Los modelos de idiomas grandes prometen predecir los resultados del tratamiento del cáncer de hígado.

Prof. del Instituto de Ciencias Físicas de Hefei del Profesor Instituto de Academia de Ciencias de China. Un equipo de investigación dirigido por Lee Hai sistemáticamente para descubrir que los modelos de idiomas grandes (LLM) pueden ayudar a predecir las reacciones de tratamiento del cáncer de hígado: una nueva ruta hacia la medicina de privación de AI-Ideed.

Hubo conclusiones Publicado En Revista del sistema médico,

El carcinoma de hepatoseller (HCC) es uno de los cáncer más común y mortal en todo el mundo. Para los pacientes con CHC avanzado, los tratamientos combinados como los inhibidores del punto de control inmune y el tratamiento dirigido proporcionan cierta esperanza, pero solo el 30% de los pacientes reaccionan de manera efectiva. Este tratamiento hace que la predicción exacta de la reacción sea un requisito insatisfecho importante en oncología individual.

En este estudio, los investigadores evaluaron el rendimiento de LLMS-4, GPT-4O, Google Gemini y Deepsek, liderando la predicción de los resultados del tratamiento utilizando el aprendizaje de disparo cero. Esto significa que el modelo aún no estaba entrenado en datos previos a la captura sobre el cáncer de hígado. El conjunto de datos incluyó información clínica y de imágenes de 186 pacientes con CHC pasivos.

Para aumentar el desempeño, los investigadores probaron diversas estrategias de toma de decisiones, como reglas de votación y combinaciones lógicas, y un modelo híbrido llamado Gemini-GPT.

El modelo Gemini-GPT demostró la precisión del pronóstico en el equilibrio con médicos superiores con más de 15 años de experiencia, al tiempo que mejora a los médicos de los textos junior y mediano en velocidad y precisión. Produce continuamente consecuencias estables en diversos tipos de tratamiento y etapas de la enfermedad, y es particularmente confiable en la identificación de pacientes con posibilidad de beneficio médico, a menudo mostrando más estabilidad que los médicos humanos.

La aplicación de estrategias lógicas simples mejoró su utilidad práctica en entornos clínicos.

Instrucciones -No Premio -Better para alentar el pensamiento científico, encontrar estudios

"Este estudio sugiere cómo la IA puede ayudar a los médicos a tomar mejores decisiones y proporcionar más tratamiento personal para pacientes con cáncer", pro. Dijo Lee Hai.

El trabajo es un paso importante hacia la integración confiable de la IA en oncología del mundo real, lo que indica que LLM puede hacer más de lo que el lenguaje puede causar, predecir y apoyar decisiones médicas importantes.