KI Revolution in der Biomedizin: Potenziale und Herausforderungen
In einer Zeit, in der die künstliche Intelligenz (KI) zunehmend in unseren Alltag integriert wird, stellt sich die Frage, wie diese Technologie spezifische Branchen revolutionieren kann. Besonders im Bereich der Biomedizin könnten KI-Systeme, die in der Lage sind, komplexe visuelle und sprachliche Daten zu verarbeiten, von unschätzbarem Wert sein. Mindverse, ein deutsches KI-Unternehmen, das sich auf die Entwicklung von Inhalten, Bildern und Forschungstools sowie maßgeschneiderten Lösungen wie Chatbots, Voicebots, AI-Suchmaschinen und Wissenssystemen spezialisiert hat, verfolgt diese Entwicklungen genau.
Ein spannendes Projekt in diesem Sektor ist LLaVA-Med, ein Großes Sprach- und Bildassistenzsystem für die Biomedizin, das kürzlich auf der Konferenz NeurIPS 2023 vorgestellt wurde. Dieses System ist das Ergebnis der Bemühungen von Forschern, die eine großangelegte, breit abdeckende biomedizinische Bildunterschrift-Datenbank aus PubMed Central nutzten. Sie verwendeten den Sprachmodell-Giganten GPT-4, um offene, anweisungsbasierte Daten aus den Bildunterschriften zu generieren und dann ein großes allgemeines Sprach-Bildmodell mit einer neuen Curriculum-Lernmethode zu verfeinern.
Das Team hinter LLaVA-Med hat einen innovativen Ansatz verfolgt, indem es sich auf die multimodale Konversationsfähigkeit des Systems konzentrierte. Das Modell lernt zuerst, die biomedizinische Fachsprache mithilfe der Bildunterschrift-Paare zu verknüpfen, und beherrscht dann die offene konversationelle Semantik, die von GPT-4 generiert wird. Dies ahmt im Grunde nach, wie eine medizinische Laie allmählich biomedizinisches Wissen erwirbt. Interessanterweise konnte das Team LLaVA-Med in weniger als 15 Stunden auf acht A100-GPUs trainieren, was seine Effizienz unter Beweis stellt.
Die Veröffentlichung des LLaVA-Med-Modells ist ein bemerkenswerter Schritt für die biomedizinische multimodale Forschung. Das Modell hat bereits auf drei Standard-Biomedizinischen Visuellen Frage-Antwort-Datenbanken (Med-VQA) hervorragende Leistungen erbracht und in bestimmten Metriken frühere überwachte Spitzenleistungen übertroffen. Trotz des Erfolgs weisen die Forscher darauf hin, dass es immer noch Beschränkungen gibt, insbesondere in Bezug auf die Interaktion mit GPT-4, einem undurchsichtigen und proprietären Modell, das eine kommerzielle Anwendung des abgeleiteten Modells verbietet.
Ein weiterer Diskussionspunkt ist die Struktur von LLaVA-Med. Ursprünglich bestand das Projekt aus zwei Phasen: Phase 1 für die LLaVA-Verarbeitung und Phase 2. Es wurde jedoch entschieden, die erste Phase zu eliminieren und die Benutzeroberfläche so zu vereinfachen, dass sie nicht verwirrend ist. Nun besteht das System nur noch aus Phase 2, die folgende Schritte umfasst: Bild hinzufügen, Upscale-Verhältnis und Aufforderung festlegen und dann "Phase 2" ausführen.
Die Anwendung von LLaVA-Med in der biomedizinischen Forschung ist vielversprechend. Um die Forschung reproduzierbar zu machen, ist das Team bestrebt, jeden Aspekt des Projekts zu open-sourcen. Dies steht jedoch im Einklang mit dem Microsoft-Veröffentlichungsprozess für verantwortungsbewusste KI, der aufgrund der jüngsten Entwicklungen in der generativen KI oft langwierig ist. Die Autoren sind zuversichtlich, dass das vollständige Projekt sehr bald veröffentlicht werden kann.
Die Forschung an medizinischen LLMs steckt noch in den Kinderschuhen und ist nicht bereit für eine kommerzielle Anwendung, bevor eine gründliche klinische Bewertung abgeschlossen ist. Daher ist es entscheidend, die Entwicklungen genau zu beobachten und die Technologie verantwortungsvoll einzusetzen.
Quellen:
1. Chunyuan Li et al., "LLaVA-Med: Training a Large Language-and-Vision Assistant for Biomedicine in One Day", NeurIPS 2023 Datasets and Benchmarks Spotlight, veröffentlicht am 26. September 2023, zuletzt geändert am 2. November 2023.
2. Haotian Liu, Fragen und Antworten zur Reproduzierbarkeit von LLaVA-Effekten, GitHub-Issue #255.
3. Brett Young, "Wie man LLaVA auf einem benutzerdefinierten Datensatz feinabstimmt", W&B Fully Connected, veröffentlicht am 9. Februar 2024.
