Le Centre pour l’intelligence artificielle et la robotique (CAIR), basé à Hong Kong, relevant de l’Académie chinoise des sciences (CAS), l’un des instituts nationaux de recherche de Chine, a développé un grand chatbot basé sur un modèle de langage pour aider les médecins à établir des diagnostics et des traitements médicaux.
COMMENT ÇA FONCTIONNE
Le chatbot CARES Copilot 1.0, est construit sur la base du Llama 2 LLM de Meta. Entraîné à l’aide de 100 GPU de Huawei et Nvidia, il peut traiter diverses données, notamment des images, du texte, de la voix, des vidéos, des IRM, des tomodensitogrammes et des ultrasons.
Alimenté par des millions de dossiers, notamment du matériel pédagogique, des directives d’experts et de la littérature médicale, CARES peut récupérer des informations « en quelques secondes », avec une précision allant jusqu’à 95 %, affirme le CAIR. CARES, équipé d’une fenêtre contextuelle de 100 000 pages, peut également extraire des informations de plus de 3 000 pages de matériel chirurgical.
Basé sur des tests internes, il peut prendre en charge des fonctions telles que l’identification des phases chirurgicales, la segmentation des instruments et des structures anatomiques, la détection et le comptage des instruments et la génération d’images IRM haute résolution.
L’outil d’assistant d’IA, qui peut être intégré à des dispositifs médicaux, fait actuellement l’objet d’une optimisation continue dans sept hôpitaux de Pékin.
LA PLUS GRANDE TENDANCE
La Chine rattrape les innovateurs mondiaux dans le développement de technologies d’IA en finançant des initiatives locales. Le dernier développement d’IA du CAIR est l’un de ces projets cofinancés par le programme de recherche InnoHK du gouvernement de Hong Kong. En août de l’année dernière, le gouvernement chinois a approuvé le déploiement du premier service local compatible genAI, le modèle TaiChu, également par CAS.
SUR LE DOSSIER
« (LLM), adaptés aux neurosciences, peuvent dépasser les besoins d’enseignement traditionnels, permettant des applications dans les milieux cliniques, les salles d’opération et les instituts de recherche en conjonction avec la chirurgie, le guidage par imagerie et la robotique. Ces modèles soutiennent directement le personnel médical de première ligne en cas d’urgence en supervisant, émettre des avertissements, prévenir les procédures risquées et repousser les limites des neurosciences. La combinaison des LLM et de la navigation chirurgicale peut offrir aux chirurgiens des informations de positionnement anatomique en temps réel, améliorant ainsi la sécurité chirurgicale », a déclaré Ming Feng, professeur et médecin-chef au Département de neurochirurgie, Peking Union Medical College Hospital, a commenté la publication de CARES.
