Basismodellen voor AI in de gezondheidszorg
Belangrijk
Items die in dit artikel zijn gemarkeerd (preview) zijn momenteel beschikbaar als openbare preview. Deze preview wordt aangeboden zonder een service level agreement en we raden deze niet aan voor productieworkloads. Misschien worden bepaalde functies niet ondersteund of zijn de mogelijkheden ervan beperkt. Zie Aanvullende gebruiksvoorwaarden voor Microsoft Azure-previews voor meer informatie.
Belangrijk
De AI-modellen voor gezondheidszorg zijn bedoeld voor onderzoek en modelontwikkeling. De modellen zijn niet ontworpen of bedoeld om te worden geïmplementeerd in klinische instellingen, noch voor gebruik bij de diagnose of behandeling van een gezondheids- of medische aandoening, en de prestaties van de individuele modellen voor dergelijke doeleinden zijn niet vastgesteld. U bent alleen verantwoordelijk en aansprakelijk voor elk gebruik van de AI-modellen voor gezondheidszorg, met inbegrip van de verificatie van uitvoer en integratie in een product of dienst die is bedoeld voor een medisch doel of om klinische besluitvorming, naleving van toepasselijke gezondheidszorgwetten en -voorschriften te informeren en eventuele benodigde goedkeuringen of goedkeuringen te verkrijgen.
In dit artikel krijgt u informatie over de catalogus van Microsoft met multimodale basismodellen voor gezondheidszorg. De modellen zijn ontwikkeld in samenwerking met Microsoft Research, strategische partners en toonaangevende zorginstellingen voor zorgorganisaties. Gezondheidszorgorganisaties kunnen de modellen gebruiken om snel AI-oplossingen te bouwen en te implementeren die zijn afgestemd op hun specifieke behoeften, terwijl de uitgebreide reken- en gegevensvereisten worden geminimaliseerd die doorgaans zijn gekoppeld aan het bouwen van multimodale modellen. De bedoeling is niet dat deze modellen fungeren als zelfstandige producten; In plaats daarvan zijn ze ontworpen voor ontwikkelaars die als basis kunnen worden gebruikt om hierop voort te bouwen. Met deze AI-modellen voor de gezondheidszorg beschikken professionals over de hulpmiddelen die ze nodig hebben om optimaal gebruik te maken van AI om het biowetenschappelijk onderzoek, klinische werkstromen en uiteindelijk zorg voor de levering te verbeteren.
De gezondheidszorg ondergaat een revolutionaire transformatie die wordt gedreven door de kracht van kunstmatige intelligentie (AI). Hoewel bestaande grote taalmodellen zoals GPT-4 een enorme belofte laten zien voor klinische tekstgerelateerde taken en multimodale redeneringen voor algemeen gebruik, hebben ze moeite om niet-tekst multimodale gezondheidszorggegevens zoals medische imaging te begrijpen, zoals radiologie, pathologie, ooghthalmologie en andere gespecialiseerde medische tekst zoals langs elektronische medische dossiers. Ze vinden het ook lastig om niet-tekstmodaliteiten te verwerken, zoals signaalgegevens, genomische gegevens en eiwitgegevens, waarvan veel niet openbaar beschikbaar zijn.
De Azure AI-modelcatalogus die beschikbaar is in AI Foundry en Azure Machine Learning-studio biedt basismodellen voor gezondheidszorg die ai-analyse van verschillende medische gegevenstypen mogelijk maken en die veel verder gaan dan begrip van medische tekst in de multimodale redenering over medische gegevens. Deze AI-modellen kunnen gegevens uit diverse bronnen integreren en analyseren die in verschillende modaliteiten worden geleverd, zoals medische imaging, genomics, klinische records en andere gestructureerde en ongestructureerde gegevensbronnen. De modellen omvatten ook verschillende gezondheidszorgvelden, zoals redundantie, ooghthalmologie, radiologie en pathologie.
Microsoft First Party-modellen
De volgende modellen zijn de eigen multimodale basismodellen voor gezondheidszorg van Microsoft.
MedImageInsight
Dit model is een insluitmodel dat geavanceerde afbeeldingsanalyse mogelijk maakt, met inbegrip van classificatie- en gelijkeniszoekopdrachten in medische imaging. Onderzoekers kunnen het model insluiten in eenvoudige zero-shot classificaties gebruiken of adapters bouwen voor hun specifieke taken, waardoor werkstromen worden gestroomlijnd in radiologie, pathologie, oogheelkunde, redundantie en andere modaliteiten. Onderzoekers kunnen bijvoorbeeld onderzoeken hoe het model kan worden gebruikt om hulpprogramma's te bouwen die automatisch imagingscans routeren naar specialisten of mogelijke afwijkingen markeren voor verdere beoordeling. Deze acties kunnen een betere efficiëntie en resultaten van patiënten mogelijk maken. Bovendien kan het model worden gebruikt voor verantwoordelijke AI -beveiliging (RAI) zoals OOD-detectie en driftbewaking (out-of-distribution), om stabiliteit en betrouwbaarheid van AI-hulpprogramma's en gegevenspijplijnen in dynamische medische imaging-omgevingen te behouden.
CXRReportGen
Borstfoto's zijn de meest voorkomende radiologieprocedure wereldwijd. Ze zijn cruciaal omdat ze artsen helpen bij het diagnosticeren van een breed scala aan aandoeningen, van longinfecties tot hartproblemen. Deze afbeeldingen zijn vaak de eerste stap bij het detecteren van statusproblemen die miljoenen mensen beïnvloeden. Dit multimodale AI-model bevat actuele en eerdere afbeeldingen, samen met belangrijke patiëntinformatie om gedetailleerde, gestructureerde rapporten van borstfoto's te genereren. De rapporten markeren door AI gegenereerde bevindingen rechtstreeks op de afbeeldingen om te worden afgestemd op werkstromen voor mensen in de lus. Onderzoekers kunnen deze mogelijkheid en het potentieel om de doorlooptijden te versnellen testen en tegelijkertijd de diagnostische precisie van radiologen verbeteren.
MedImageParse
Dit model is ontworpen voor nauwkeurige afbeeldingssegmentatie en omvat verschillende beeldvormende modaliteiten, waaronder röntgenfoto's, CT-scans, MRIs's, echografieën, redundantieafbeeldingen en pathologiedia's. Het model kan worden afgestemd op specifieke toepassingen, zoals tumorsegmentatie of delineatie van organen, zodat ontwikkelaars het model kunnen testen en valideren en de mogelijkheid om hulpprogramma's te bouwen die gebruikmaken van AI voor zeer geavanceerde medische afbeeldingsanalyse.
Partnermodellen
De Azure AI-modelcatalogus biedt ook een gecureerde verzameling gezondheidszorgmodellen van Microsoft-partners met mogelijkheden zoals diaanalyse van digitale pathologie, medisch onderzoek en het delen van medische kennis. Deze modellen zijn afkomstig van partners met Paige.AI en Providence Healthcare. Raadpleeg de pagina modelcatalogus voor een volledige lijst met modellen.