纽约，11月27日(IANS):一项研究表明，一种新的人工智能(AI)计算机程序可以很好地生成医生的笔记，以至于两名医生都无法分辨出来，这可能很快就会为人工智能以突破性的效率支持医护人员打开大门。

　　在这项概念验证性研究中，医生审查了病人的笔记——一些是由真正的医生写的，而另一些是由新的人工智能程序创建的——医生识别出正确作者的准确率只有49%。

　　来自英伟达(NVIDIA)和佛罗里达大学(University of Florida)的一个由19名研究人员组成的团队，训练超级计算机基于一种名为GatorTronGPT的新模型生成医疗记录，该模型的功能与ChatGPT类似。

　　GatorTron模型的免费版本在开源人工智能网站“拥抱脸”上的下载量超过43万次。该研究的第一作者、佛罗里达大学健康结果和生物医学信息系的吴永辉(Yonghui Wu)说，GatorTron模型是该网站唯一可用于临床研究的模型。

　　“在医疗保健领域，每个人都在谈论这些模式。GatorTron和GatorTronGPT是独特的人工智能模型，可以为医学研究和医疗保健的许多方面提供动力。然而，它们需要大量的数据和广泛的计算能力来构建。我们很高兴能有英伟达的超级计算机HiPerGator来探索人工智能在医疗保健领域的潜力。”

　　在这项发表在《npj数字医学》杂志上的研究中，该团队开发了一个大型语言模型，使计算机能够模仿自然的人类语言。

　　这些模型可以很好地处理标准的写作或对话，但医疗记录带来了额外的障碍，比如需要保护患者的隐私，而且技术水平很高。数字医疗记录不能在谷歌上搜索或在维基百科上共享。

　　为了克服这些障碍，研究人员使用了200万名患者的健康医疗记录，同时保留了820亿个有用的医学词汇。

　　将这组数据集与另一个1950亿字的数据集相结合，他们训练GatorTronGPT模型，用GPT-3架构或生成预训练变压器(一种神经网络架构)来分析医疗数据。这使得GatorTronGPT能够写出类似于医生笔记的临床文本。

　　在医疗GPT的许多可能用途中，一个想法是用人工智能记录和转录的笔记取代单调的文档。

　　为了让人工智能工具达到与人类写作相当的水平，程序员需要花费数周时间为超级计算机编写基于数十亿个单词的临床词汇和语言用法的程序。