Оцінка ефективності великої мовної моделі Google Bard у діагностиці захворювань
Дата
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Ужгород: ФОП «Сабов А.М.»
Анотація
У дослідженні оцінювалась здатність ВММ Google Bard встановлювати правильний діагноз на основі аналізу 50 клінічних випадків. На першому етапі без варіантів відповідей ВММ визначила правильний діагноз у 38% випадків. Модель не змогла інтерпретувати зображення медичних даних без текстового опису. На другому етапі з наданими варіантами діагнозів точність збільшилась до 62%. Найбільші труднощі викликали атипові випадки, поєднані хвороби та неповні дані. Загалом ВММ продемонструвала потенціал для діагностики, проте її ефективність залишається невисокою. Необхідне подальше вдосконалення моделі, зокрема покращення роботи з неповною інформацією. Додавання структурованих медичних даних підвищує якість діагностики. Перед клінічним використанням потрібна ретельна оцінка надійності ВММ на великих обсягах реальних даних.
Опис
Тип публікації
Text
Тип текстової публікації
Тези до статті
ISSN
978-617-8127-33-6
Ключові слова
штучний інтелект, великі мовні моделі, діагностика захворювань, аналіз клінічних даних, Google Bard
Бібліографічний опис
Михалко Я.О., Кіш П.П. Оцінка ефективності великої мовної моделі Google Bard у діагностиці захворювань / Я.О. Михалко, П.П. Кіш // Матеріали 78-ї підсумкової наукової конференції професорсько-викладацького складу УжНУ. Факультет післядипломної освіти та доуніверситетської підготовки (27 лютого 2024 р.), – Ужгород: ФОП «Сабов А.М.», 2024. – С. 8-9.