Мультимодальные модели искусственного интеллекта для стадирования фиброза печени: обзор.

Подтверждение того, что предложенное решение действительно решает научную проблему, является ключевым аспектом надежного рассуждения и поиска информации. Используя SCP-116K, мы создали 177 836 сбалансированных пар «проблема-решение» (88 918 соответствующих и 88 918 несоответствующих), охватывающих различные области STEM, и представили верификацию, следуя TRIZ/IDM, как различение соответствующих и несоответствующих пар. Сравнивая лексические, поисковые и легковесные нейронные модели, наша лучшая модель (RoBERTa + Slim ResNet, замороженные векторные представления предложений, оцененные с помощью остаточной MLP) достигает AUC 0.966, F1 0.905 и LogLoss 0.238. Базовая линия TF-IDF + Cosine + Elastic-Net, которая не требует больших ресурсов, отстает на 1.6-1.7 баллов AUC, но работает примерно в 250 раз быстрее и использует около 1.5 ГБ ОЗУ, что демонстрирует сильное соотношение эффективности и точности. Вероятности служат оценками повторного ранжирования среди кандидатных решений; мы интерпретируем высокий ROC-AUC как парное различение, а абсолютную точность как верхнюю границу, учитывая синтетические негативные примеры.

Целью настоящего исследования было оценить точность и надежность четырех моделей искусственного интеллекта (ИИ) — ChatGPT, Copilot, DeepSeek и Gemini — в генерации ссылок в формате PubMed для литературы, связанной с заболеваниями хрусталика, катарактой, расстройствами радужки и патологией передней камеры. Проведено сравнительное исследование точности. В качестве тестовых данных использовалось сорок стандартизированных клинических абзацев из «Обзора офтальмологии» (4-е издание). Каждую модель ИИ попросили сгенерировать ссылки в формате PubMed по стандарту AMA-11. Точность цитирования оценивалась с использованием заранее определенных критериев, включая проверяемость в PubMed, соответствие DOI и библиографическую точность. Два эксперта независимо классифицировали ссылки как полностью цитируемые, частично цитируемые или нецитируемые и оценили согласованность оценок. Точность цитирования значительно варьировала среди моделей. DeepSeek продемонстрировал наивысшую точность (52,5%), за ним следовали ChatGPT (32,5%) и Copilot (20,0%), тогда как Gemini показал наименьшую точность (2,5%) (P < 0,001). Наиболее распространенной ошибкой среди всех моделей были несоответствия DOI. Экспертная проверка подтвердила эти выводы, при этом DeepSeek представил наибольшее количество полностью цитируемых ссылок. Согласие между экспертами было значительным (коэффициент Коэна k = 0,65). Модели ИИ, ориентированные на конкретную область, особенно DeepSeek, превосходят модели общего назначения в генерации ссылок PubMed из офтальмологической литературы. Тем не менее, все оцененные модели демонстрировали ошибки цитирования, что подчеркивает необходимость человеческой верификации. Инструменты ИИ могут улучшить академические рабочие процессы в качестве вспомогательных систем, однако их не следует использовать самостоятельно для генерации ссылок в медицинских исследованиях.

Мотивация: Графы разнообразия пангеномов (PVGs) все чаще используются для представления геномного разнообразия, однако в настоящее время отсутствует общая структура для прямого генерирования популяционных пангеномов из явных эволюционных историй. Существующие симуляторы обычно сосредоточены на отдельных классах вариации и не интегрируют эти вариации в рамках генеалогической структуры, основанной на явных демографических историях. В результате оценка методов пангеномов в реалистичных популяционно-генетических условиях остается сложной задачей, а эталонные наборы данных с известной эволюционной истинной редко встречаются. Результаты: Мы представляем MSpangenome - структуру, учитывающую генеалогию, которая связывает симуляции популяционной генетики по модели коалесценции и анализы графов пангеномов. Этот конвейер объединяет симуляцию предков с msprime и алгоритм построения графов de novo для генерации PVGs непосредственно из смоделированных генеалогий. Явно моделируя рекомбинацию, демографическую историю и неполную сортировку линий, MSpangenome производит структурно сложные пангеномы, в которых вложенные и перекрывающиеся структурные варианты естественным образом возникают из базовых генеалогий, в то время как их эволюционная история и топология графа остаются известными по конструкции. Это обеспечивает общую структуру для генерации реалистичных популяционных пангеномов и установления наборов данных с известной истинной для методической оценки. Мы демонстрируем его полезность, генерируя пангеномы на уровне популяции и используя их в качестве контролируемых ссылок для оценки широко используемых инструментов построения графов, таких как PGGB и Minigraph-Cactus. Наши анализы выявили контрастные режимы производительности в зависимости от уровней разнообразия последовательностей, размеров образцов и классов структурной вариации, подчеркивая ценность симуляционных оценок для выявления ошибок реконструкции, которые трудно обнаружить, используя только эмпирические наборы данных. Доступность и реализация: MSpangenome реализован на Python, полностью контейнеризирован, доступен бесплатно по адресу https://forge.inrae.fr/pangepop/MSpangepop и зеркалирован на https://github.com/inrae/MSpangepop.

