Tether'ın yeni tıbbi yapay zekası rakiplerinden 3 kat daha az işlem gücüyle çalışıyor

USDT stabil coin'inin arkasındaki şirket olan Tether, sektörün ölçek odaklı yaklaşımına meydan okuyan yeni bir tıbbi yapay zeka modelleri seti yayınladı. En verimli sistemi, temel kıyaslama testlerinde kendisinden yaklaşık yedi kat daha büyük olan Google modellerini geride bıraktı. QVAC MedPsy modelleri, akıllı telefonlar gibi cihazlarda yerel olarak çalışacak şekilde tasarlandı; bu hamle, büyüyen sağlık hizmetleri yapay zeka sektöründeki büyük gizlilik risklerini ortadan kaldırabilir.

Tether CEO'su Paolo Ardoino yaptığı açıklamada, "QVAC MedPsy ile odak noktamız, boyutu büyütmek yerine model düzeyinde verimliliği artırmaktı" dedi. "Hassas bilgileri bulut üzerinden taşımadan veya harici işlem beklemeden, verilerin halihazırda bulunduğu hastane sistemi içinde veya bir cihazda tıbbi akıl yürütme yürütebilirsiniz."

Şirket iki model yayınladı; 4 milyar parametreli sürüm sekiz tıbbi kıyaslama setinde 70,54 puan alarak kendisinden neredeyse yedi kat daha büyük olan Google'ın MedGemma-27B modelini geride bıraktı. Daha küçük olan 1,7 milyar parametreli model de karşılaştırılabilir bir Google modelinden 11 puandan fazla daha iyi performans gösterdi. Tether bu performansı; denetim, seçilmiş klinik akıl yürütme verileri ve pekiştirmeli öğrenmeyi birleştiren özel bir eğitim sürecine bağlıyor. 4B modeli ayrıca üç kat daha verimli olup, benzer sistemler için yaklaşık 2.953 token yerine yaklaşık 909 tokende yanıtlar üretiyor.

Bu lansman, sağlık hizmetlerinde yapay zekanın kritik bir zayıf noktasını hedef alıyor: hasta gizliliği. Sağlık yapay zeka pazarının bugün yaklaşık 36 milyar dolardan 2033 yılına kadar 500 milyar doların üzerine çıkması bekleniyor ancak çoğu sistem buluta güveniyor. Bu, hassas hasta kayıtlarının harici sunuculara iletilmesini gerektiriyor ve HIPAA gibi düzenlemeler kapsamında uyumluluk ve gizlilik riskleri oluşturuyor. QVAC MedPsy, tamamen cihaz üzerinde çalışarak tüm verileri yerel tutuyor.

Bir Gizlilik Çözümü Olarak Cihaz Üstü Yapay Zeka

Tether modellerinin mimarisi, klinik ortamlarda yapay zekanın yaygınlaşmasına eşlik eden gizlilik endişelerine doğrudan bir çözüm sunuyor. Doktorlar hasta vizitlerini özetlemek ve dokümantasyon süresini azaltmak için yapay zekayı kullanmaya başlamış olsalar da, süreç genellikle Orlando Health'teki bazı hekimlerin yaptığı gibi konuşmaların buluta yüklenmesini içeriyor. Bu durum, HIPAA uyumluluğu güvencelerine rağmen hastalarda veri güvenliği konusunda endişelere yol açtı.

Tether'ın yaklaşımı bu adımı ortadan kaldırıyor. Modeller, daha küçük versiyonu sadece 1,2 GB yer kaplayan sıkıştırılmış bir GGUF formatında yayınlanıyor ve doğrudan standart hastane donanımına veya bir doktorun akıllı telefonuna yüklenmesine olanak tanıyor. Bu, kırsal bir kliniğin veya bireysel bir pratisyenin yüksek hızlı internete veya bulut aboneliğine ihtiyaç duymadan ve hasta verileri binadan hiç ayrılmadan yapay zekayı kullanabileceği anlamına geliyor.

Doktor Değil, Sekreter

Performans kazanımlarına ve gizlilik avantajlarına rağmen, tıpta büyük dil modellerinin rolü yoğun tartışma konusu olmaya devam ediyor. Şubat ayında yayınlanan bir Oxford çalışması, yapay zeka modellerinin nüanslı semptomları ele alırken sık sık yanlış cevaplar, kafa karıştırıcı rehberlik ve tehlikeli tıbbi tavsiyeler verdiğini ortaya koydu. Araştırmacılar, mevcut yapay zekanın "doktor değil, sekreter" rolüne sahip olduğu sonucuna vardılar.

Bu yayın, Tether'ın yapay zekaya yönelik daha geniş stratejik hamlesinin bir parçasıdır. Şirket yakın zamanda yerel, çevrimdışı yapay zeka uygulamaları oluşturmak için açık kaynaklı bir araç seti olan QVAC SDK'yı ve biyometrik verileri cihaz üzerinde tutan bir tüketici sağlık uygulaması olan QVAC Health'i başlattı. Şu anda açık kaynaklı yapay zeka platformu Hugging Face'te mevcut olan QVAC MedPsy modelleri, şirketin klinik akıl yürütme için özel olarak eğitilmiş ilk modelleridir.

Bu makale sadece bilgilendirme amaçlıdır ve yatırım tavsiyesi teşkil etmez.