Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn và Ứng Dụng Trong Khai Phá Dữ Liệu Y Tế

• Tác giả: Nguyễn Thị Trang
• Người hướng dẫn: TS. Đặng Thanh Hải
• Trường học: Đại học Quốc gia Hà Nội
• Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
• Đề tài: Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Và Ứng Dụng Khai Phá Dữ Liệu Y Tế
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Hà Nội

• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT
• LỜI CAM ĐOAN
• MỤC LỤC
• MỞ ĐẦU
• Mô hình ngôn ngữ lớn
• Mô hình ngôn ngữ lớn là gì?
• Tổng quan về chatbot và ứng dụng trong lĩnh vực y tế
• Lịch sử phát triển của chatbot
• Ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn và chatbot trong lĩnh vực y tế và sức khỏe tâm thần
• Thách thức và hạn chế
• Phương pháp nghiên cứu
• Cách thức nghiên cứu
• Lựa chọn mô hình Vinallama-7B-chat
• Kỹ thuật tinh chỉnh mô hình
• Tinh chỉnh mô hình ngôn ngữ lớn với chi phí thấp Low-Rank Adaptation (LoRA)
• Kỹ thuật để giảm việc sử dụng GPU và thư viện BitsAndBytes
• Xây dựng Chatbot
• Tiền xử lý dữ liệu
• Chọn lọc và dịch dữ liệu sang tiếng Việt
• Chuẩn bị dữ liệu huấn luyện cho mô hình ngôn ngữ
• Tinh chỉnh mô hình
• Xây dựng chatbot
• Giao diện người dùng
• Hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu
• Máy chủ quản lý yêu cầu và chạy mô hình ngôn ngữ lớn
• Máy chủ trung gian
• Đánh giá tự động mô hình tinh chỉnh
• Bilingual Evaluation Understudy (BLEU)
• Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation (ROUGE)
• Kết quả đánh giá tự động
• Đánh giá dựa trên tương tác người dùng
• Tài liệu Tham khảo
• DANH SÁCH HÌNH VẼ
• DANH SÁCH BẢNG
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
• MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 1.1. Giới thiệu về lý thuyết của mô hình ngôn ngữ lớn và mô hình chatbot
• 1.2. Những vấn đề và thách thức trong hỗ trợ sức khỏe tâm thần
• 2. CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3. CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG CHATBOT
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ
• Phần kết luận và hướng nghiên cứu tiếp theo

I. Tổng quan về Ứng Dụng Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Trong Khai Thác Dữ Liệu Y Tế

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã trở thành một công cụ quan trọng trong việc khai thác dữ liệu y tế. Chúng không chỉ giúp phân tích và xử lý thông tin mà còn hỗ trợ trong việc chẩn đoán và điều trị bệnh. Việc áp dụng LLM trong y tế mở ra nhiều cơ hội mới cho việc cải thiện chất lượng chăm sóc sức khỏe.

1.1. Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Là Gì

Mô hình ngôn ngữ lớn là một loại mô hình học sâu có khả năng hiểu và sinh ngôn ngữ tự nhiên. Chúng được đào tạo trên các tập dữ liệu lớn, cho phép nhận diện và tạo ra văn bản giống như con người.

1.2. Lợi Ích Của Việc Ứng Dụng LLM Trong Y Tế

Việc ứng dụng LLM trong y tế giúp cải thiện khả năng chẩn đoán, tăng cường sự chính xác trong điều trị và hỗ trợ người bệnh trong việc quản lý sức khỏe của họ.

II. Thách Thức Trong Việc Ứng Dụng Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Trong Y Tế

Mặc dù có nhiều lợi ích, việc ứng dụng LLM trong y tế cũng gặp phải nhiều thách thức. Các vấn đề như độ chính xác của dữ liệu, sự riêng tư của bệnh nhân và khả năng giải thích của mô hình là những yếu tố cần được xem xét.

2.1. Độ Chính Xác Của Dữ Liệu Y Tế

Độ chính xác của dữ liệu y tế là yếu tố quan trọng trong việc đảm bảo hiệu quả của LLM. Dữ liệu không chính xác có thể dẫn đến những quyết định sai lầm trong chẩn đoán và điều trị.

2.2. Vấn Đề Riêng Tư Của Bệnh Nhân

Sự riêng tư của bệnh nhân là một vấn đề nhạy cảm trong y tế. Việc sử dụng LLM cần đảm bảo rằng thông tin cá nhân của bệnh nhân được bảo vệ và không bị lạm dụng.

III. Phương Pháp Nghiên Cứu Ứng Dụng Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Trong Y Tế

Để ứng dụng LLM trong y tế, cần có các phương pháp nghiên cứu rõ ràng. Các bước như thu thập dữ liệu, tiền xử lý và tinh chỉnh mô hình là rất quan trọng để đạt được kết quả tốt nhất.

3.1. Thu Thập Dữ Liệu Y Tế

Việc thu thập dữ liệu y tế từ các nguồn đáng tin cậy là bước đầu tiên trong quá trình nghiên cứu. Dữ liệu này cần phải phong phú và đa dạng để đảm bảo tính chính xác.

3.2. Tiền Xử Lý Dữ Liệu

Tiền xử lý dữ liệu là quá trình quan trọng giúp loại bỏ nhiễu và chuẩn bị dữ liệu cho việc huấn luyện mô hình. Điều này giúp cải thiện hiệu suất của LLM trong các tác vụ y tế.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Trong Y Tế

Mô hình ngôn ngữ lớn đã được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực y tế, từ chẩn đoán bệnh đến hỗ trợ sức khỏe tâm thần. Những ứng dụng này không chỉ giúp cải thiện chất lượng chăm sóc sức khỏe mà còn nâng cao trải nghiệm của bệnh nhân.

4.1. Hỗ Trợ Chẩn Đoán Bệnh

LLM có khả năng phân tích dữ liệu y tế và hỗ trợ bác sĩ trong việc chẩn đoán bệnh. Điều này giúp tăng cường độ chính xác và giảm thiểu sai sót trong quá trình điều trị.

4.2. Chatbot Hỗ Trợ Sức Khỏe Tâm Thần

Chatbot sử dụng LLM có thể cung cấp hỗ trợ tâm lý cho người dùng, giúp họ cảm thấy được lắng nghe và thấu hiểu trong những thời điểm khó khăn.

V. Kết Luận Về Tương Lai Của Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Trong Y Tế

Tương lai của mô hình ngôn ngữ lớn trong y tế rất hứa hẹn. Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, LLM có thể trở thành một phần không thể thiếu trong hệ thống chăm sóc sức khỏe hiện đại.

5.1. Tiềm Năng Phát Triển

Mô hình ngôn ngữ lớn có tiềm năng phát triển mạnh mẽ trong việc cải thiện chất lượng chăm sóc sức khỏe và hỗ trợ bệnh nhân.

5.2. Hướng Nghiên Cứu Tương Lai

Nghiên cứu trong lĩnh vực này cần tiếp tục để khám phá thêm nhiều ứng dụng mới của LLM trong y tế, từ đó nâng cao hiệu quả và độ chính xác trong chăm sóc sức khỏe.