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HuatuoGPT : Faire avancer la consultation médicale avec l'IA

HuatuoGPT vise à améliorer les consultations médicales grâce à la technologie IA et aux conseils des médecins.

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Ces dernières années, la médecine s'est de plus en plus appuyée sur la technologie. Beaucoup de progrès ont été réalisés dans le développement de modèles de langage, qui peuvent aider dans différentes tâches de consultation médicale. L'un de ces modèles est HuatuoGPT, conçu pour assister lors des consultations médicales en utilisant un mélange de données provenant de médecins et de chatbots comme ChatGPT.

Le besoin d'outils avancés pour la consultation médicale

La médecine est un domaine vital qui vise à améliorer la santé et le bien-être humain. Les médecins expérimentés offrent souvent de meilleurs soins que les novices grâce à des années de pratique et d'apprentissage. Cependant, il y a une tendance croissante à utiliser l'intelligence artificielle (IA) pour aider à combler les lacunes en matière de connaissance médicale et d'accessibilité. L'IA peut apprendre des expériences passées et de vastes Sources de données pour aider dans divers domaines, y compris la santé.

L'objectif de l'IA en médecine est de rendre des ressources médicales de haute qualité accessibles à tous, peu importe leur localisation ou leur statut financier. Malheureusement, de nombreuses régions du monde manquent encore de soins médicaux adéquats, entraînant des souffrances inutiles et des pertes de vie.

Limitations des modèles de langage existants

Bien que des modèles comme ChatGPT aient montré des promesses dans des formats conversationnels, ils ne sont pas toujours fiables dans des contextes médicaux. Des études ont indiqué que des modèles, y compris ChatGPT et GPT-4, ont du mal avec des connaissances médicales spécifiques, surtout quand ça devient nuancé ou technique. Cela peut mener à des inexactitudes qui ne conviennent pas pour de vraies consultations médicales.

De plus, les modèles de langage ne peuvent souvent pas s'adapter à différents systèmes médicaux, comme la médecine chinoise ou indienne. Le manque d'approches individualisées peut diminuer l'efficacité de ces modèles dans les situations de soins de santé réelles.

HuatuoGPT : une nouvelle approche

HuatuoGPT vise à aborder ces problèmes en combinant des données de haute qualité provenant de médecins expérimentés avec les capacités conversationnelles de modèles de langage comme ChatGPT. L'objectif est de créer un modèle qui peut effectuer des consultations médicales plus comme un médecin que comme un chatbot général.

Sources de données

Le développement de HuatuoGPT utilise deux types principaux de données :

  1. Données distillées de ChatGPT : Cela inclut des ressources linguistiques générées par ChatGPT qui fournissent des réponses claires et structurées aux questions médicales.
  2. Données du monde réel de médecins : Cela est collecté à partir d'interactions réelles entre médecins et patients, offrant des aperçus sur des diagnostics précis et des options de traitement.

En fusionnant ces deux flux de données, HuatuoGPT peut fournir des réponses mieux informées tout en maintenant un ton conversationnel.

Processus de formation

La formation de HuatuoGPT implique deux étapes principales :

  1. Ajustement supervisé (SFT) : Cette phase initiale mélange les données distillées et du monde réel, permettant au modèle d'apprendre à la fois des réponses structurées et des connaissances médicales pratiques.

  2. Apprentissage par renforcement avec feedback IA (RLAIF) : Dans cette étape, le modèle reçoit des retours sur ses réponses. Cela l'aide à s'améliorer au fil du temps, alignant ses résultats plus étroitement avec les pratiques médicales réelles.

Évaluation et résultats

Pour vérifier l'efficacité de HuatuoGPT, un schéma d'évaluation complet a été mis en place. Cela incluait des évaluations automatiques et manuelles, examinant les performances du modèle sur diverses tâches médicales.

Évaluation par rapport à d'autres modèles

Lors des tests, HuatuoGPT a surpassé plusieurs modèles existants sur de multiples benchmarks médicaux. Notamment, il a obtenu de bons scores dans les évaluations automatiques et a maintenu une performance constante dans des conversations plus complexes et à plusieurs tours. La capacité du modèle à poser des questions clarificatrices et à fournir des informations détaillées a marqué une amélioration significative par rapport à ChatGPT et d'autres modèles similaires.

Cas d'utilisation de HuatuoGPT

Les applications potentielles de HuatuoGPT sont vastes, y compris :

  • Conseils médicaux et santé : Fournir des aperçus sur des questions relatives à la santé.
  • Triage : Aider à prioriser les soins aux patients en fonction des symptômes.
  • Diagnostic : Offrir des diagnostics potentiels basés sur les symptômes décrits.
  • Recommandations médicamenteuses : Suggérer des médicaments possibles en fonction des antécédents du patient.

Ces cas d'utilisation mettent en évidence comment HuatuoGPT peut aider dans diverses situations médicales, des questions générales aux besoins plus spécialisés.

