美國成功開發CancerGPT預測癌症治療研究結果

人工智能（AI）技術在醫學領域的應用越來越受到重視。最近，一項由德克薩斯和麻省大學的聯合團隊進行的研究，利用大型預訓練語言模型（LLMs）成功開發一款 AI 模型 — CancerGPT預測癌症治療研究結果的人工智能，旨在預測不同藥物組合對癌症患者中罕見組織的影響。這項研究將有助於加速醫學研究的進展，特別是在樣本量有限和結構化數據不足的領域。

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LLMs 是一種基於深度學習的技術，能夠自動從大量文本中提取知識。這些模型在自然語言處理、語音識別和計算機視覺等領域取得了重大進展。近年來，LLMs已開始在醫學領域得到應用，包括用於疾病診斷、藥物研發和基因組學研究等。

CancerGPT預測癌症可達到高精度

CancerGPT 是一個 LLM 模型，擁有約 1.24 億個參數，可與擁有約 1.75 億個參數的更大的精調 GPT-3 模型相媲美。研究人員使用了一種名為 zero-shot GPT-3 的 LLM 來提供連貫的回答，並通過與現有科學文獻進行比較評估了不同任務的答案。研究結果顯示，該模型可在非常少或零樣本的情況下實現顯著的準確性。

研究人員使用了七種來自不同癌症類型的罕見組織來進行實驗。結果表明，LLM 模型可達到高精度預測，並提供了有價值的信息，這些信息可以用於預測未來的反應。

然而，研究人員也指出，LLM 模型的論點準確性並非總是可驗證。因此，他們建議未來的研究應深入探討這種方法，並開發一種有效利用現有結構特徵和新出現的先前知識編碼在LLMs中的集成方法。

這項研究的成果表明，LLMs可以幫助醫學研究人員更好地處理結構化數據不足和樣本量有限的情況。通過利用預訓練的語言模型，醫學研究人員可以從現有的資源中獲取有價值的信息，提高對未來反應的預測能力。

此外，LLMs在生物學中的應用也引起了關注。例如一些研究人員使用AI技術識別出了潛在的抗衰老藥物，這些藥物可以減緩衰老過程和緩解與年齡相關的疾病，從而為人類帶來更長久的健康。

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能為罕見癌症收集足夠數據

值得一提的是，CancerGPT 模型的應用對癌症患者的治療也具有重要意義。癌症是當今世界面臨的嚴重健康問題之一。儘管在近年來的研究中取得了一些進展，但對於一些罕見癌症的治療仍然存在挑戰。這些罕見癌症的發病率很低，因此很難收集足夠的數據來進行研究。

這就意味著，現有的治療方法可能對某些患者無效。但是，如果能夠使用AI技術來預測不同藥物組合對罕見癌症的影響，就有可能為患者提供更加個性化的治療方案。

LLMs的應用已經開始在醫學領域發揮作用，這對於改善人類健康狀況具有重要意義。研究人員希望，通過不斷探索和發展，AI技術將能夠為人類帶來更多的福祉。