Искусственный интеллект и большие языковые модели: вызовы и перспективы в исследованиях и медицине


DOI: https://dx.doi.org/10.18565/urology.2024.2.122-127

Тараткин М.C., Щелкунова К.Ю., Азильгареева К.Р., Али C.X., Морозов А.О., Cалпагарова А.И., Гаджиева З.К., Газимиев М.А.

1) Институт урологии и репродуктивного здоровья человека, ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М. Сеченова МЗ РФ (Сеченовский Университет), Москва, Россия; 2) Институт клинической медицины им. Н.В. Склифосовского, ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М. Сеченова МЗ РФ (Сеченовский Университет), Москва, Россия; 3) НМИЦ по профилю «урология» ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М. Сеченова МЗ РФ (Сеченовский Университет), Москва, Россия; 4) Научно-технологический парк биомедицины, ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М. Сеченова МЗ РФ (Сеченовский Университет), Москва, Россия
С развитием и распространением искусственного интеллекта технологии, основанные на принци-пах нейронных сетей (например, большие языковые модели), привлекли наибольшее внимание в качестве перспективных методов анализа и обработки данных в различных сферах.
Большие языковые модели (БЯМ) представляют собой системы, обученные на огромных объемах текстовых данных и способные генерировать ответы на запросы пользователей. Примеры известных БЯМ – это ChatGPT, Bing, Sparrow, BlenderBot, Bard, YandexGPT и GigaChat и прочие.
Уже сейчас искусственный интеллект (ИИ) может играть важную роль в научной и исследовательской работе, включая обработку медицинских данных, постановку диагнозов, составление научных работ и документаций, написание статей, рецензий и других академических материалов.
В настоящей статье рассматриваются эволюция и возможности использования больших языковых моделей в различных областях медицины (и не только), а также анализируются перспективы их применения в будущем и обсуждаются препятствия, затрудняющие их активное внедрение и важность контроля их использования.
Ключевые слова: ChatGPT, большие языковые модели, искусственный интеллект
Полный текст статьи доступен
в "Библиотеке Врача"

Литература

1. Watson D.S., Krutzinna J., Bruce I.N., Griffiths C.E.M., McInnes I.B., Barnes M.R., et al. Clinical applications of machine learning algorithms: Beyond the black box. BMJ (Online). 2019;364. https://doi.org/10.1136/bmj.l886


2. Roberts S., Desai A., Checcucci E., Puliatti S., Taratkin M., Kowalewski K.F., et al. “Augmented reality” applications in urology: a systematic review. Minerva Urology and Nephrology 2022;74:528–537. https://doi.org/10.23736/S2724-6051.22.04726-7


3. Поряева Е.П., Евстафьева В.А. Искусственный интеллект в медицине. Вестник науки и образования


4. Zhang A., Xing L., Zou J., Wu J.C. Shifting machine learning for healthcare from development to deployment and from models to data. Nat Biomed Eng 2022;6:1330–1345. https://doi.org/10.1038/s41551-022-00898-y


5. Kelly C.J., Karthikesalingam A., Suleyman M., Corrado G., King D. Key challenges for delivering clinical impact with artificial intelligence. BMC Med 2019;17:1–9. https://doi.org/10.1186/s12916-019-1426-2


6. Zeeshan Hameed B.M., Aiswarya Dhavileswarapu V.L.S., Raza S.Z., Karimi H., Khanuja H.S., Shetty D.K., et al. Artificial intelligence and its impact on urological diseases and management: A comprehensive review of the literature. J Clin Med 2021;10. https://doi.org/10.3390/jcm10091864


7. Gómez Rivas J., Toribio Vázquez C., Ballesteros Ruiz C., Taratkin M., Marenco J.L., Cacciamani G.E., et al. Artificial intelligence and simulation in urology. Actas Urológicas Españolas (English Edition) 2021;45:524–529. https://doi.org/10.1016/j.acuroe.2021.07.001


8. Тимофеева Е.Ю., Азильгареева К.Р., Морозов А.O., Тараткин М.С., Еникеев Д.В. Использование искусственного интеллекта в диагностике, лечении и наблюдении за пациентами с раком почки. Вестник Урологии. 2023;11:142–148. https://doi.org/10.21886/2308-6424-2023-11-3-142-148


9. Wei J., Tay Y., Bommasani R., Raffel C., Zoph B., Borgeaud S., et al. Emergent Abilities of Large Language Models 2022.


