- Генеративный ИИ заменит 80 % рабочей силы,... (7)
- «Народная видеокарта» за 40 000 рублей.... (11)
- Процессоры с частотой 5 ГГц — это уже... (7)
- Noctua представила дебютную СЖО и показала в... (8)
- «Патриот» не спасает: продажи УАЗ продолжают... (8)
- Скидки до 600 тыс. рублей и цена от 1,8 млн... (5)
- Долгожданная финальная HyperOS 2.2 выходит... (59)
- Яндекс выходит на улицу: портативная колонка... (54)
- Nothing уточнила, когда представит... (58)
- Марсоход NASA Perseverance добрался до плато... (45)
- 6800 мАч, 120 Вт, Snapdragon 8 Elite, экран... (89)
- Вместо Volkswagen Tiguan: в России появился... (87)
- Сотрудник Microsoft попытался сорвать... (81)
- Noctua представила передовой 120-мм... (83)
- В России переписали цены на Toyota Harrier:... (131)
- Apple разрешила Spotify продавать аудиокниги... (126)
ИИ сдал экзамен для врачей: новый подход к структурированию знаний повысил точность диагнозов
Дата: 2025-04-25 19:32
Исследователи из Университета Буффало совершили прорыв в области медицинского искусственного интеллекта: их метод Semantic Clinical Artificial Intelligence (SCAI) позволил языковым моделям значительно улучшить результаты на экзамене USMLE — тесте для получения медицинской лицензии в США. Ключевой компонент технологии, механизм RAG, обогащает модель структурированными клиническими данными, что особенно помогло компактным версиям ИИ. Например, модель с 13 миллиардами параметров смогла преодолеть проходной порог на Step 3 USMLE только после интеграции SCAI, тогда как более мощные версии (70 и 405 миллиардов параметров) достигли точности выше 90% на отдельных этапах. Это открытие задаёт вектор для разработки инструментов, способных работать в партнёрстве с врачами.
Принцип работы SCAI напоминает создание цифрового медицинского справочника. Алгоритм анализирует учебные материалы, клинические руководства и базы данных (например, MedlinePlus и DrugBank), выделяя связи между симптомами, анализами и диагнозами в виде троек «объект-отношение-субъект». Эти структурированные данные преобразуются в числовые шаблоны, которые модель использует для дополнения контекста при ответе на вопрос. Например, при запросе о пациенте с кашлем и температурой система автоматически подключает информацию о типичных возбудителях пневмонии или рекомендует исключить COVID-19. Такой подход снижает риск «галлюцинаций» — генерации непроверенных фактов.

Эффективность метода подтверждают конкретные кейсы. В одном из вопросов USMLE описывалась 24-летняя пациентка с учащённым мочеиспусканием на фоне авиафобии. Базовая модель Llama 13B без SCAI предложила успокоительные, но после добавления структурированных данных (связь между приёмом оральных контрацептивов и аменореей, роль анализа мочи в диагностике кристаллурии) ИИ рекомендовал поведенческую терапию — корректный ответ, соответствующий стресс-индуцированной дисфункции мочевого пузыря.
Главное преимущество SCAI RAG — возможность «дообучения» моделей без их полной перестройки. Это критически важно для медицины, где данные постоянно обновляются. Например, при появлении новых клинических рекомендаций по лечению диабета система может оперативно интегрировать их в свою базу, не требуя месяцев на переобучение. При этом уровень ошибочных ответов у самой крупной модели (405B) с SCAI составил всего 4,9% на этапе Step 3 против типичных 10-15% у базовых ИИ.
Авторы подчёркивают: цель технологии — не замена врачей, а создание инструментов для снижения диагностических ошибок и ускорения принятия решений. Уже сегодня SCAI можно применять в образовании — например, для симуляции сложных клинических случаев в обучении студентов. В перспективе подобные системы могут стать частью электронных медкарт, анализируя историю пациента и предлагая врачу актуальные рекомендации.
Однако внедрение таких решений потребует тщательной валидации. Следующий шаг учёных — тестирование SCAI в реальной клинической практике, где важно не только качество ответов, но и скорость работы, интеграция с медоборудованием, а также этические аспекты.
Подробнее на iXBT
Предыдущие новости
Всего 300 долларов за новейшую видеокарту Nvidia. Продажи GeForce RTX 5060 стартуют 19 мая, но она может оказаться котом в мешке
Ресурс Videocardz сообщил о том, что продажи самой доступной видеокарты Nvidia нового поколения из уже представленных — GeForce RTX 5060 — стартуют 19 мая. Эта дата была подтверждена самой Nvidia, компания сейчас работает над запуском новинки со своими партнерами. Фото: Videocardz Одновременно партнеры связываются с обозревателями, чтобы узнать, заинтересованы ли они в...
Doom: The Dark Ages отправит игроков сражаться с безумными врагами в лавкрафтианском измерении — первый геймплей в Космическом царстве
Руководитель разработки Doom: The Dark Ages Хьюго Мартин (Hugo Martin) в официальном блоге PlayStation представил один из миров, которые предстоит посетить Палачу Рока в амбициозном шутере от id Software. Источник изображений: id...
Акции Intel обвалились на 7 % после провального квартального отчёта
Акции Intel во время сегодняшних торгов упали на 10 %, достигнув минимума в $19,34 за акцию. Спад вызван опасениями рецессии из-за новых таможенных пошлин, вводимых администрацией США. Это снижение полностью нивелировало ранее наметившийся рост акций Intel, вызванный позитивными прогнозами. На момент написания новости акции отыграли три процентных пункта и торговались по...
Один видеоролик — и робот готов: учёные научили машины копировать действия человека за 30 минут
Исследователи из Корнеллского университета представили систему RHyME, которая позволяет роботам осваивать сложные задачи после просмотра всего одного видео — как если бы человек научился водить машину, один раз посмотрев ролик на YouTube. Технология не только ускоряет обучение, но и решает ключевую проблему современной робототехники: неспособность роботов адаптироваться к...