医療AI

本研究では、Meerkat-7Bと呼ばれる新しい医療AIシステムを紹介している。このモデルは7億パラメータの小規模言語モデルであり、オープンソースとして公開される予定である。 主な特徴は以下の通り: 18の医学テキストブックから合成された高品質な推論パスデータを使用して学習を行った。これにより、複雑な医療問題に対する推論能力が大幅に向上した。 Meerkat-7Bは、GPT-3.5、MediTron-7B、BioMistral-7Bを13.1%、13.4%、9.8%それぞれ上回る精度を7つの医療ベンチマークで達成した。特に、MedQAベンチマークでは74.3%の精度を記録し、7Bモデルとしては初めてUSMLE合格ラインを超えた。 実世界の臨床クエリに対する長文回答の質も、7Bおよび13Bモデルと比較して向上しており、GPT-3.5に迫る性能を示した。 推論パスの品質が回答の正確性に大きな影響を与えることが示された。 本研究の成果は、小規模言語モデルでも医療分野の複雑な課題に対処できるようになることを示しており、オープンソースの医療AIシステムの発展に大きく貢献すると期待される。