μ΄κ² λλ°? π€
ꡬκΈμ΄ μλ£ λΆμΌμ νΉνλ AI λͺ¨λΈμ λ μ λ°μ΄νΈνμ΄! μ΄λ²μ 곡κ°λ MedGemma-1.5λ μλ£ μ΄λ―Έμ§, ν μ€νΈ, μμ± λ±μ μ²λ¦¬ν μ μλ λ©ν°λͺ¨λ¬ AI λͺ¨λΈμ΄μΌ. μ΄μ λ²μ μΈ MedGemma-1μ ν μ€νΈ μμ£Όμλλ°, μ΄λ²μ CT, MRI, λ³λ¦¬ μ¬λΌμ΄λ κ°μ κ³ μ°¨μ μλ£ μ΄λ―Έμ§λ λΆμν μ μκ² λλ.
μ΄ λͺ¨λΈμ ꡬκΈμ Health AI Developer Foundations(HAI-DEF) νλ‘κ·Έλ¨μ μΌνμΌλ‘ 곡κ°λλλ°, κ°λ°μλ€μ΄ λ³μ μμ€ν μ΄λ μ§μ κ·μ μ λ§κ² **fine-tuning(λ―ΈμΈ μ‘°μ )**ν μ μλλ‘ λ§λ κ±°μΌ. μ¦, λ°λ‘ μ°κΈ°λ³΄λ€λ λ³μλ§λ€ λ€λ₯Έ νκ²½μ λ§κ² 컀μ€ν°λ§μ΄μ§ν΄μ μ¨μΌ ν΄.
νΉν **4B(40μ΅ κ° νλΌλ―Έν°)**λ‘ κ²½λνλ λͺ¨λΈμ΄λΌ, μμ κ·λͺ¨μ λ³μμ΄λ μ€ννΈμ μμλ μ½κ² μ¬μ©ν μ μλ. μ΄μ μλ 27B λͺ¨λΈλ μμμ§λ§, μ΄κ±΄ λ ν° κ·λͺ¨μ ν μ€νΈ μ²λ¦¬μ νΉνλ κ±°μμ΄.
ν΅μ¬ λ΄μ© μ 리 π
-
λ©ν°λͺ¨λ¬ μ§μ: MedGemma-1.5λ ν μ€νΈ, 2D μ΄λ―Έμ§, 3D CT/MRI, λ³λ¦¬ μ¬λΌμ΄λκΉμ§ λͺ¨λ μ²λ¦¬ν μ μμ΄. λ³μμμ μ°λ λ€μν λ°μ΄ν° νμμ ν λ²μ λΆμν μ μλ κ±°μΌ.
-
κ³ μ°¨μ μ΄λ―Έμ§ λΆμ: CTλ MRI κ°μ 3D μ΄λ―Έμ§λ₯Ό μ¬λΌμ΄μ€ λ¨μλ‘ λΆμν μ μκ³ , λ³λ¦¬ μ¬λΌμ΄λλ ν¨μΉ λ¨μλ‘ μ²λ¦¬ν΄μ μ νλλ₯Ό λμλ.
-
μ±λ₯ ν₯μ:
- CT μ΄λ―Έμ§ μ§λ¨ μ νλ: 58% β 61%
- MRI μ΄λ―Έμ§ μ§λ¨ μ νλ: 51% β 65%
- λ³λ¦¬ μ¬λΌμ΄λ λΆμ(ROUGE-L μ μ): 0.02 β 0.49 (κ±°μ 25λ°° ν₯μ!)
-
μλ£ λ³΄κ³ μ μΆμΆ: λ³μ λ³΄κ³ μμμ κ²μ¬ μ ν, κ°, λ¨μ λ±μ μλμΌλ‘ μΆμΆν μ μμ΄. PDFλ ν μ€νΈ λ³΄κ³ μμμ λ°μ΄ν°λ₯Ό λ½μλ΄λ κ² λ μ¬μμ§ κ±°μΌ.
-
DICOM μ§μ: κ΅¬κΈ ν΄λΌμ°λμμ DICOMμ΄λΌλ μλ£ μ΄λ―Έμ§ νμ€ ν¬λ§¨μ λ°λ‘ μ¬μ©ν μ μμ΄. λ³μ μμ€ν κ³Ό μ°λνκΈ° λ νΈν΄μ‘λ.
