À une époque où des millions de personnes recourent quotidiennement à Internet pour rechercher des réponses aux questions de santé, la nécessité d'informations médicales fiables et précises est devenue plus urgente que jamais.
Avec l'augmentation du volume de contenu médical disponible sur le réseau, les plateformes de recherche, telles que "Google", sont confrontées à un défi majeur pour atteindre un équilibre entre la fourniture de réponses rapides et la garantie de leur précision scientifique.
Le rôle de l'intelligence artificielle vient ici comme un outil décisif pour aborder ce dilemme, car Google a développé des techniques innovantes pour comprendre des questions médicales complexes, liquider des sources peu fiables et coopérer avec des experts médicaux pour construire un système de recherche plus sûr et plus fiable.
Google a fusionné pendant des années de modèles d'intelligence artificielle dans ses services de santé, en commençant par l'analyse de la radiologie, en prédisant les risques des maladies et en atteignant l'amélioration de la qualité des informations médicales.
Cependant, les nouveaux développements se concentrent en particulier sur la compréhension de l'intention de l'utilisateur lorsqu'il soulève une question saine et y répond avec des réponses basées sur des données fiables, mais plutôt de les formuler d'une manière compréhensible et facile.
Un grand pourcentage de recherches quotidiennes se rapporte à la santé. Dans ce contexte, la précision de la compréhension et de la détermination de la source devient très sensible, en particulier lorsque les questions sont liées aux conditions critiques, aux maladies chroniques ou aux conseils de traitement.
L'intelligence artificielle améliore la compréhension des questions médicalesGoogle dépend des modèles linguistiques avancés, mais il n'est pas satisfait de l'analyse linguistique habituelle, mais plutôt les questions médicales sont soumises à une série d'opérations qui visent à comprendre l'intention, à classer le niveau médical de la question et à déterminer sa sensibilité en termes d'être une information spécialisée ou de simples informations générales. Le rôle des techniques de traitement du langage naturel vient ici pour analyser les questions médicales que les utilisateurs écrivent sous diverses formes.
En 2019, Google a présenté le modèle linguistique "Bert", qui améliore la compréhension du contexte de la phrase en analysant la relation des mots les uns aux autres plutôt qu'en s'adressant individuellement.
Ce modèle est utile pour expliquer les questions médicales qui contiennent des termes ou des questions spécialisées écrites dans un langage familier.
Et lorsqu'une personne recherche des «douleurs thoraciques avec des étourdissements», le modèle linguistique détermine la relation entre les symptômes et suggère des causes possibles, telles que des problèmes cardiaques ou une basse pression artérielle, plutôt que de fournir des résultats généraux.
Son rôle ne se limite pas à la récupération des pages contenant des mots identiques, mais plutôt à comprendre la véritable intention derrière la question, expliquez le contexte et analysez l'intention d'une manière plus proche de la pensée humaine.
Google a également développé des systèmes d'intelligence artificielle capables de distinguer les différentes utilisations du terme médical lui-même.
Par exemple, le mot «tumeur» peut indiquer une maladie grave ou une tumeur bénigne, comme contexte. Les algorithmes dépendent de l'analyse de milliers de documents médicaux et d'études scientifiques pour apprendre les nuances.
Google a révélé le modèle Med-Palm spécifiquement sur les données médicales et est l'un des premiers modèles capables de répondre avec précision à des questions médicales complexes équivalentes à la précision des médecins humains dans certains tests.
Ce modèle peut traiter diverses formes de données médicales, y compris du texte et des images, telles que les rayons X, la numérisation et même les informations génétiques, fournissant une compréhension plus complète de la santé du patient.
Guerre cachée contre la désinformationIl ne fait aucun doute que l'un des problèmes les plus dangereux auxquels il est confronté aujourd'hui est le chevauchement des informations médicales correctes avec un contenu inexact, trompeur ou même nocif.
Afin de relever ce défi, les nouveaux algorithmes jouent un rôle central dans le tamisage du contenu et le classifier en s'appuyant sur des systèmes de classification des ressources.
