Na Escola de Enfermagem Irvine Sue & Bill Gross da Universidade da Califórnia, os professores estão desenvolvendo maneiras de usar a inteligência artificial para melhorar o atendimento e os resultados dos pacientes.
Amir Rahmani é professor da Escola de Enfermagem, professor de ciência da computação na Escola Donald Bren de Informação e Ciência da Computação, professor de engenharia elétrica na Escola de Engenharia Henry Samueli e diretor associado da universidade. Instituto de Pesquisa em Saúde do Futuro.
Seu projeto mais recente é o openCHA, um agente de saúde conversacional com uma estrutura que aproveita modelos de linguagem personalizados em grande escala. Ele está colaborando com Mayyar Abbasian, Iman Aximi e Ramesh Jain da Escola de Informação e Ciência da Computação da UCI.
Conversamos com Rhamani para saber mais sobre o openCHA. Discutimos a necessidade de recursos mais abrangentes no LLM. Como os desenvolvedores podem usar o openCHA para integrar fontes de dados externas, bases de conhecimento e modelos analíticos em seus sistemas. O próximo passo é trazer o openCHA para o mercado de saúde.
P. Em geral, descreva os objetivos do openCHA e sua tecnologia.
A. Na área médica, há muita desinformação, que pode deixar as pessoas confusas e ansiosas. Classificar o mar de informações conflitantes online não é uma tarefa fácil e, sem a orientação adequada, é fácil ser vítima de conselhos imprecisos.
As barreiras linguísticas complicam ainda mais esta questão, dificultando o acesso dos indivíduos à ajuda de que necessitam. Mas no meio desta confusão existe uma solução potencial: dados de saúde personalizados.Ao utilizar Ao aproveitar biomarcadores, genómica, imagens e outras informações pessoais, os indivíduos podem obter uma visão mais clara sobre o seu estado de saúde e tomar decisões mais informadas. É aqui que os avanços recentes na IA podem ajudar.
Com a sua capacidade de analisar grandes quantidades de dados e fornecer recomendações personalizadas, a IA está a tornar-se uma ferramenta inestimável para navegar no complexo cenário dos cuidados de saúde. Mas aceder a estas soluções baseadas em IA continua a ser um desafio semelhante a encontrar uma agulha num palheiro.
Estamos entrando na era do Big Language Model, que está revolucionando a forma como acessamos e interagimos com informações médicas e proporcionando um raio de esperança em um mar escuro de desinformação.
Nos últimos anos, os sistemas de conversação baseados em LLM provocaram uma grande revolução. Esses sistemas são como crianças legais, dando-nos acesso a grandes quantidades de informações textuais e proporcionando-nos conversas reais e significativas.
Mas o problema é: Quando se trata de cuidados de saúde, um LLM comum não é suficiente. Estamos falando dos Agentes Conversacionais de Saúde (CHAs), os super-heróis do mundo médico. Estas pessoas precisam de ser capazes de se adaptar às necessidades de saúde em constante mudança, analisar dados pessoais como um profissional e falar de forma significativa.
E adivinha? Eles são apoiados por um LLM confiável que garantirá que você entenda, responda às suas perguntas e forneça o suporte personalizado que você precisa, quer você faça uma pergunta sobre saúde ou simplesmente ouça com empatia.
Agora vamos falar sobre o openCHA. Estamos atualmente à beira de construir uma estrutura que nos permita apresentar informações da forma mais amigável e culturalmente sensível possível. É aqui que o openCHA entra em ação. É como um kit de ferramentas para desenvolvedores que desejam construir CHA.
nosso objetivo? Para permitir que o CHA realmente se conecte com os usuários e forneça respostas personalizadas e ponderadas às suas perguntas de saúde. No openCHA, estamos falando em revolucionar completamente a forma como o CHA interage com as pessoas, permitindo a integração de todos os tipos de fontes de dados, bases de conhecimento e modelos analíticos.
Esta estrutura é inovadora e dá ao CHA a capacidade intelectual e os recursos necessários para fornecer conselhos de saúde direcionados e personalizados para você. Apresentando um nível totalmente novo de envolvimento na saúde. O openCHA garante que você obtenha as informações necessárias, quando precisar.
P. Você diz que um LLM requer competências mais abrangentes, como pensamento crítico, aquisição de conhecimento e habilidades de resolução de problemas. Como a estrutura LLM do openCHA leva isso em consideração?
A. Apresentamos o orquestrador que constitui a base da nossa estrutura. Este orquestrador foi projetado para emular o comportamento humano em processos médicos. O núcleo deste orquestrador consiste em dois LLMs e um executor.
Um LLM atua como planejador, coordenando-se com o executor para coletar informações críticas e conduzir as análises necessárias. Este LLM líder aproveita técnicas de estímulo estabelecidas para navegar no processo de planejamento e solução de problemas, fornecendo raciocínio transparente por trás de respostas e decisões.
Dentro da estrutura openCHA, esse recurso permite que as consultas dos usuários sejam decompostas em subproblemas gerenciáveis, facilitando a execução das tarefas necessárias para coletar informações relevantes. Depois que todos os dados relevantes forem coletados, um segundo LLM se encarrega do processamento e usa as informações amassadas para fornecer respostas confiáveis aos usuários.
Esta abordagem estruturada forneceu respostas abrangentes e confiáveis às dúvidas dos usuários, promovendo confiança no sistema openCHA.
P. Como os desenvolvedores podem integrar fontes de dados externas, bases de conhecimento e modelos analíticos em seus sistemas usando o openCHA?
A. Implementamos uma base de código de código aberto para fornecer aos desenvolvedores todas as ferramentas necessárias para integrar perfeitamente conjuntos de dados, bases de conhecimento e modelos analíticos existentes ao CHA.
Tornamos o código flexível e modular, para que você possa adicionar facilmente novas fontes externas com apenas algumas linhas de código. Os orquestradores cuidam do trabalho pesado e facilitam o gerenciamento da lógica, permitindo que os desenvolvedores se concentrem no que fazem de melhor.
P. Quais são os próximos passos para trazer o openCHA para o mercado de saúde?
A. Hoje, o openCHA é uma solução de código aberto para a construção de comunidades. No entanto, temos uma visão de permitir que a tecnologia possibilite aplicações. Prototipagem. Não importa se é vago.
Nossa missão é promover uma comunidade vibrante em torno do openCHA e estimular a inovação no espaço CHA. Estamos focados em estabelecer uma arquitetura aberta para o openCHA, forjando conexões com outras tecnologias abertas de saúde, acessando recursos de conteúdo aberto e moldando padrões futuros para CHA.
Somos apaixonados por aumentar a conscientização sobre o futuro da medicina. O importante papel do LLM. Ao integrar métodos de execução e planejamento, nosso objetivo é fornecer soluções de saúde de primeira classe que atendam às necessidades em constante mudança de nossos usuários.
Nossa visão final é promover um ambiente colaborativo onde as partes interessadas possam trocar ideias livremente, compartilhar conhecimentos e avançar conjuntamente no campo da tecnologia conversacional em saúde.
Através de esforços colaborativos e conhecimentos partilhados, estamos empenhados em orientar o desenvolvimento da CHA no sentido de uma maior eficácia e relevância na abordagem dos desafios dos cuidados de saúde.
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