Santé: les derniers progrès de Google avec l’IA générative

  • Dernière modification de la publication :23/03/2024
  • Commentaires de la publication :4 commentaires
Image: DALL-E3.
Image: DALL-E3.

Lors de l’événement Check Up de Google Health, le géant du web a présenté Med-PaLM 2, un modèle de langage spécialement ajusté pour le secteur de la santé. Depuis cette introduction, ce modèle d’intelligence artificielle (IA) générative a été mis à disposition d’un ensemble d’organisations partenaires à l’échelle mondiale…

Globalement, Google introduit de nouvelles capacités dans ses modèles avec l’espoir de rendre l’IA générative plus utile aux organisations de santé et à la santé des personnes. Google vient de présenter MedLM pour les radiographies thoraciques, selon cette note de blog publiée cette semaine.

Des montagnes de données

Ces algorithmes ont le potentiel de transformer les flux de travail en radiologie en aidant à la classification des radiographies thoraciques pour une variété de cas d’utilisation. Ce modèle est désormais disponible pour les testeurs de confiance dans une prévisualisation expérimentale sur Google Cloud. La demande semble au rendez-vous.

Environ 30% du volume de données mondial est généré par l’industrie de la santé, avec une croissance annuelle de 36%. Cela inclut de grandes quantités de texte, d’images, d’audio et de vidéo. De plus, des informations importantes sur l’historique des patients sont souvent enfouies profondément dans un dossier médical, rendant difficile la recherche rapide d’informations pertinentes.

Version spécifique de Gemini

Dans ce contexte, Google recherche comment une version du modèle Gemini, ajustée pour le domaine médical, peut débloquer de nouvelles capacités pour un raisonnement avancé, la compréhension d’un volume élevé de contexte et le traitement de multiples modalités. Les dernières recherches ont abouti à une performance de pointe dans ce domaine.

Commercialement, la marque de montres connectées Fitbit de Google et le géant du web collaborent ainsi pour construire un modèle de langage personnel pour la santé. Ce modèle est ajusté pour offrir des capacités de coaching personnalisées, comme des messages et des conseils actionnables, qui peuvent être individualisés en fonction des objectifs de santé et de fitness personnels.

XS avec Perplexity.ai

Cet article a 4 commentaires

  1. redge

    Humour AI = Assistant Inculte à la dégénération 🙂
    Quand je vois l’imprécision et les invention de vitesse sur maps de android automotive, cela laisse vraiment à désirer.. Un gigantesque marge de progression
    Expérience faite et encore valable à ce jour avec Renaut Megane E-Tech EV60 100% électrique.
    1. Respecter les vitesses officielles (ne pas inventer des vitesses fantaisiste)
    2. Etre à la bonne vitesse à la hauteur du panneau et non pas après surtout près des écoles ou sortie d’autoroute.
    3. Certains trajets sont vraiment fantaisiste vraiment optimisé pour voiture électrique ?

    1. L’IA générative ne devrait pas être utilisé pour des domaines vitaux. Dans le domaine de la santé, par exemple, les algorithmes devraient être spécifiquement développés pour une mission spécifique.

  2. redge

    Disons qu’il faut que le contrôle par des échantillons qualitatif soient effectués en permanence sur les résultats comme dans toute industrie respectueuse de la qualité de leur produits comme le font les industries agroalimentaire tel que Nestlé en Suisse, que j’ai expérimenté positivement avec succès, un vrai service clientèle de qualité, ce qui n’est pas le cas de google automotive via les OEM ici dans l’exemple du groupe Renault, ce n’est pas à moi de remonter les soucis à Google mais bien à Renault groupe et son service clientèle avec leur partenaire.

  3. Kiwi

    AI, un formidable aspirateur à données
    Objectif faciliter l’obtention de données à des fins commerciales

    La main mise sur nos données médiales devraient nous inquiéter
    Elles valent des milliards pour Google

    Confier des données sensibles de santé à un géant de la tech, régulièrement sanctionné par la RGPT pour le non respect de la lois sur la protection de données devrait nous faire réfléchir

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