ВЕЛИКІ МОВНІ МОДЕЛІ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В МЕДИЦИНІ

Анотація

У роботі здійснено аналіз сучасного стану та перспектив розвитку технологій штучного інтелекту, з особливим акцентом на великих мовних моделях (LLMs) та їх застосуванні в сфері охорони здоров'я. У контексті стрімкого розвитку цифрових технологій це дослідження важливе для розуміння потенційного впливу штучного інтелекту на медичну практику та дослідження. Для всебічного аналізу використовувалися різноманітні методи, включаючи аналіз і синтез, порівняння, узагальнення, індукцію та дедукцію, систематизацію, а також феноменологічний метод. Ці підходи дозволили не тільки глибше вивчити технічні аспекти застосування штучного інтелекту, а й оцінити його потенційний вплив на медицину. У статті розкривається важливість інтеграції великих мовних моделей у медицину, оскільки вони здатні не тільки значно підвищити ефективність обробки масивів медичних даних, а й удосконалити процеси діагностики та оптимізувати процес прийняття клінічних рішень. Також розглядаються потенційні проблеми, пов'язані з впровадженням штучного інтелекту в медицину, зокрема питання прозорості, конфіденційності, упередженості та відповідальності, що вимагають ретельного розгляду та вирішення. Міждисциплінарний аналіз, що охоплює медицину, інформатику, етику та право, відіграє ключову роль у дослідженні, демонструючи взаємодію між різними областями знань для розуміння та ефективного використання штучного інтелекту в медичній галузі. Окрім цього, в статті висвітлюються поточний стан і майбутній розвиток великих мовних моделей в медицині, підкреслюючи їх важливість та необхідність подальших досліджень. У підсумку автори закликають до комплексного підходу щодо впровадження штучного інтелекту в медицині, який включає розробку моделей з акцентом на захисті персональних даних, створення якісних і репрезентативних навчальних даних, запровадження етичних принципів та розробку стандартів і нормативно-правових норм. Також наголошується на необхідності вирішення технічних складнощів та розробки нових методів оцінки ефективності штучного інтелекту. Важливість цього дослідження полягає у висвітленні потенційних можливостей та викликів, що виникають у зв'язку з інтеграцією штучного інтелекту в охорону здоров'я, та наголошує на важливості готовності медичної спільноти до цих змін.