioformer: Bioformer è un modello BERT compatto adattato per l’estrazione di testi biomedici. Questo modello, addestrato specificamente su abstract di PubMed e articoli full-text di PubMed Central, è stato sviluppato per ridurre le dimensioni del modello mantenendo alte prestazioni nell’elaborazione del linguaggio naturale in ambito biomedico. Bioformer ha dimostrato un potenziale significativo per applicazioni di PNL su larga scala.
- RoseTTAFold All-Atom: RoseTTAFold è un programma di deep learning che modella le strutture proteiche. L’aggiornamento RoseTTAFold All-Atom consente di modellare complessi biologici completi, comprese le interazioni tra proteine, DNA, RNA e altre molecole, aprendo nuove possibilità nella ricerca sulla biologia e sulla scoperta di farmaci.
- ChatGLM-6B: ChatGLM-6B è un modello di dialogo addestrato specificamente per scopi medici. Risolvendo le sfide legate all’implementazione di modelli di dialogo in ambito sanitario, gli sviluppatori hanno creato un sistema altamente efficiente. Questo modello, adattato per rispondere alle preferenze umane, offre risposte accurate ed è stato ottimizzato con l’uso dell’adattamento di basso rango (LoRA).
Questi modelli di intelligenza artificiale promettono di rivoluzionare il settore medico, offrendo soluzioni avanzate per problemi complessi e contribuendo a migliorare la pratica medica in modo significativo. Sebbene siano ancora in fase di sviluppo, rappresentano un passo importante verso un futuro in cui l’intelligenza artificiale gioca un ruolo sempre più rilevante nella cura della salute.