克雷西 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
能为患者答疑解惑的谷歌医疗大模型（Med-PaLM），它的详细测评数据终于披露了！
现在，这篇论文已经登上了Nature，来看看里面的具体细节吧。
团队首先研制了Flan-PaLM，并在此基础之上，通过提示策略等方式调整得到了成品Med-PaLM。
前者挑战了美国医学执照考试（USMLE），取得了67.6%的成绩，比此前最好的模型提高了17%。
Med-PaLM相比于Flan-PaLM，在实际问题上的表现有显著提升，而后者则显示出很大不足。
经过专业临床医生评判，Med-PaLM对实际问题的回答准确率与真人相差无几。
除了Med-PaLM模型，研究团队还推出了自建医疗模型测评数据集。
团队成员Jason Wei兴奋地在社交媒体表示，自己89岁的奶奶经常问他有没有发Science或Nature，现在终于可以回答是了。
多套测试数据共同认证
研究团队一共使用了七套测试数据集，从多个角度对Med-PaLM的表现进行了测评。
首先就是准确性。
Med-PaLM相比于其前体Flan-PaLM的主要改进不在于此，故这一步使用后者作为测试对象。
这部分一共使用了多个数据集，包括由USMLE题目构成的MedQA。
结果Flan-PaLM在其中两个数据集上的表现较此前的最佳产品均有显著提升。
而针对PubMedQA数据集，Flan-PaLM的成绩虽然只提高了0.8%，但真人在该数据集中取得的成绩也只有78%。
更为专业的数据集MMLU中包含来自多个临床知识、医学和生物学相关主题的多项选择题。
其中包括解剖学、临床知识、专业医学、人类遗传学、大学医学和大学生物学等方面。
结果Flan-PaLM的准确度超越了所有的已知模型。
前面的测评主要是针对模型的理论能力，接下来就要进入实战了。
这个过程中Med-PaLM本体和前体Flan-PaLM都是测试的对象。
研究团队从另外三个数据集中共选择了140个问题（HealthSearchQA中100个，另外两种各20个）。
其中的HealthSearchQA是谷歌自建的，包含了3000多个问题。
这些问题既包括学术问题，也包括患者在就医时可能会向医生提出的疑问。
模型的表现则由9名来自不同国家的医生组成的专家小组进行人工评判。
在科学共识方面，Med-PaLM的结果具有92.6%的一致性，远高于其前体，与真人医生相近。
但和真人相比，Med-PaLM输出的错误或不准确信息还是比较高的，在信息缺失方面差距则小一些。
不过错误的信息不一定会真的带来伤害，经过专家评估，Med-PaLM造成伤害的可能性与严重性和人类相比并不大。
甚至出现偏见的概率比人类还要低。
而从模型能力角度看，Med-PaLM在阅读理解、信息检索和逻辑推理能力上都表现出了接近真人的水平。
而作为一款面向不特定人群的语言模型，获得专业人士的认可是不够的，因此，研究团队还邀请了非专业人士对Med-PaLM进行评价。
评价的标准有两条——「是不是所答所问」和「有没有帮助」。
结果在答案匹配度上，Med-PaLM和真人差了1.5%。
而对于「有没有帮助」这个问题，80.3%认为Med-PaLM是「有用」的。
这个数字和真人差距不小，但如果分别加上认为「比较有用」的人，区别就没有那么明显了。
从以上测试结果可以看出，Med-PaLM和真人之间还存在一定的差距，但已经是目前最好的医疗大模型。
论文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-023-06291-2
克雷西 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
能为患者答疑解惑的谷歌医疗大模型（Med-PaLM），它的详细测评数据终于披露了！
现在，这篇论文已经登上了Nature，来看看里面的具体细节吧。
团队首先研制了Flan-PaLM，并在此基础之上，通过提示策略等方式调整得到了成品Med-PaLM。
前者挑战了美国医学执照考试（USMLE），取得了67.6%的成绩，比此前最好的模型提高了17%。
Med-PaLM相比于Flan-PaLM，在实际问题上的表现有显著提升，而后者则显示出很大不足。
经过专业临床医生评判，Med-PaLM对实际问题的回答准确率与真人相差无几。
除了Med-PaLM模型，研究团队还推出了自建医疗模型测评数据集。
团队成员Jason Wei兴奋地在社交媒体表示，自己89岁的奶奶经常问他有没有发Science或Nature，现在终于可以回答是了。
多套测试数据共同认证
研究团队一共使用了七套测试数据集，从多个角度对Med-PaLM的表现进行了测评。
首先就是准确性。
Med-PaLM相比于其前体Flan-PaLM的主要改进不在于此，故这一步使用后者作为测试对象。
这部分一共使用了多个数据集，包括由USMLE题目构成的MedQA。
结果Flan-PaLM在其中两个数据集上的表现较此前的最佳产品均有显著提升。
而针对PubMedQA数据集，Flan-PaLM的成绩虽然只提高了0.8%，但真人在该数据集中取得的成绩也只有78%。
更为专业的数据集MMLU中包含来自多个临床知识、医学和生物学相关主题的多项选择题。
其中包括解剖学、临床知识、专业医学、人类遗传学、大学医学和大学生物学等方面。
结果Flan-PaLM的准确度超越了所有的已知模型。
前面的测评主要是针对模型的理论能力，接下来就要进入实战了。
这个过程中Med-PaLM本体和前体Flan-PaLM都是测试的对象。
研究团队从另外三个数据集中共选择了140个问题（HealthSearchQA中100个，另外两种各20个）。
其中的HealthSearchQA是谷歌自建的，包含了3000多个问题。
这些问题既包括学术问题，也包括患者在就医时可能会向医生提出的疑问。
模型的表现则由9名来自不同国家的医生组成的专家小组进行人工评判。
在科学共识方面，Med-PaLM的结果具有92.6%的一致性，远高于其前体，与真人医生相近。
但和真人相比，Med-PaLM输出的错误或不准确信息还是比较高的，在信息缺失方面差距则小一些。
不过错误的信息不一定会真的带来伤害，经过专家评估，Med-PaLM造成伤害的可能性与严重性和人类相比并不大。
甚至出现偏见的概率比人类还要低。
而从模型能力角度看，Med-PaLM在阅读理解、信息检索和逻辑推理能力上都表现出了接近真人的水平。
而作为一款面向不特定人群的语言模型，获得专业人士的认可是不够的，因此，研究团队还邀请了非专业人士对Med-PaLM进行评价。
评价的标准有两条——「是不是所答所问」和「有没有帮助」。
结果在答案匹配度上，Med-PaLM和真人差了1.5%。
而对于「有没有帮助」这个问题，80.3%认为Med-PaLM是「有用」的。
这个数字和真人差距不小，但如果分别加上认为「比较有用」的人，区别就没有那么明显了。
从以上测试结果可以看出，Med-PaLM和真人之间还存在一定的差距，但已经是目前最好的医疗大模型。
论文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-023-06291-2