Des scientifiques chinois et singapouriens ont collaboré sur un modèle multimodal de langage à grande échelle (MLL) utilisant l'intelligence artificielle (IA) pour assister les médecins dans les soins primaires aux patients diabétiques, notamment dans le diagnostic, et ainsi améliorer les résultats thérapeutiques. Il s'agit du premier modèle de ce type au monde, et les recherches viennent d'être publiées dans la revue Nature Medicine.
L'équipe de recherche utilise l'IA pour diagnostiquer et traiter le diabète. (Source : Université Carnegie Mellon) |
On estime que plus de 500 millions de personnes dans le monde étaient diabétiques en 2021, principalement dans les pays à revenu faible ou intermédiaire, qui sont souvent confrontés à une pénurie de personnel de santé primaire qualifié et à un dépistage approprié limité de la rétinopathie diabétique, l’une des complications du diabète qui affecte l’œil.
Face à cette réalité, des chercheurs de l'Université Tsinghua, de l'Université Jiao Tong de Shanghai et de l'Université nationale de Singapour ont développé un modèle similaire au modèle de langage GPT-4 de la société de technologie d'intelligence artificielle OpenAI qui peut fournir aux médecins de soins primaires des conseils sur la gestion des dossiers médicaux pendant les soins et le traitement des patients diabétiques.
Appelé DeepDR-LLM, le modèle intègre à la fois le langage et l'image, conçu pour exploiter les fonctionnalités supérieures des grands modèles de langage actuels et de l'apprentissage en profondeur, afin de fournir une solution complète en matière de diagnostic d'image et de formulation de recommandations de traitement appropriées.
L'équipe a utilisé un modèle de gestion de la rétine open source contenant 371 763 recommandations de prise en charge réelles provenant de 267 730 participants. De plus, les scientifiques ont exploité 21 jeux de données d'images rétiniennes provenant de sept pays, dont la Chine, Singapour, l'Inde, la Thaïlande, le Royaume-Uni, l'Algérie et l'Ouzbékistan.
Dans une étude rétrospective ultérieure, DeepDR-LLM a montré des performances comparables à celles du personnel de soins primaires lorsque le modèle était défini sur l'anglais, tandis que le modèle était plus performant lorsqu'il était défini sur le chinois.
De plus, en évaluant la tâche d'identification de la rétinopathie diabétique, la précision moyenne des médecins de soins primaires lorsqu'ils étaient soutenus par le modèle est passée à plus de 92 %, supérieure aux 81 % sans utiliser le modèle de l'équipe de recherche.
Source : https://baoquocte.vn/benh-nhan-tieu-duong-sap-duoc-nhan-vien-y-te-ai-cham-soc-280474.html
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