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Med-PaLM M：谷歌深度学习子公司等开发出最新跨模态生物医学AI，超过目前医疗健康领域的所有AI技术平台
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谷歌合作推出了最新Med-PaLM M：一种全新的多模态生物医学AI系统， 旨在处理包括文本、图像和基因组学数据在内的多种医疗健康数据，且在基准测试中，其性能超越了针对单一任务的专用AI模型(现有普遍应用的AI辅助工具)。
Med-PaLM M的主要技术和应用亮点：
多模态医学数据集 (MultiMedBench)：为了支持 Med-PaLM M 的发展和评估，研究人员创建了涵盖14种任务的MultiMedBench，包括了问答、图像分类、放射学报告生成等，总计超过100万全套示例数据集。
基于PaLM-E：Med-PaLM M 是基于已经发布的PaLM-E构建的，该模型在语言、视觉和跨模态任务中表现出色。
联合训练的好处：联合训练可以促进跨任务的知识转移，增强模型整体性能。
泛化能力：Med-PaLM M 可以泛化到新的医疗任务，并执行零样本多模态推理，例如正确识别胸部X光片中的结核病变，尽管之前未曾接触过此疾病图像。
临床评估：放射科医生评估了由AI生成的报告，认为Med-PaLM M的错误率与专业医生错误率相当，证明其在临床中具有实际应用价值。
潜在的临床应用：Med-PaLM M展现了在数据稀缺的医学应用中的巨大潜力，从零样本医学推理到跨任务的积极迁移。
总之，Med-PaLM M 是AI医学领域的一个全新里程碑模型。其综合性和灵活性预示了AI在处理复杂多模态数据以及应对多种医疗挑战中的广泛应用前景。随着数据的增长和技术创新，此类模型的潜在价值预计将在生物医学创新发现和医疗诊疗服务中得到进一步完善和扩展应用。
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