Tại sao BioGPT trở nên quan trọng?
So với các mô hình GPT được lập trình dựa trên dữ liệu văn bản tổng quát hơn, BioGPT tập trung sâu hơn về dữ liệu trong nghiên cứu y sinh và có thể đưa ra kết quả chính xác và phù hợp hơn cho các tác vụ y sinh. Chẳng hạn như tìm ra thuốc mới, phân loại bệnh và hỗ trợ quyết định lâm sàng.
BioGPT cũng có thể nắm bắt cách sử dụng ngôn ngữ tinh tế và đặc thù chuyên ngành của y sinh. Chẳng hạn như phân biệt giữa tên thuốc, tên gen và tên protein, điều cần thiết cho các ứng dụng y sinh. Điều này khiến nó trở thành một công cụ giá trị cho các nhà khoa học ở nhiều mảng khác nhau trong lĩnh vực khoa học đời sống.
Trong vài năm qua, người ta đã sử dụng rộng rãi các biểu đồ tri thức kết nối các khái niệm từ nhiều nguồn khác nhau thành một mạng lưới đa chiều để hiểu rõ hơn các khái niệm y sinh. Tuy nhiên, việc xây dựng các biểu đồ tri thức lớn rất khó khăn do các thách thức về mở rộng và tích hợp dữ liệu.
Mặc dù biểu đồ tri thức cung cấp một cách thức tìm kiếm dữ liệu thông minh, nhưng hiểu biết theo ngữ cảnh lại bị hạn chế. Một mô hình ngôn ngữ như vậy có thể giải quyết một số hạn chế của các biểu đồ tri thức và giúp người dùng hiểu những ngữ cảnh y sinh dễ dàng hơn.
BioGPT tập trung sâu hơn và có thể đưa ra kết quả chính xác và phù hợp hơn cho các tác vụ y sinh
8 ứng dụng quan trọng của BioGPT với y tế
- Tìm ra thuốc mới: BioGPT có thể trích xuất mối quan hệ giữa các đối tượng (thuốc, bệnh và protein); hỗ trợ việc tự động hóa phân tích những tài liệu khoa học vẫn đang mở rộng, để hiểu rõ hơn về cơ chế gây bệnh và xác định các mục tiêu dược phẩm tiềm năng.
- Y học cá thể hóa: Nó liên quan đến việc điều chỉnh các phương pháp điều trị y tế phù hợp với nhu cầu cụ thể của từng bệnh nhân, dựa trên gen di truyền, lối sống và các yếu tố môi trường. BioGPT có thể giúp các nhà nghiên cứu xác định các đột biến gen, tiến triển bệnh và các thông tin liên quan khác từ các kho dữ liệu, cho phép phát triển các kế hoạch điều trị cá nhân hóa cho bệnh nhân.
- Cải thiện độ an toàn của thuốc: BioGPT có thể dự đoán tương tác thuốc và giúp các bác sĩ dự đoán các tác dụng phụ tiềm ẩn của việc kết hợp thuốc và cải thiện độ an toàn trong sử dụng thuốc.
- Thiết kế và phân tích các thử nghiệm lâm sàng: BioGPT có thể được sử dụng để trích xuất và phân tích dữ liệu từ các thử nghiệm lâm sàng, giúp các nhà nghiên cứu thiết kế các thử nghiệm hiệu quả hơn và phân tích kết quả thử nghiệm chính xác hơn.
- Phân tích đối thủ cạnh tranh: BioGPT có thể được sử dụng để phân tích tài liệu khoa học và cơ sở dữ liệu độc quyền nhằm xác định đối thủ cạnh tranh tiềm năng và đánh giá bối cảnh cạnh tranh.
- Cách giao tiếp khoa học: BioGPT có thể tóm tắt tài liệu khoa học và các nguồn thông tin khác, giúp các chuyên gia phát triển kinh doanh dễ dàng hiểu và truyền đạt những hiểu biết chính một cách nhanh chóng.
- Chẩn đoán và quản lý bệnh: BioGPT có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu bệnh nhân, bệnh án và tài liệu khoa học nhằm giúp chẩn đoán và quản lý bệnh hiệu quả hơn.
- Viết bài, giáo dục và chia sẻ kiến thức y tế: BioGPT có thể được sử dụng để phát triển các tài liệu giáo dục, hỗ trợ các chuyên gia chăm sóc sức khỏe trong việc cập nhật các kết quả nghiên cứu và lâm sàng mới nhất.
Ngoài ra, còn có rất nhiều trường hợp ứng dụng BioGPT, từ trợ lý chăm sóc sức khỏe ảo đến dịch thuật và lưu trữ bệnh án, giám sát từ xa…
Những hạn chế của BioGPT
Mặc dù BioGPT được thiết kế để xử lý tài liệu y sinh, nhưng nó cũng có một số hạn chế như các mô hình ngôn ngữ tổng quát khác, bao gồm ChatGPT và AI nói chung.
Hơn nữa, có những lo ngại rằng các mô hình như vậy có thể tạo ra thông tin không chính xác vì không có bằng chứng xác thực, từ đó có khả năng dẫn đến việc lan truyền thông tin sai lệch. Hơn nữa, vì BioGPT được lập trình dựa trên nghiên cứu y học hiện có nên nó có thể kế thừa bất kỳ thành kiến nào ở trong tài liệu đó, sau đó có khả năng nó sẽ duy trì những thành kiến này trong các khuyến nghị và dự đoán sau này.
Tương lai của BioGPT với y tế
Mặc dù BioGPT đang trong giai đoạn phát triển ban đầu và có một số hạn chế, nhưng nó có khả năng mở ra một kỷ nguyên khám phá mới trong nghiên cứu khoa học đời sống, nơi có ranh giới của những gì chúng ta có thể hiểu và những gì chúng ta có thể đạt được trong các lĩnh vực như gen di truyền, nghiên cứu protein và phát triển dược phẩm sẽ được đẩy lên mức chưa từng có.
Tiềm năng tích hợp BioGPT vào các công cụ hiện tại là rất lớn. Nó có thể được tích hợp vào các nền tảng phần mềm hiện có để nâng cao khả năng của chúng.
Trong vòng 2 tháng kể từ khi ra mắt, một số công ty đã bắt đầu tích hợp BioGPT vào các công cụ của họ. Chúng ta có thể mong đợi vào các bot (các ứng dụng phần mềm chạy các tác vụ tự động hóa trên mạng) và công cụ tìm kiếm trong tương lai.
Thay vì hiển thị các bài báo, chúng sẽ giúp các nhà khoa học hiểu về các nghiên cứu hàng ngày qua các câu hỏi và câu trả lời đơn giản. Nó có thể được tích hợp vào bệnh án điện tử (EMR) để hỗ trợ chẩn đoán và điều trị. Nó cũng có thể được tích hợp vào hệ thống quản lý thông tin trong phòng thí nghiệm (LIMS) để hỗ trợ phân tích và giải thích dữ liệu.
Mời độc giả xem thêm video:
Điều gì xảy ra khi sử dụng cốc nước trong một tuần không rửa