Avantages de l'utilisation de HuatuoGPT

Plusieurs avantages clés se démarquent quand on considère la mise en œuvre de HuatuoGPT dans la pratique médicale :

Rentabilité

Le coût de service à plusieurs utilisateurs en ligne est considérablement inférieur à celui des consultations en personne traditionnelles. Une fois formé, le modèle peut gérer de nombreuses demandes simultanément, ce qui en fait une solution évolutive pour les fournisseurs de soins de santé.

Soulagement de la saturation des hôpitaux

Avec la pandémie récente soulignant les risques liés aux hôpitaux surchargés, des modèles comme HuatuoGPT peuvent offrir des alternatives en ligne. Cela réduit la pression sur les systèmes de santé en permettant aux patients de recevoir des conseils sans avoir à visiter physiquement les hôpitaux.

Accessibilité

HuatuoGPT a le potentiel de fournir des conseils médicaux aux personnes dans des zones éloignées avec un accès limité aux services de santé. Les plateformes en ligne peuvent atteindre des gens qui pourraient ne pas avoir accès à des professionnels de santé qualifiés, comblant des lacunes significatives dans les soins.

Confort pour les patients

Certaines personnes hésitent à demander de l'aide en raison de l'anxiété ou de la peur du jugement. Faciliter les consultations par une plateforme en ligne peut créer un environnement plus détendu où les patients se sentent plus à l'aise pour discuter de leurs préoccupations.

Défis et considérations éthiques

Bien que HuatuoGPT présente des possibilités passionnantes, plusieurs défis doivent être abordés :

Contrôle de la qualité

Il est essentiel de s'assurer que les informations fournies par HuatuoGPT sont précises et fiables. Le domaine médical a des normes éthiques strictes, et des informations inexactes peuvent entraîner des conséquences graves pour les patients. Un affinement et une surveillance continus des résultats du modèle sont cruciaux.

Confidentialité des données

Comme pour toute application IA, la gestion des données sensibles des patients doit être faite avec le plus grand soin. Il y a un besoin de mesures strictes pour protéger la confidentialité des patients et garantir la sécurité des données, surtout lorsqu'il s'agit d'interactions réelles médecin-patient.

Déploiement éthique

Bien que l'IA ait un grand potentiel, il faut veiller à ne pas trop s'appuyer sur des systèmes automatisés dans des situations qui nécessitent un jugement humain. Trouver le bon équilibre entre l'assistance par IA et l'expertise humaine est clé pour des soins médicaux efficaces.

Conclusion

HuatuoGPT représente une avancée significative dans l'intégration de l'IA et des soins de santé. En combinant des données distillées de chatbots et des aperçus du monde réel de médecins expérimentés, il vise à élever la qualité des consultations médicales. Bien qu'il montre des promesses, les défis du contrôle de la qualité, de la confidentialité des données et du déploiement éthique doivent être abordés avec soin. Alors que la recherche continue et que la technologie évolue, des modèles comme HuatuoGPT pourraient jouer un rôle crucial dans l'avenir des soins de santé accessibles.

Source originale

Titre: HuatuoGPT, towards Taming Language Model to Be a Doctor

Résumé: In this paper, we present HuatuoGPT, a large language model (LLM) for medical consultation. The core recipe of HuatuoGPT is to leverage both \textit{distilled data from ChatGPT} and \textit{real-world data from doctors} in the supervised fine-tuned stage. The responses of ChatGPT are usually detailed, well-presented and informative while it cannot perform like a doctor in many aspects, e.g. for integrative diagnosis. We argue that real-world data from doctors would be complementary to distilled data in the sense the former could tame a distilled language model to perform like doctors. To better leverage the strengths of both data, we train a reward model to align the language model with the merits that both data bring, following an RLAIF (reinforced learning from AI feedback) fashion. To evaluate and benchmark the models, we propose a comprehensive evaluation scheme (including automatic and manual metrics). Experimental results demonstrate that HuatuoGPT achieves state-of-the-art results in performing medical consultation among open-source LLMs in GPT-4 evaluation, human evaluation, and medical benchmark datasets. It is worth noting that by using additional real-world data and RLAIF, the distilled language model (i.e., HuatuoGPT) outperforms its teacher model ChatGPT in most cases. Our code, data, and models are publicly available at \url{https://github.com/FreedomIntelligence/HuatuoGPT}. The online demo is available at \url{https://www.HuatuoGPT.cn/}.

Auteurs: Hongbo Zhang, Junying Chen, Feng Jiang, Fei Yu, Zhihong Chen, Jianquan Li, Guiming Chen, Xiangbo Wu, Zhiyi Zhang, Qingying Xiao, Xiang Wan, Benyou Wang, Haizhou Li

Dernière mise à jour: 2023-05-24 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://arxiv.org/abs/2305.15075

Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2305.15075

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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