Inteligența artificială în medicină: Prompt chaining pentru diagnosticarea bolilor rare

Data publicării: 30/01/2024  Autor: Iurie Tataru

Etichete: ChatGPT  Google Bard  OpenAI

Ce este prompt chaining în modelele LLMs?

Prompt chaining este o tehnică de inteligență artificială care folosește o succesiune de întrebări și răspunsuri pentru a ajunge la o concluzie. În contextul modelelor LLMs (modele lingvistice mari  cu inteligență artificială (AI) ex: Google Bard, ChatGPT), prompt chaining poate fi folosit pentru a ajuta la identificarea unei boli pe baza simptomelor și a altor informații medicale.

Când un medic folosește prompt chaining pentru a diagnostica o boală, acesta îi pune modelului o serie de întrebări despre simptomele pacientului. Răspunsurile pacientului la aceste întrebări sunt folosite de model pentru a genera o serie de ipoteze despre boala pacientului.

ATENȚIE: Dacă ai careva întrebări la care nu găsești răspuns în această postare, nu uita, întotdeauna poți adresa întrebarea ta și primi răspunsul de care ai nevoie. 

Accesează acest link sau intela.space@gmail.com și trimite întrebarea ta, iar eu promit să vin cu cel mai bun răspuns in maximum 24 de ore. Încearcă acum și convinge-te!

Citește la fel:

• Inteligentei artificiale in medicina: Modele de utilizare  

• Inteligența Artificială în medicină: Cancerul la piept

• Inteligența Artificială la locul de muncă 

Cum funcționează prompt chaining în modelele LLM?

Prompt chaining funcționează prin împărțirea procesului de diagnosticare în mai multe etape. În fiecare etapă, modelul de inteligență artificială este întrebat o întrebare despre simptomele sau starea medicală a pacientului. Răspunsul pacientului este apoi folosit pentru a determina următoarea întrebare. Acest proces continuă până când modelul ajunge la o concluzie.

În cazul modelelor LLM, cum ar fi Google Bard și ChatGPT, prompt chaining funcționează prin utilizarea unui model de învățare automată antrenat pe un set de date masiv de text și cod. Acest set de date include informații despre o varietate de subiecte, inclusiv boli, simptome și tratamente.

Când un medic folosește prompt chaining pentru a diagnostica o boală, acesta îi pune modelului o serie de întrebări despre simptomele pacientului. Răspunsurile pacientului la aceste întrebări sunt folosite de model pentru a genera o serie de ipoteze despre boala pacientului.

Iată un exemplu de cum funcționează prompt chaining în modelele LLMs:

Întrebarea 1: Pacientul simte dureri de cap și în abdomen. Ce boli se pot manifesta cu astfel de simptome?

Modelul: Pacienții cu dureri de cap și în abdomen pot avea o varietate de boli, inclusiv:

• Migrenă

• Sindromul colonului iritabil (IBS)

• Infecție cu Helicobacter pylori

• Inflamator boală intestinală (IBD)

• Cancerul de stomac

Întrebarea 2: Pacientul are vârsta de 50 de ani și este femeie. Ce boli sunt mai probabil să aibă în acest caz?

Modelul: În acest caz, este mai probabil ca pacientul să aibă o boală inflamatorie intestinală, cum ar fi colita ulcerativă sau boala Crohn.

Întrebarea 3: Pacientul a avut recent o călătorie în străinătate. Ce boli ar putea fi mai probabil să aibă din cauza acestei călătorii?

Modelul: În acest caz, este mai probabil ca pacientul să aibă o infecție cu un agent patogen exotic, cum ar fi schistosomiasis sau malaria.

Pe baza acestor răspunsuri, medicul ar putea concluziona că pacientul are cel mai probabil o boală inflamatorie intestinală, cum ar fi colita ulcerativă sau boala Crohn. Dacă medicul nu este sigur, poate adresa alte întrebări pentru a ajunge la un răspuns concludent.

Unde se folosește prompt chaining în modelele LLM?

Prompt chaining poate fi folosit în o varietate de contexte medicale, inclusiv:

Diagnosticarea bolilor rare: Prompt chaining poate fi folosit pentru a diagnostica boli rare care sunt dificil de diagnosticat prin alte metode.

Diagnosticarea bolilor în stadii incipiente: Prompt chaining poate fi folosit pentru a diagnostica bolile mai devreme, când acestea sunt mai ușor de tratat.

Diagnosticarea bolilor în timp real: Prompt chaining poate fi folosit pentru a diagnostica bolile în timp real, în loc să se bazeze pe istoricul medical al pacientului.

Avantajele și dezavantajele utilizării prompt chaining

Prompt chaining are o serie de avantaje și dezavantaje.

Avantajele:

Prompt chaining poate fi folosit pentru a diagnostica boli care sunt dificil de diagnosticat prin alte metode.

Prompt chaining poate fi folosit pentru a diagnostica bolile mai rapid și mai eficient.

Dezavantajele:

Modelele LLMs pot face greșeli, mai ales atunci când sunt folosite pentru a diagnostica boli rare.

Prompt chaining poate fi costisitor, deoarece necesită colectarea și procesarea unor cantități mari de date.

Concluzie

Prompt chaining este o tehnică promițătoare care are potențialul de a revoluționa diagnosticarea bolilor. Cu toate acestea, este important de reținut că chain prompting nu este un panaceu și că modelele LLMs pot face greșeli. Prin urmare, este important ca medicii să folosească chain prompting ca o parte a unui proces de diagnostic mai larg.

Dacă vi se pare totul clar, dar când ați încercați să aplicați cunoștințele în practică, ceva nu a mers, nu vă îngijorați! Știți că în totdeauna puteți adresa întrebarea dvs și primi răspunsul de care aveți nevoie. Tot ce trebuie să faceți e să accesați acest link sau intela.space@gmail.com și adresați întrebarea, iar eu promit să vin cu răspunsul de care aveți nevoie în cel mult 24 de ore. 

Simți nevoia? Solicită un curs de instruire cum să folosești inteligența artificială la locul de muncă și nu numai. 

Accesează acest link sau intela.space@gmail.com și trimite întrebarea ta, iar eu promit să vin cu cel mai bun răspuns in maximum 24 de ore. Trimte acum și convinge-te!