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Des chercheurs créent un outil de type ChatGPT spécialisé en médecine
Les chercheurs de Google et de Deepmind ont développé un modèle de langage à large échelle spécialisé dans le domaine médical. Donnant des réponses exactes dans environ 85% des cas, l’outil de type chatbot mis au point est tout de même encore bien moins fiable qu’un médecin.
Google et sa filiale Deepmind, dédiée à l'intelligence artificielle, ont développé un modèle de langage à large échelle de type ChatGPT mais doté de connaissances spécialisées. En l'occurrence dans le domaine médical.
Dans un article scientifique, les chercheurs de Google Research et de Deepmind présentent leur travaux destinés à fournir, selon leurs propres termes, «des modèles sûrs et utiles pour les applications cliniques». Ils ont développé un outil baptisé Med-PaLM, un chatbot qui vise à donner des réponses de haute qualité à des questions médicales. Pour fignoler leur outil et le doter de connaissances précises et fiables, les chercheurs ont entraîné leur modèle avec six ensembles existants de données de réponse à des questions ouvertes. L’équipe de recherche a de plus créé son propre jeu de données en rassemblant des questions sur les conditions médicales et les symptômes associés à partir de sources fiables.
Les chercheurs estiment que Med-PaLM fait déjà preuve de performances encourageantes, mais que l'exactitude des réponses qu'il fournit reste inférieure à celle des experts humains. Les résultats présentés dans l'étude indiquent en effet que 16,9% des réponses du chatbot étaient inexactes, contre 4% du côté des médecins. Ces derniers ont également mieux performé sur d'autres dimensions, telles que la faculté à comprendre la question (2,2% d'incompréhensions contre 5% côté IA).
L’article des concepteurs de Med-PaLM fait observer que les performances du modèle ont pu être nettement améliorées en affinant les invites d’instructions. «La médecine est un domaine particulièrement complexe pour les applications des grands modèles de langage. Notre recherche donne un aperçu des opportunités et des défis liés à l'application de ces technologies à la médecine», soulignent les chercheurs dans leur conclusion.