ICDS模型助力医疗服务,提升健康预测能力

Justin Petucci,宾夕法尼亚州立大学计算与数据科学研究所(ICDS)研究创新与科学家和工程师(RISE)人工智能和机器学习团队领导,领导并贡献于宾夕...

Justin Petucci,宾夕法尼亚州立大学计算与数据科学研究所(ICDS)研究创新与科学家和工程师(RISE)人工智能和机器学习团队领导,领导并贡献于宾夕法尼亚州立大学正在进行的跨学科研究,以支持大学和ICDS的使命。

Petucci在宾夕法尼亚州印第安纳大学(Indiana University of Pennsylvania)攻读物理学硕士学位时,首次接触到使用高性能计算(HPC)进行计算建模和仿真。他是一个小组的成员,该小组获得了在物理系地下室建立一个小型高性能计算集群的资金。在丹佛大学攻读博士学位期间,他利用高性能高分子研究了不同碳纳米材料对气体的吸收,特别是温室气体的吸收。

毕业后,他回到州立大学,开始在ICDS的i-ASK服务台工作,该服务台支持宾夕法尼亚州立大学最大的高性能计算系统。2019年,Petucci加入RISE团队,并于2023年7月成为AI/ML团队负责人。

Petucci目前的icds相关工作包括利用大型语言模型(LLM)——一种可以理解和处理文本的人工智能——为HPC用户提供支持。

这个项目包括RISE工程师Simon Delattre;Lindsay Wells,系统工程师;Emery Etter,研究计算机促进专家;高级计算副主任Amit Amritkar的目标是使用检索增强生成(RAG)方法创建一个聊天机器人,该机器人将为ICDS设施用户回答问题。RAG方法是一个旨在优化LLM输出的框架。

“简而言之,RAG方法利用了现代法学硕士的零机会/上下文学习能力,为其提供来自精心策划的知识库的相关上下文,以提高对用户的响应质量,”佩图奇说。“如果你给它(模型)一个它可能没有受过训练的任务,但你提供足够的信息和指令,很多时候,模型可以很好地完成任务。”

研究人员策划了一个本地知识库,包括旧的票据数据、重复的主题和帮助台出现的问题,以及软件用户指南和手册。

当用户带着问题来到聊天机器人时,他们的查询被转换为数字表示,用于搜索本地知识库中与问题相关的文档。然后将该信息提供给语言模型,以根据这些已确定的资源回答初始问题。

“我们正在整理知识库,希望它(模型)能更准确地回答问题,”佩图奇说。“有很多方法可以调整和改进RAG,但在其核心,这是一个幼稚的RAG。这些都是在聊天机器人的上下文中,我们希望向用户展示聊天机器人,以回答有关我们系统或如何使用或安装软件的一般问题。如果我们能够管理一个足够好的知识库,并在幼稚的RAG方法之上进行微调,这将成为我们用户基础的良好资源。”

由Delattre领导的研究摘要,“利用大型语言模型为HPC用户提供支持:基于RAG的聊天机器人”,由Wells在7月份的高级研究计算实践与专业知识会议上发表。

该团队还致力于将生成式人工智能服务引入ICDS Roar Collab HPC集群。据ICDS网站介绍,这是该研究所管理的最新集群,设计时考虑到合作。Roar Collab“允许更频繁的软件更新和硬件升级,以跟上研究人员不断变化的需求。”

佩图奇和研究团队表示,他们希望为Roar Collab的用户提供开源的生成模型和框架,他们将能够测试聊天机器人,不仅可以生成文本,还可以生成图像和视频。

佩图奇表示,该团队还打算提供基于rag的定制聊天机器人、模型微调和模型部署等服务。

作为他众多合作的一部分,Petucci是宾夕法尼亚州立大学临床与转化科学研究所(CTSI)的一名科学家,与ICDS副主任Vasant Honavar一起工作,Vasant Honavar领导信息学核心,负责各种项目。

最近,CTSI种子基金被授予生物医学和临床研究人员,以使用人工智能和机器学习来改善健康结果。佩图西正在从事各种资助项目,其中一个是他与宾夕法尼亚州立医学院医学副教授莫纳利·维塞卡(Monali Vasekar)共同领导的。

该研究团队旨在应用深度学习人工智能算法,根据临床和放射学特征预测全身性癌症治疗性肺炎患者的发病率。

“癌症患者接受不同类型的免疫疗法和化疗,”佩图奇说。“最后,这些疗法可能会导致它们自己的一系列问题,我们计划建立一个模型,可以用于预测目的,并更好地了解各种结果的潜在风险因素。”

研究人员正在利用包括放射图像在内的多模式电子健康记录数据。该团队设想使用一种训练有素的模型来区分肺炎病例,作为临床决策支持系统(CDSS)的一部分。

“在这里,患者扫描上与潜在预测相关的模式或感兴趣的区域将被突出显示,以帮助医生在模棱两可的病例中早期识别肺炎,”Petucci说。“这可能会很强大。消除假阳性和假阴性是可取的。如果我们能做出准确的预测,就能改善病人的治疗效果。此外,CDSS工具可以通过加快扫描解释来帮助放射科医生增加工作。”

Petucci还与Honavar和Ed O'Brien合作,Ed O'Brien是化学教授和ICDS的共同雇员,他领导着一个2000万美元的美国国家科学基金会国家分子和细胞科学涌现合成中心。该中心位于大学公园的哈克生命科学研究所。

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  • 灵枫
    灵枫 2025年07月24日

    我是cjxdt号的签约作者“灵枫”!

  • 灵枫
    灵枫 2025年07月24日

    希望本篇文章《ICDS模型助力医疗服务,提升健康预测能力》能对你有所帮助!

  • 灵枫
    灵枫 2025年07月24日

    本站[cjxdt号]内容主要涵盖:国足,欧洲杯,世界杯,篮球,欧冠,亚冠,英超,足球,综合体育

  • 灵枫
    灵枫 2025年07月24日

    本文概览:Justin Petucci,宾夕法尼亚州立大学计算与数据科学研究所(ICDS)研究创新与科学家和工程师(RISE)人工智能和机器学习团队领导,领导并贡献于宾夕...

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