Ces systèmes ne voient pas la renommée du site ou le nombre de visites uniquement, mais évaluent également un certain nombre d'indicateurs, tels que l'existence d'un examen médical clair, la divulgation du nom et de l'expérience de l'auteur, mentionnant les sources scientifiques originales et les informations sont compatibles avec les directives médicales internationalement recommandées.
La société a apporté des améliorations fondamentales aux algorithmes qui sont utilisés lorsqu'ils traitent avec un contenu sain, pour classer la confiance de l'utilisateur dans les informations avant qu'elle ne lui apparaisse.
Google donne le contenu initial qui est parlé en fonction des dernières recherches médicales, tandis que des algorithmes sont découverts de contenu qui dépend des théories du complot ou des allégations qui ne sont pas soutenues par des études.
Google s'appuie également sur l'examen du contenu médical sur sa coopération avec des organisations, telles que "WHO", "Mayo Clinic" et l'American Center for Disease Control (CDC.
"Google" donne l'initiateur au contenu parlé selon les dernières recherches médicales (Stradstock)L'intelligence artificielle à elle seule ne peut pas remplacer l'expérience humaine dans le domaine médical. Par conséquent, Google s'appuie sur des partenariats stratégiques avec les médecins et les chercheurs pour assurer la compatibilité de ses techniques avec les pratiques cliniques actuelles.
L'entreprise a employé des médecins et des spécialistes travaillant directement avec des équipes de développement de l'intelligence artificielle pour examiner les résultats et fournir des notes scientifiques qui contribuent à la formation des modèles.
Ces revues sont ensuite utilisées pour améliorer les performances des systèmes de recherche et contrôler les réponses de l'intelligence artificielle basées sur des notes cliniques réelles.
Ces partenariats ont contribué à réduire de manière significative l'apparition d'informations inexactes chez certains sujets médicaux à haute allergique, tels que le cancer, la dépression et la santé des enfants.
En coopération avec des universités telles que Harvard et Stanford, Google a évolué des outils qui aident les médecins à diagnostiquer les maladies en intégrant l'intelligence artificielle aux données cliniques.
Google permet aux organisations médicales de mettre à jour le contenu médical directement dans sa base de données, garantissant que les utilisateurs atteignent les dernières recommandations.
Les limites morales de l'intervention de l'intelligence artificielle en santéMalgré tous ces progrès, Google admet que l'intelligence artificielle ne remplace pas le diagnostic médical.
L'entreprise souhaite tous les résultats liés à la santé pour ajouter des phrases d'avertissement qui confirment la nécessité de revoir le médecin spécialisé et de ne pas compter sur les informations fournies.
Il a également élaboré des politiques qui empêchent l'utilisation de ses plateformes d'annonces qui favorisent les traitements non prouvés scientifiquement ou qui exploitent les craintes des patients. Ces politiques sont périodiquement examinées en coopération avec les organes internationaux de supervision et de santé.
Défis et critiquesLes efforts de Google sont toujours confrontés à des critiques, notamment la confidentialité, l'algorithme, la responsabilité juridique, les erreurs et les hallucinations qui peuvent résulter de nouveaux systèmes.
La construction de modèles médicaux nécessite un accès aux données sensibles pour les patients et soulève des préoccupations légales et morales. Certains observateurs ont averti que Google peut utiliser des données saines sans l'approbation des patients.
Si les données utilisées dans l'audit représente une certaine catégorie démographique, cela signifie négliger les besoins d'autres groupes.
Il y a également des discussions en cours sur ceux qui ont la responsabilité de l'erreur dans le diagnostic par défaut et ses conséquences sur la santé.
En conclusion, entre les algorithmes de filtrage de contenu, la compréhension du contexte médical et la coopération avec les experts, Google met l'intelligence artificielle au cœur de sa stratégie pour offrir une expérience de recherche en santé plus fiable et humaine.
La société aspire à devenir un partenaire cognitif dans les soins de santé numériques, basés sur des algorithmes précis, des sources fiables et des partenariats avec le secteur médical.
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