Цель данного исследования заключалась в разработке и внешней валидации модели прогнозирования риска острого повреждения почек (ОПП) на 48 часов в реальном времени для критически больных пациентов с использованием модели глубокого обучения двойного канала (DC-AKI). Модель была разработана на основе электронных медицинских записей 28,099 пациентов в медицинском центре Beth Israel Deaconess и внешне валидирована на двух независимых когорт, состоящих из 3,108 пациентов из базы данных eICU и 2,808 пациентов из больницы народного госпиталя провинции Чжэцзян. Тридцать одна изменяющаяся во времени характеристика обновлялась каждые 6 часов. Архитектура модели DC-AKI интегрировала сети BiGRU, свёрточные слои и механизмы внимания для захвата мультишкалярных временных зависимостей. Модель достигла значений площади под кривой операционных характеристик (AUC) 0,720 (95% ДИ, 0,714-0,728) при внутренней валидации и 0,577 (95% ДИ, 0,570-0,583) и 0,798 (95% ДИ, 0,795-0,799) в двух внешних когорт. Анализ интерпретируемости SHAP выявил ключевые клинические предикторы и индивидуальные траектории риска. В заключение, DC-AKI продемонстрировала хорошую предсказательную способность в развивающей когортной популяции и на одном сайте внешней валидации, хотя производительность существенно варьировала в зависимости от учреждений. Необходимо дальнейшая валидация и локальная калибровка для поддержки её клинического применения.

С развитием технологий пациенты все чаще ищут медицинскую информацию в интернете, и чат-боты на базе искусственного интеллекта (ИИ), такие как NIPRGPT — наиболее доступный инструмент ИИ для пользователей компьютеров Министерства обороны США — предлагают новый ресурс для ответов на вопросы о фемороацетабулярном импинджменте (ФАИ). На данный момент не проводилось исследований, оценивающих ответы NIPRGPT на ортопедические медицинские вопросы. Основная цель данного исследования заключалась в оценке точности, полноты и читаемости ответов NIPRGPT на распространенные вопросы о ФАИ. Были выбраны двенадцать часто задаваемых вопросов (ЧЗВ) о ФАИ из подготовленного списка и заданы NIPRGPT. Точность и достаточность ответов оценивались панелью сертифицированных хирургов по четырем критериям: отлично (без необходимости в уточнениях), удовлетворительно (необходимы минимальные уточнения), удовлетворительно (необходимы умеренные уточнения) и неудовлетворительно (необходимы существенные уточнения). Кроме того, была оценена читаемость с использованием коэффициента читаемости Флеш-Кинкейда. Из 12 ответов четыре (33,3%) были оценены как отличные, не требующие уточнения, семь (58,3%) — как удовлетворительные, требующие минимальных уточнений, и один (8,3%) — как удовлетворительный, требующий умеренных уточнений. Не было неудовлетворительных ответов. Средняя оценка качества составила 3,38 из 4,0. Однако средний коэффициент читаемости Флеш-Кинкейда составил 19,6, что соответствует уровню читаемости для лиц с послевузовским или специализированным академическим образованием. Согласованность оценок между наблюдателями была низкой, с альфа-коэффициентом Криппендорфа 0,046. NIPRGPT предоставляет ответы на ЧЗВ о ФАИ, которые в целом являются точными и надежными. Однако сложность ответов значительно превышает рекомендуемый уровень читаемости для образовательных материалов для пациентов. Хотя это может быть полезным дополнением в условиях военной медицины, где доступ к информации может быть ограничен, врачам следует учитывать высокие требования к грамотности, которые налагаются на пациентов, использующих этот инструмент.

Статья обсуждает влияние искусственного интеллекта на сферу здравоохранения, подчеркивая как его преимущества, так и возможные риски и недостатки. Проводится анализ успешных примеров внедрения ИИ, а также проблем, с которыми сталкиваются медики и пациенты.