医療業界向け特化した大規模言語モデル(LLM)を開発する"Hippocratic AI"がSeedで$50Mを調達

Hippocratic AIは、General CatalystとAndreessen Horowitz(A16z)が共同リードした通常よりも大規模なSeedで$50Mを調達した。A16zは、ヘルスケア業界でのSeed投資の中では最大級であり、特定の業界向けのAIモデルに賭ける投資家の強い関心を示しています。

ヘルスケアに特化して設計された業界初の安全性に特化した大規模言語モデル(LLM)を開発するHippocratic AIは、医師、病院管理者、メディケア専門家、人工知能研究者のグループによって設立されました。

ChatGPTやGPT-4のような大規模言語モデル(LLMs: Large Language Model）や基盤モデル(FMs: Foundation Models)は、その能力で世界を驚かせています。研究者たちは、これらのAIモデルがUSMLE（米国医師免許試験）に合格できることを示したが、医療用途に特化してチューニングされた商用モデルを構築した企業はない。Hippocratic AIは、診断以外の、患者と接するアプリケーションに当初焦点を当て、ヘルスケア向けの最初のLLMを構築しています。これにより、同社は医療へのアクセスとアウトカムを改善しながら、患者の安全性を確保することができます。

より安全な大規模言語モデルを構築するために、同社は、認証、医療専門家によるRLHF、ベッドサイド・マナーの3点に重点を置いています。

USMLE（米国医師免許試験）に合格するだけでは、介護や医療費負担の場面で存在する多種多様な医療の役割に対応できるモデルとは言えません。そこでHippocratic AIは、114の医療資格と役割に対応したモデルをテストすることに注力しました。また、単に合格点を取るだけでなく、GPT-4などの既存の最先端言語モデルや市販のモデルを凌駕することを目指しました。同社は、114の試験・資格のうち105の資格でGPT-4を上回り、74の資格で5％以上上回り、43の資格で10％以上上回ることができました。 以下は結果のサンプルです。

Hippocratic AIは、医療システムに展開するためのLLMの準備状況を判断するのに最適な人物は、今日のシステムでその役割を担っている専門家であると判断しました。大規模な言語モデルにおいて、人間のフィードバックを使ってAIを成形する手法であるRLHF（Reinforcement Learning with Human Feedback）です。OpenAIの言語モデルの旧バージョンと比較して、ChatGPTの顕著な性能は、この手法によるものだと多くの人が考えています。

Hippocratic AIを構築するにあたり、同社は医療従事者を巻き込み、LLMの回答を評価することで指導・訓練に役立てています。

同社が検討している役割やタスクには、患者ナビゲーター、栄養士、遺伝カウンセラー、登録専門家、投薬リマインダーなどがあります。

現在までのところ、患者と対話する際の言語モデルのベッドサイドマナーを評価するベンチマークは存在しません。Hippocratic AIは、コミュニティ全体が使用できるように、多くのベッドサイドマナーベンチマークの最初のものをリリースする予定です。以下は、これらのベンチマークに対して同社が達成した最初の結果です。

今日、Hippocratic AIは、言語モデルを用いて医療アクセスを大幅に向上させ、コストを削減し、世界的な大流行によって取り残された医療スキルギャップを解消するというビジョンの始まりを迎えます。 大規模な言語モデルは、これを実現するための最良の新しい方法の一つですが、それは安全な方法で行われ、医療業界向けにチューニングされたものでなければなりません。