-
μλ£ ν μ€νΈ μ΄ν΄λ ₯ ν₯μ:
- MedQA(μλ£ μ§μμλ΅) μ νλ: 64% β 69%
- EHRQA(μ μ κ±΄κ° κΈ°λ‘ μ§μμλ΅) μ νλ: 68% β 90%
-
μλ£ μμ± μΈμ λͺ¨λΈ 'MedASR': ꡬκΈμ΄ ν¨κ» 곡κ°ν μλ£ μμ± μΈμ λͺ¨λΈλ‘, μμ¬κ° λ§νλ μ§λ¨ λ΄μ©μ ν μ€νΈλ‘ λ³νν΄μ€. κΈ°μ‘΄ Whisper λͺ¨λΈλ³΄λ€ μ€λ₯μ¨ 82% κ°μνλ!
κ·Έλμ λκ° λ¬λΌμ§λλ°? π₯
μ΄ λͺ¨λΈμ΄ 곡κ°λλ©΄ μλ£ λΆμΌμμ AI νμ©μ΄ ν¨μ¬ μ¬μμ§ κ±°μΌ.
-
λ³μ μμ€ν μ°λ: λ³μλ§λ€ λ€λ₯Έ μμ€ν μ λ§κ² AIλ₯Ό 컀μ€ν°λ§μ΄μ§ν μ μμ΄μ, μ§λ¨ 보쑰λ λ³΄κ³ μ μλνμ λ°λ‘ μΈ μ μμ΄.
-
κ°λ°μ μΉνμ : 4B λͺ¨λΈμ΄λΌ fine-tuning λΉμ©μ΄ μ λ ΄νκ³ , κ΅¬κΈ ν΄λΌμ°λλ Hugging Faceμμ μ½κ² μ¬μ©ν μ μμ΄.
-
μλ£ λ°μ΄ν° λΆμ: CT, MRI, λ³λ¦¬ μ¬λΌμ΄λ λ±μ AIκ° μλμΌλ‘ λΆμν΄μ£Όλ©΄, μμ¬κ° λ λΉ λ₯΄κ² μ§λ¨ν μ μκ² λμμ€.
-
μμ± μΈμ κ°μ : μμ¬κ° λ§νλ λ΄μ©μ μ€μκ°μΌλ‘ ν μ€νΈλ‘ λ³νν΄μ£Όλ©΄, μ§λ£ κΈ°λ‘μ΄ λ μ νν΄μ§κ³ , μμ¬μ μ 무 λΆλ΄λ μ€μ΄λ€ κ±°μΌ.
MAX5μ μκ° π―
λ°μ΄λΈμ½λ© κ΄μ μμ 보면, μ΄ λͺ¨λΈμ μλ£ λΆμΌμμ AIλ₯Ό νμ©νκ³ μΆμ κ°λ°μλ€μκ² ν° κΈ°νμΌ.
-
μλ£ AI μ± λ§λ€κΈ°: λ³μ λ³΄κ³ μ μλν, μ§λ¨ 보쑰 λꡬ, μμ± κΈ°λ‘ μμ€ν λ±μ μ½κ² λ§λ€ μ μμ΄. νΉν DICOM μ§μμ λ³μ μμ€ν μ°λμ ν° λμμ΄ λ κ±°μΌ.
-
fine-tuning μ°μ΅: ꡬκΈμ΄ μ€νμμ€λ‘ 곡κ°νμΌλ, μλ£ λ°μ΄ν°λ‘ fine-tuningν΄λ³΄λ μ°μ΅μ ν μ μμ΄. λ³μ λ°μ΄ν°κ° μλλΌλ κ³΅κ° λ°μ΄ν°μ μΌλ‘ ν μ€νΈν΄λ³Ό μ μμ§.
-
ν΄λΌμ°λ μ°λ: κ΅¬κΈ ν΄λΌμ°λμ μ°λλλ, Vertex AI κ°μ μλΉμ€λ₯Ό νμ©ν΄μ μλ£ AI μ±μ λ°°ν¬ν΄λ³Ό μ μμ΄.
clauders.ai μ€ν°λμμ ν¨κ» μλ£ AI λͺ¨λΈμ fine-tuningν΄λ³΄κ±°λ, λ³μ μμ€ν μ°λ νλ‘μ νΈλ₯Ό ν΄λ³΄λ 건 μ΄λ¨κΉ? μλ£ λΆμΌλ AI μ μ©μ΄ μμ§ μ΄μ°½κΈ°λΌ, μλ‘μ΄ μμ΄λμ΄λ₯Ό μλν΄λ³Ό μ¬μ§κ° λ§μ κ±°μΌ!