Нейросетевая модель Сбера прошла итоговую аттестацию на квалификацию "врач".
Нейросетевая модель Сбера GigaChat стала одной из первых в мире, сдавшей экзамен высшего медицинского учреждения по направлению подготовки "Лечебное дело", необходимый для получения квалификации "врач-лечебник". Как и любой студент, окончивший 6 курсов медицинского вуза по федеральному государственному образовательному стандарту, искусственный интеллект Сбера прошёл тестирование и ответил на вопросы билета. Итоговая оценка — 4. Экзамен принимала комиссия из профессоров терапии, хирургии, акушерства и гинекологии Института медицинского образования НМИЦ им. В. А. Алмазова.
Стандартный билет к устному экзамену содержит три ситуационные задачи — по терапии, хирургии, акушерству и гинекологии — и 3–5 вопросов к ним ("укажите предполагаемый диагноз", "составьте план лечения", "назначьте дополнительные обследования" и так далее). Также GigaChat прошёл тестирование из 100 вопросов. Он набрал 82% при пороге прохождения 70%.
"Наша нейросетевая модель GigaChat развивается очень быстро, осваивая всё новые области знаний. Мы с партнёрами по всей стране продолжим развивать цифровые решения и технологии для медицины и здоровья. Сегодня хотелось бы отметить роль и поблагодарить сотрудников Центра Алмазова, которые обеспечивают контроль за обучением модели и её валидацию. Первый этап — сдача экзамена на врача — пройден. Впереди новые задачи и открытие новых прикладных решений на базе существующих возможностей.
В перспективе модель может стать основой для создания помощника врача и пациента, обеспечить новые условия для заботы и знания о своём здоровье для каждого человека и стать существенным подспорьем для клинициста в его повседневной практике. Применение больших языковых моделей и их последователей станет одной из ключевых технологий для развития человекоцентричного здравоохранения", — отметил директор центра индустрии здоровья Сбербанка Сергей Жданов.
"Проект по обучению большой языковой модели GigaChat медицинским знаниям на уровне выпускника медицинского вуза стал для Центра Алмазова большим вызовом. В проекте принимают участие несколько сотен преподавателей и научных сотрудников. Активно присоединились к работе ординаторы и студенты. Мы удовлетворены текущими результатами, и обучение модели будет продолжаться. Уже сейчас совместно со Сбером мы запланировали целую линейку прикладных решений для медицинских учреждений, пациентов и врачей на базе GigaChat, разработка которых начнётся уже в этом году. Выражаю искреннюю признательность и благодарность руководству Сбербанка за доверие, которое было оказано нашему Центру при выборе нас партнёром в таком амбициозном и социально значимом проекте!" — прокомментировал генеральный директор ФГБУ "Национальный медицинский исследовательский центр имени В. А. Алмазова" Минздрава России, президент Российского кардиологического общества Евгений Шляхто.
Cдача экзамена моделью GigaChat — результат эффективной совместной работы специалистов Центра индустрии здоровья Сбербанка, НМИЦ им. В. А. Алмазова и команды разработчиков GigaChat. Обучение алгоритма заняло полгода. Использовался датасет из 42 Гб специализированной информации, в том числе учебно-методические материалы, рекомендованные для обучения студентов в медицинских вузах России, монографии, методические руководства, научные статьи и обезличенные медицинские данные. При этом модель не является врачом, полученные от неё рекомендации необходимо утвердить с лечащим врачом.
Пользователи всего в несколько кликов могут получить доступ к GigaChat API. Для этого необходимо перейти по ссылке, авторизоваться по Сбер ID, принять пользовательское соглашение и получить параметры подключения к сервису.
Узнать больше о возможностях GigaChat и посмотреть примеры удачных запросов можно в базе знаний о сервисе.
Последние комментарии
Это не только повышает скорость обслуживания, но и делает его удобным и современным. Оплата по улыбке ускоряет процесс, позволяя клиентам без лишних действий завершить покупку.
Такие схемы опасны, так как жертвы находятся под сильным психологическим давлением и перестают доверять своим близким. Это напоминает нам о важности быть бдительными и не бояться делиться с близкими подозрительными ситуациями.
Снижение цен на новостройки делает их более привлекательными, особенно с учетом цифровизации сделок и программы семейной ипотеки. Надеюсь, что такие меры действительно сделают жилье более доступным для широкого круга граждан.
Координация всех усилий в одном органе поможет более эффективно защищать данные граждан и противостоять мошенникам.
Особенно понравилась часть конференции, где участники могли посоревноваться с ИИ в прогнозировании спроса. Это отличный способ показать, насколько точны и полезны могут быть ИИ-модели.