カリフォルニア大学アーバイン校の AI を活用した会話型ヘルス エージェントが開発者向けに準備完了

カリフォルニア大学アーバイン・スー&ビル・グロス看護学校では、教員らが人工知能を活用してより良い患者ケアと成果の向上を実現する方法を開発している。

アミール・ラフマニは看護学校の教授であり、ドナルド・ブレン情報・コンピューター科学大学院のコンピューターサイエンス教授、ヘンリー・サムエリ工学大学院の電気工学教授、そして、 未来健康研究所。

彼の最新プロジェクトは、パーソナライズされた大規模言語モデルを活用したフレームワークを備えた会話型ヘルス エージェントである openCHA です。 彼は、UCI 情報コンピューター科学部の Mahyar Abbasian、Iman Azimi、Ramesh Jain と共同で開発しています。

私たちは、openCHA について詳しく知るために Rahmani にインタビューしました。LLM のより包括的な機能の必要性について話し合いました。 開発者がopenCHAを使用して外部データソース、ナレッジベース、分析モデルをシステムにどのように統合できるか。 そして次のステップは、openCHAをヘルスケア市場に投入することです。

Q. 一般的に、openCHA とそのテクノロジーの目標について説明してください。

A. 医療の分野では、誤った情報が氾濫しているため、人々は迷いや不安を感じることがあります。 オンラインで矛盾する情報の海を選別するのは簡単なことではなく、適切な指導がなければ、簡単に不正確なアドバイスの餌食になってしまいます。

言語の壁がこの問題をさらに複雑にし、個人が必要な支援にアクセスすることを困難にしています。 しかし、この混乱の中に、パーソナライズされた健康データという潜在的な解決策が眠っています。 活用することで バイオマーカー、ゲノミクス、画像、その他の個人情報を活用することで、個人は自分の健康状態についてより明確な洞察を得て、より多くの情報に基づいた意思決定を行うことができます。 ここで、最近の AI の進歩が役に立ちます。

膨大な量のデータを分析し、パーソナライズされた推奨事項を提供する能力を持つ AI は、医療の複雑な状況をナビゲートする上で非常に貴重なツールになりつつあります。 しかし、これらの AI 主導のソリューションへのアクセスは、干し草の山から針を探すのと同じような課題のままです。

大言語モデルの時代が到来し、医療情報へのアクセス方法や医療情報とのやり取り方法に革命をもたらし、誤った情報の暗い海に希望の光を提供しようとしています。

近年、LLM ベースの会話システムが大きな変革をもたらしています。 これらのシステムは、クールな子供のようなもので、私たちに大量のテキスト情報へのアクセスを提供し、実際に意味のある会話を提供します。

しかし、問題は次のとおりです。健康管理に関しては、ありふれた LLM だけでは不十分なのです。 私たちは、医療界のスーパーヒーローである会話型ヘルス エージェント (CHA) について話しています。 これらの人々は、常に変化する健康ニーズに適応し、プロのように個人データを分析して、有意義に話すことができる必要があります。

そして、何だと思いますか？ これらは信頼できる LLM によってサポートされており、健康上の切実な質問に答えたり、単に共感的に耳を傾けたりする場合でも、彼らがあなたを理解し、あなたに必要なパーソナライズされたサポートを提供できるようにします。

さて、openCHAについて話しましょう。 私たちは現在、可能な限りフレンドリーで文化的に配慮した方法で情報を提供できるフレームワークを作成する瀬戸際にいます。 ここで、openCHA が登場します。これは、CHA を構築しようとしている開発者のためのツールキットのようなものです。

私たちの目標？ CHA がユーザーと実際につながり、健康に関する質問に対してパーソナライズされた思いやりのある回答を提供できるようにするため。 openCHA では、あらゆる種類のデータ ソース、ナレッジ ベース、分析モデルの統合を可能にして、CHA が人々と対話する方法を全面的に刷新することについて話しています。

このフレームワークは革新的なものであり、CHA に、あなたに合わせた的確な健康アドバイスを提供するために必要な頭脳とリソースを提供します。 まったく新しいレベルの健康に関するお付き合いをご紹介します。openCHA は、必要なときに必要な情報を確実に入手できるようにします。

Q. LLM には批判的思考、知識獲得、問題解決能力など、より包括的な能力が必要だとおっしゃっています。 openCHA の LLM を利用したフレームワークでは、これをどのように考慮していますか?

A. 私たちのフレームワークの基礎となるオーケストレーターについて紹介します。このオーケストレーターは、医療プロセスにおける人間の行動をエミュレートするように設計されています。 このオーケストレーターの中核は、2 つの LLM と 1 つのエグゼキューターで構成されます。

1 人の LLM がプランナーとして機能し、実行者と調整して重要な情報を収集し、必要な分析を実施します。 この主要な LLM は、確立されたプロンプト手法を活用して、計画と問題解決のプロセスをナビゲートし、応答と決定の背後にある透明な推論を提供します。

openCHA フレームワーク内では、この機能によりユーザー クエリを管理可能なサブ問題に分解でき、関連情報の収集に必要なタスクの実行が容易になります。 関連するデータがすべて収集されると、2 番目の LLM が担当し、蓄積された情報を利用してユーザーに信頼できる回答を提供します。

この構造化されたアプローチは、ユーザーの問い合わせに対する包括的かつ信頼性の高い応答であることが証明されており、openCHA システムに対する自信と信頼を促進します。

Q. 開発者は、openCHA を使用して外部データ ソース、ナレッジ ベース、分析モデルをシステムにどのように統合できますか?

A. 私たちはオープンソース コードベースを展開し、既存のデータセット、ナレッジ ベース、分析モデルを CHA にシームレスに統合するために必要なすべてのツールを開発者に提供します。

コードを柔軟かつモジュール化したので、わずか数行のコードで新しい外部ソースを簡単に追加できるようになりました。 オーケストレーターは面倒な作業を処理し、ロジックを簡単に管理できるため、開発者は最も得意なことに集中できます。

Q. openCHA をヘルスケア市場に導入するための次のステップは何ですか?

A. 現在、openCHA はコミュニティを構築するためのオープンソース ソリューションです。 しかし、アプリケーションを実現するためのイネーブラーテクノロジーというビジョンがあります。 プロトタイピング。 漠然としたものでも構いません。

私たちの使命は、openCHA を中心とした活発なコミュニティを育成し、CHA の領域内でイノベーションを引き起こすことです。 私たちは、openCHA のオープン アーキテクチャを確立し、他のオープン ヘルス テクノロジーとの接続を築き、オープン コンテンツ リソースにアクセスし、CHA の将来の標準を形成することに重点を置いています。

私たちは医療の未来に対する意識を高めることに熱心に取り組んでいます。 LLM の重要な役割。 実行方法と計画方法を統合することで、当社の目標は、ユーザーの絶え間なく変化するニーズを満たす一流の健康ソリューションを提供することです。

私たちの最終的なビジョンは、関係者が自由にアイデアを交換し、専門知識を共有し、会話型ヘルステクノロジー分野を共同で推進できる協力的な環境を育成することです。

私たちは、共同の取り組みと洞察の共有を通じて、医療上の課題に対処する際の有効性と関連性の向上に向けて CHA の開発を導くことに専念しています。

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