GigaChat успешно сдал экзамен на врача

GigaChat успешно сдал экзамен на врача

icon 02/12/2024
icon 14:24

© hightech.fm

hightech.fm

Нейросетевая модель GigaChat MAX от Сбера достигла нового уровня в своей подготовке, успешно сдав экзамен на врача. Это произошло на базе аккредитационного центра Первого Московского государственного медицинского университета имени И. М. Сеченова, где GigaChat MAX продемонстрировала свои медицинские знания, решив ситуационные задачи и пройдя тестирование, соответствующее первичной аккредитации по специальности «Лечебное дело».

Экзамен состоял из двух частей: теста с 80 вопросами и двух ситуационных задач. GigaChat MAX ответила правильно на 83% вопросов теста, превышая проходной минимум в 70%, и успешно справилась с 20 из 22 ситуационных задач, что также превысило необходимый порог в 17 правильных ответов. Это подтверждает, что нейросеть готова к практическому применению в сфере здравоохранения, где выпускники медицинских вузов получают право работать участковыми врачами.

Сергей Жданов, директор Центра индустрии здоровья Сбербанка, отметил: «Сдача экзамена – это важный шаг к практическому использованию ИИ в здравоохранении. GigaChat MAX продолжает развиваться и учиться, чтобы приносить пользу людям». В будущем планируется дальнейшее обучение нейросети по различным медицинским специальностям, включая терапию и кардиологию.

«Мы рады предоставить площадку для тестирования GigaChat MAX. Это знаковое событие для развития ИИ в нашей стране», – добавил первый проректор Сеченовского университета Андрей Свистунов. Он подчеркнул, что использование таких технологий может существенно облегчить работу врачей, снижая рутинную нагрузку и повышая скорость принятия решений.

Сотрудничество между Сбером и Сеченовским университетом охватывает широкий спектр направлений — от разработки цифровых образовательных программ до внедрения телемедицинских технологий. Партнёры разрабатывают цифровые образовательные программы для студентов, врачей и научных сотрудников, развивают технологии телемедицины, программы дистанционного мониторинга пациентов с хроническими неинфекционными заболеваниями, модели компьютерного зрения для анализа медицинских изображений и другие решения на основе ИИ.