Microsoft Experimenta o GPT-3 na Área da Saúde

Há dois anos, quando a Microsoft fez parceria com a OpenAI, detendo a licença exclusiva do modelo de linguagem GPT-3, mal sabíamos de todo o seu potencial. Muita coisa mudou desde então. A empresa tem procurado agressivamente utilizar o GPT-3, trabalhando ao lado das equipes da OpenAI para descobrir possíveis soluções e impactos em todos os setores – e a Área da Saúde e Ciências da Vida estão definitivamente no topo dessa lista.

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• As Aplicações Práticas do GPT-3 na Indústria de Tecnologia
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• Microsoft Experimenta o GPT-3 na Área da Saúde

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• Como Treinar e Personalizar o GPT-3 para Tarefas Específicas
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“O conhecimento médico dobra a cada 73 dias”, disse Junaid Bajwa, cientista médico chefe da Microsoft, em uma interação exclusiva com a Analytics India Magazine, no Global AI Summit, Riyadh. Bajwa é cientista-chefe da Microsoft Research e médico praticante do NHS (Serviço Nacional de Saúde do Reino Unido). Antes disso, ele foi o líder global de alianças estratégicas e soluções para Global Digital of Excellence na Merck Sharp & Dohme. Ele também é professor associado clínico na University College London.

Bajwa disse que é realmente sobre a riqueza de informações – os dados provenientes de publicações sobre pesquisas médicas, particularmente relacionadas a doenças e tratamentos para várias doenças e condições médicas em todo o mundo. Olhando para a taxa de publicação de trabalhos de pesquisa, ele estima que ela tem o potencial de dobrar a cada três dias em alguns anos.

Nesse cenário, acredita-se que o GPT-3 pode ser a resposta para resolver vários desafios na área da saúde, oferecendo soluções, tratamentos e consultas de saúde mais específicas, personalizadas e baseadas em resultados para pessoas em todo o mundo.

Big Picture

Bajwa acredita que modelos semelhantes ao GPT-3 poderiam ser usados ​​na criação de uma plataforma de recomendação de consulta/tratamento médico para médicos de todos os departamentos. Dando um exemplo, ele disse: “Se um ente querido nosso está em consulta, tentando controlar o câncer, ele terá uma história específica, demografia social, etnia etc. isso aconteceu com o tempo. E se, naquele momento, pudesse traduzir todo o conhecimento do universo e dizer, para esta pessoa, que tem 55 anos, que é originária do sul da Ásia, que mora neste código postal específico, etc., isso é o regime de tratamento para eles, esses são os efeitos colaterais, entendendo o que funciona para eles ou não, e este seria o melhor plano que poderíamos seguir”, compartilhou Bajwa, dizendo que pegar esse tipo de informação para fornecer uma visão incrível será verdadeiramente revolucionário. “Não estamos lá hoje, mas estamos na jornada para fazer isso acontecer”, acrescentou.

Jogo Microsoft GPT-3

No ano passado, a Microsoft revelou seus primeiros recursos em um produto para clientes desenvolvido com GPT-3, que ajuda os usuários a criarem aplicativos sem saber como escrever códigos ou fórmulas de computador.

No mesmo ano, em julho de 2021, o GitHub, de propriedade da Microsoft, em colaboração com a OpenAI, também lançou um novo recurso revolucionário chamado Copilot, um programador de pares baseado em IA que se conecta ao editor e oferece sugestões de codificação em tempo real. Um ano depois, em junho de 2022, a empresa o disponibilizou para todos os desenvolvedores.

Estes são apenas alguns exemplos de como a Microsoft usa o GPT-3 para liberar novas possibilidades. O CTO da Microsoft, Kevin Scott, disse que o escopo do potencial comercial e criativo que pode ser desbloqueado por meio do modelo GPT-3 é profundo.

Além disso, ele disse que, ao ajudar a criatividade e engenhosidade humana em áreas como escrita e composição, descrevendo e resumindo grandes blocos de dados de formato longo (incluindo código) e convertendo linguagem natural em outra linguagem – as possibilidades são infinitas.

Aposta alto na PNL Biomédica

Bajwa acrescentou que há algumas pesquisas fascinantes acontecendo na área de PNL Biomédica, lideradas por Hoifung Poon, diretor sênior de PNL Biomédica da Microsoft, onde a equipe está analisando como aplicar isso a RWE - Real World Evidence - Evidências do Mundo Real, diferentes conjuntos de dados e fontes para entender melhor o que está acontecendo nas Ciências da Vida, saúde, etc.

