Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: https://dspace.uzhnu.edu.ua/jspui/handle/lib/60193
Название: Оцінка ефективності великої мовної моделі Google Bard у діагностиці захворювань
Другие названия: Evaluating the efficacy of Google Bard's large language model in disease diagnosis
Авторы: Михалко, Ярослав Омелянович
Кіш, Павло Павлович
Ключевые слова: штучний інтелект, великі мовні моделі, діагностика захворювань, аналіз клінічних даних, Google Bard
Дата публикации: мар-2024
Издательство: Ужгород: ФОП «Сабов А.М.»
Библиографическое описание: 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.
Краткий осмотр (реферат): 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.
Тип: Text
Тип публикации: Тези до статті
URI (Унифицированный идентификатор ресурса): https://dspace.uzhnu.edu.ua/jspui/handle/lib/60193
ISSN: 978-617-8127-33-6
Располагается в коллекциях:Наукові публікації кафедри терапії та сімейної медицини

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
Тези2024-2.pdf855.92 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.