Ученые из компании «К-Скай» и Центрального НИИ организации и информатизации здравоохранения провели исследование, в котором сравнили эффективность открытых больших языковых моделей (LLM) и специализированных моделей машинного обучения для создания систем поддержки принятия врачебных решений. По их данным, настройка и проверка LLM-прототипа заняла около восьми часов, в то время как разработка базовой модели машинного обучения потребовала 340 часов.
Данная работа подчеркивает преимущества применения LLM в области медицины, где время и ресурсы имеют критическое значение. Ученые отметили, что использование LLM может не только ускорить процесс разработки, но и улучшить качество диагностики за счет более точного анализа данных. Это может привести к более быстрому и эффективному принятию решений в медицинской практике.
Результаты исследования могут оказать значительное влияние на развитие технологий в здравоохранении. Сокращение времени на разработку систем поддержки принятия решений может способствовать более широкому внедрению инновационных технологий в клиническую практику, что в свою очередь улучшит качество медицинского обслуживания и повысит доступность диагностики для пациентов.