10. Singhal K., Azizi S., Tu T., Mahdavi S.S., Wei J., Chung H.W., et al. Large language models encode clinical knowledge. Nature 2023;620:172–180. https://doi.org/10.1038/s41586-023-06291-2


11. Roumeliotis K.I., Tselikas N.D. ChatGPT and Open-AI Models: A Preliminary Review. Future Internet 2023;15:192. https://doi.org/10.3390/fi15060192


12. Ornstein J. Mechanical translation: new challenge to communication. Science. 1979 1955;122:745–748. https://doi.org/10.1126/science.122.3173.745


13. Shum H. yeung, He X. dong, Li D. From Eliza to XiaoIce: challenges and opportunities with social chatbots. Frontiers of Information Technology and Electronic Engineering 2018;19:10–26. https://doi.org/10.1631/FITEE.1700826


14. Hochreiter S., Schmidhuber J. Long Short-Term Memory. Neural Comput 1997;9:1735–1780. https://doi.org/10.1162/neco.1997.9.8.1735


15. Vaswani A., Shazeer N., Parmar N., Uszkoreit J., Jones L., Gomez A.N., et al. Attention is all you need. Adv Neural Inf Process Syst, vol. 2017- Decem, Neural information processing systems foundation; 2017, p. 5999–6009.


16. Thirunavukarasu A.J., Ting D.S.J., Elangovan K., Gutierrez L., Tan T.F., Ting D.S.W. Large language models in medicine. Nat Med. 2023;29:1930–40. https://doi.org/10.1038/s41591-023-02448-8


17. Brown T.B., Mann B., Ryder N., Subbiah M., Kaplan J., Dhariwal P., et al. Language models are few-shot learners. Adv Neural Inf Process Syst. 2020;1877–1901.


18. Gabrielson A.T., Odisho A.Y., Canes D. Harnessing Generative Artificial Intelligence to Improve Efficiency among Urologists: Welcome ChatGPT. Journal of Urology. 2023;209:827–829. https://doi.org/10.1097/JU.0000000000003383


19. Shen Y., Heacock L., Elias J., Hentel K.D., Reig B., Shih G., et al. ChatGPT and Other Large Language Models Are Double-edged Swords. Radiology. 2023;307. https://doi.org/10.1148/RADIOL.230163


20. Dave T., Athaluri S.A., Singh S. ChatGPT in medicine: an overview of its applications, advantages, limitations, future prospects, and ethical considerations. Front Artif Intell. 2023;6. https://doi.org/10.3389/frai.2023.1169595


21. Piazza P., Checcucci E., Puliatti S., Belenchòn I.R., Veccia A., Rivas J.G., et al. The Long but Necessary Journey Towards Optimization of the Cause-Effect Relationship Between Input and Output for Accountable Use of ChatGPT for Academic Purposes. Eur Urol Focus. 2023. https://doi.org/10.1016/j.euf.2023.06.002


22. Pourhoseingholi M.A., Hatamnejad M.R., Solhpour A.. Does chatGPT (or any other artificial intelligence language tool) deserve to be included in authorship list? Gastroenterol Hepatol Bed Bench 2023;16:1–3. https://doi.org/10.22037/ghfbb.v16i1.2747


23. Yankovsky R.M. Is artificial intelligence capable of writing an article in a law journal? Law 2023; 03. https://zakon.ru/publication/igzakon/10319 2023. Russian (Янковский Р.М. Способен ли искусственный интеллект написать статью в юридический журнал? Закон 2023; 03. https://zakon.ru/publication/igzakon/10319 2023).


24. Ariyaratne S., Iyengar K.P., Nischal N., Chitti Babu N. Botchu R. A comparison of ChatGPT-generated articles with human-written articles. Skeletal Radiol. 2023;52:1755–1758. https://doi.org/10.1007/s00256-023-04340-5


25. Athaluri S.A., Manthena S.V., Kesapragada V.S.R.K.M., Yarlagadda V., Dave T., Duddumpudi R.T.S. Exploring the Boundaries of Reality: Investigating the Phenomenon of Artificial Intelligence Hallucination in Scientific Writing Through ChatGPT References. Cureus. 2023. https://doi.org/10.7759/cureus.37432


26. Anderson L.B., Kanneganti D., Houk M.B., Holm R.H., Smith T. Generative AI as a Tool for Environmental Health Research Translation. Geohealth. 2023;7. https://doi.org/10.1029/2023GH000875..