O GPT-3 tem uma ampla gama de aplicações na área da saúde, desde o auxílio na pesquisa de novos medicamentos até o suporte à tomada de decisões clínicas. Algumas das principais aplicações do GPT-3 na área da saúde incluem:

Diagnóstico: o GPT-3 pode ser treinado em dados de pacientes para ajudar a diagnosticar doenças e distúrbios médicos. Ele pode analisar informações sobre sintomas, histórico médico, resultados de exames e outras informações relevantes para chegar a um diagnóstico preciso.

Assistência a pacientes: o GPT-3 pode ser usado para criar assistentes virtuais que podem ajudar os pacientes a entender melhor suas condições médicas, fornecer informações sobre medicamentos e tratamentos, e fornecer orientação para o gerenciamento de sintomas.

Pesquisa: o GPT-3 pode ser usado para analisar grandes conjuntos de dados médicos para identificar padrões e tendências em doenças e tratamentos. Ele pode ajudar os pesquisadores a encontrar novos medicamentos, identificar fatores de risco para doenças e desenvolver novas terapias.

Suporte à decisão clínica: o GPT-3 pode ser treinado em dados de pacientes para ajudar os profissionais de saúde a tomar decisões clínicas informadas. Ele pode analisar dados sobre condições médicas, histórico médico, resultados de exames e outros fatores para sugerir o melhor curso de tratamento para um paciente específico.

Análise de dados médicos: o GPT-3 pode ser usado para analisar grandes conjuntos de dados médicos para identificar tendências e padrões. Ele pode ajudar os pesquisadores e os profissionais de saúde a entender melhor as doenças, as causas subjacentes e as melhores práticas de tratamento.

Essas são apenas algumas das muitas aplicações do GPT-3 na área da saúde. À medida que a tecnologia avança, é provável que surjam novas formas de aproveitar o poder do GPT-3 para melhorar a saúde e o bem-estar das pessoas em todo o mundo.

  

 

A Microsoft está apostando alto na PNL Biomédica, onde a equipe busca acelerar o progresso na medicina de precisão. Aproveitando recursos de pesquisa profunda em aprendizado profundo e leitura de máquina biomédica, a equipe se concentra no avanço do aprendizado autossupervisionado, como conduzir o pré-treinamento do modelo de linguagem biomédica independente de tarefas e propor uma estrutura geral para autosupervisão específica de tarefas.

Ao longo dos anos, a Microsoft fez alguns novos progressos empolgantes em colaboração profunda com parceiros da Microsoft, como JAX, Providence e agora OpenAI. Alguns de seus trabalhos anteriores incluem a criação do BLURB, um benchmark abrangente e tabela de classificação para PNL Biomédica, e modelos PubMedBERT.

Enquanto isso, o Google também está trabalhando na criação de novas ferramentas de aprendizado de máquina e na descoberta de oportunidades para aumentar a disponibilidade e a precisão da assistência médica globalmente. Alguns de seus trabalhos de pesquisa, particularmente em PNL, incluem subespecificação na descrição da cena para tarefas de representação, geração contrafactual guiada por recuperação para controle de qualidade, agregação de entidade de resumo de origem em resumo abstrato, PaLI: uma abordagem escalável para modelagem conjunta de linguagem e visão e InnerMonologue outros.

Modelos de previsão de estrutura de proteínas

Citando um dos artigos do MIT sobre 'Analisando o potencial do AlphaFold na descoberta de medicamentos', Bajwa disse que o AlphaFold nos deu novos conhecimentos, uma nova mudança de paradigma. “Mas, a jornada desde a descoberta inicial até a tradução em moléculas reais e levar essas moléculas para o mundo real ainda é uma jornada enorme para empreendermos”, compartilhou Bajwa.

Ele disse que na Microsoft estão trabalhando em coisas semelhantes. No entanto, eles estão trabalhando em um pipeline de ponta a ponta, além do aspecto de descoberta de medicamentos, onde fizeram parceria com Novartis, Novo Nordisk e outros para aplicar ao avanço da pesquisa científica no RWE e, finalmente, colocá-lo em prática com pacientes no final. “Não apenas uma publicação em papel, mas algo que proporcione um impacto robusto”, concluiu.

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