Нейросетевая модель Сбербанка GigaChat стала одной из первых в мире, сдавшей экзамен высшего медицинского учреждения по направлению подготовки «Лечебное дело», необходимый для получения квалификации «врач-лечебник». Как и любой студент, окончивший 6 курсов медицинского вуза по федеральному государственному образовательному стандарту, искусственный интеллект Сбера прошёл тестирование и ответил на вопросы билета. Итоговая оценка — 4. Экзамен принимала комиссия из профессоров терапии, хирургии, акушерства и гинекологии Института медицинского образования НМИЦ им. В. А. Алмазова. Об этом CNews сообщили представители Сбербанка.
Стандартный билет к устному экзамену содержит три ситуационные задачи — по терапии, хирургии, акушерству и гинекологии — и 3–5 вопросов к ним («укажите предполагаемый диагноз», «составьте план лечения», «назначьте дополнительные обследования» и так далее). Также GigaChat прошел тестирование из 100 вопросов. Он набрал 82% при пороге прохождения 70%.
Сергей Жданов, директор Центра индустрии здоровья Сбербанка: «Наша нейросетевая модель GigaChat развивается очень быстро, осваивая всё новые области знаний. Мы с партнёрами по всей стране продолжим развивать цифровые решения и технологии для медицины и здоровья. Сегодня хотелось бы отметить роль и поблагодарить сотрудников Центра Алмазова, которые обеспечивают контроль за обучением модели и её валидацию. Первый этап — сдача экзамена на врача — пройден. Впереди новые задачи и открытие новых прикладных решений на базе существующих возможностей. В перспективе модель может стать основой для создания помощника врача и пациента, обеспечить новые условия для заботы и знания о своём здоровье для каждого человека и стать существенным подспорьем для клинициста в его повседневной практике. Применение больших языковых моделей и их последователей станет одной из ключевых технологий для развития человекоцентричного здравоохранения».
Евгений Шляхто, генеральный директор ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр имени В. А. Алмазова» Минздрава России, президент Российского кардиологического общества: «Проект по обучению большой языковой модели GigaChat медицинским знаниям на уровне выпускника медицинского вуза стал для Центра Алмазова большим вызовом. В проекте принимают участие несколько сотен преподавателей и научных сотрудников. Активно присоединились к работе ординаторы и студенты. Мы удовлетворены текущими результатами, и обучение модели будет продолжаться. Уже сейчас совместно со Сбером мы запланировали целую линейку прикладных решений для медицинских учреждений, пациентов и врачей на базе GigaChat, разработка которых начнётся уже в этом году. Выражаю искреннюю признательность и благодарность руководству Сбербанка за доверие, которое было оказано нашему Центру при выборе нас партнёром в таком амбициозном и социально значимом проекте!».
Владимир Кох, генеральный директор «СберМедИИ»: «Нейросетевая модель Gigachat успешно справилась с экзаменом по лечебному делу и показала свои компетенции аттестационной комиссии, которые в дальнейшем позволят ей стать помощником как для человека, врачей, так и системы здравоохранения в целом. Gigachat может быть основой для создания персональных ассистентов, в том числе и медицинских. Компания "СберМедИИ" разрабатывает решения на базе искусственного интеллекта, включая сервисы для анализа и оценки жалоб, анамнеза пациента, данных из его электронной медицинской карты. Мы продолжаем развивать цифровые решения для здравоохранения, такие как "ТОП-3" и цифровой помощник врача AIDA, и видим будущее за сервисами на базе LLM, которые позволят улучшить качество предоставления медицинских услуг».
Cдача экзамена моделью GigaChat — результат эффективной совместной работы специалистов Центра индустрии здоровья Сбербанка, НМИЦ им. В. А. Алмазова и команды разработчиков GigaChat. Обучение алгоритма заняло полгода. Использовался датасет из 42 Гб специализированной информации, в том числе учебно-методические материалы, рекомендованные для обучения студентов в медицинских вузах России, монографии, методические руководства, научные статьи и обезличенные медицинские данные. При этом модель не является врачом, полученные от нее рекомендации необходимо утвердить с лечащим врачом.
Поделиться