27. Májovský M., Černý M., Kasal M., Komarc M., Netuka D. Artificial Intelligence Can Generate Fraudulent but Authentic-Looking Scientific Medical Articles: Pandora’s Box Has Been Opened. J Med Internet Res. 2023;25. https://doi.org/10.2196/46924..


28. Dashti M., Londono J., Ghasemi S., Moghaddasi N. How much can we rely on artificial intelligence chatbots such as the ChatGPT software program to assist with scientific writing? Journal of Prosthetic Dentistry 2023. https://doi.org/10.1016/j.prosdent.2023.05.023


29. Mondal H., Mondal S., Podder I. Using ChatGPT for writing articles for patients’ education for dermatological diseases: A pilot study. Indian Dermatol Online J. 2023;14:482–486. https://doi.org/10.4103/idoj.idoj_72_23


30. Cocci A., Pezzoli M., Lo Re M., Russo G.I., Asmundo M.G., Fode M., et al. Quality of information and appropriateness of ChatGPT outputs for urology patients. Prostate Cancer Prostatic Dis 2023. https://doi.org/10.1038/s41391-023-00705-y


31. Khan I., Agarwal R. Can ChatGPT Help in the Awareness of Diabetes? Ann Biomed Eng 2023. https://doi.org/10.1007/s10439-023-03356-1


32. Liu W., Stansbury C., Singh K., Ryan A.M., Sukul D., Mahmoudi E., et al. Predicting 30-day hospital readmissions using artificial neural networks with medical code embedding. PLoS One 2020;15:e0221606. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0221606


33. Wong A., Otles E., Donnelly J.P., Krumm A., McCullough J., DeTroyer-Cooley O., et al. External validation of a widely implemented proprietary sepsis prediction model in hospitalized patients. JAMA Intern Med 2021;181:1065–1070. https://doi.org/10.1001/jamainternmed.2021.2626


34. Oikonomidi T., Norman G., McGarrigle L., Stokes J., Van Der Veer S.N., Dowding D. Predictive model-based interventions to reduce outpatient no-shows: A rapid systematic review. Journal of the American Medical Informatics Association. 2023;30:559–569. https://doi.org/10.1093/jamia/ocac242


35. Bhatia P. ChatGPT for academic writing: A game changer or a disruptive tool? J Anaesthesiol Clin Pharmacol. 2023;39:1–2. https://doi.org/10.4103/joacp.joacp_84_23


36. Science Journals: Editorial Policies: сайт. URL: https://www.science.org/Content/Page/Science-Journals-Editorial-Policies 2023 (дата обращения 01.04.2024)


37. Polyaeva E.P., Evstafyeva V.A. Artificial intelligence in medicine// Bulletin of Science and Education. 2019;6(60). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/iskusstvennyy-intellekt-v-meditsine-1/viewer. Russian (Поряева Е.П., Евстафьева В.А. Искусственный интеллект в медицине// Вестник науки и образования. 2019;6(60). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/iskusstvennyy-intellekt-v-meditsine-1/viewer).


38. Terekhov S.A. Neural network information models of complex engineering systems, Chapter 4, Neuroinformatics: website. URL: https://intuit.ru/studies/courses/1605/141/lecture/20587 (date of application: 04/20/2024). Russian (Терехов С.А. Нейросетевые информационные модели сложных инженерных систем, Глава 4, Нейроинформатика: сайт. URL: https://intuit.ru/studies/courses/1605/141/lecture/20587 (дата обращения: 20.04.2024).


39. Viener N. Cybernetics, or Control and communication in an animal and a machine/Translated from the English by I.V. Solovyov and G.N. Povarova; Edited by G.N. Povarova. – 2nd edition. Moscow: Nauka; Main edition of publications for foreign countries, 1983. Russian (Винер Н. Кибернетика, или Управление и связь в животном и машине/Пер. с англ. И.В. Соловьева и Г.Н. Поварова; Под ред. Г.Н. Поварова. – 2-е издание. М.: Наука; Главная редакция изданий для зарубежных стран, 1983).


Об авторах / Для корреспонденции

А в т о р д л я с в я з и: М. С. Тараткин – врач-уролог, научный сотрудник Института урологии и репродуктивного здоровья человека ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М. Сеченова МЗ РФ (Сеченовский Университет), Москва, Россия; e-mail: taratkin_m_s@staff.sechenov.ru


Похожие статьи

К содержанию номера

Бионика Медиа