Tether lance une IA Compact Edge pour les modèles de raisonnement médical

• Tether lance des modèles compacts d’IA MedPsy qui fonctionnent localement, réduisant ainsi la dépendance aux systèmes cloud.
• Les nouveaux modèles MedPsy montrent de solides résultats de référence tout en mettant l’accent sur la confidentialité et un raisonnement médical plus rapide.
• La conception d’IA basée sur la périphérie vise à réduire les coûts, à améliorer la vitesse et à soutenir les hôpitaux dans la gestion des données sensibles.

Tether a lancé de nouveaux modèles d’IA médicale qui peuvent fonctionner directement sur téléphones, ordinateurs portables et serveurs locaux sans dépendre des systèmes cloud. L’équipe de recherche en IA de l’entreprise a lancé QVAC MedPsy en versions de 1,7 milliard et 4 milliards de paramètres, conçu pour gérer des tâches de raisonnement médical tout en conservant toutes les données sur l’appareil.

Dans un communiqué officiel, la société a indiqué que ces modèles ciblent principalement les hôpitaux, cliniques et développeurs qui ont besoin d’un traitement plus rapide et d’un contrôle plus strict sur les informations des patients.

Tether a indiqué que ces modèles rivalisent avec les systèmes cloud plus grands dans les tests médicaux malgré leur taille réduite. Il a également indiqué que la version 1,7B surpasse plusieurs concurrents de taille moyenne dans les benchmarks cliniques. De plus, le modèle 4B enregistre des résultats plus solides que certains systèmes beaucoup plus grands lors d’évaluations médicales sélectionnées.

Percée de l’IA de pointe dans le raisonnement médical

Tether a conçu les modèles MedPsy pour fonctionner directement sur des appareils en périphérie sans dépendre de l’infrastructure cloud. L’entreprise a indiqué que cette configuration réduit les retards et améliore la confidentialité lors de la gestion des données de santé. Le modèle 1,7B a également surpassé le MedGemma-1,5-4B-it de Google de 11,42 points lors des tests de référence. De plus, il a montré de solides résultats dans les évaluations de raisonnement clinique HealthBench et autres.

La version 4B a également obtenu des scores plus élevés que MedGemma-27B-text-it lors de plusieurs tests médicaux. Il a également enregistré des améliorations dans les benchmarks MedXpertQA et HealthBench Hard. Tether a indiqué avoir entraîné les modèles en utilisant l’apprentissage par renforcement combiné à des données cliniques soigneusement sélectionnées. Selon l’entreprise, cette approche améliore la précision dans les tâches complexes de raisonnement médical.

Gains de benchmark par rapport aux modèles plus grands

QVAC MedPsy a obtenu d’excellents résultats sur plusieurs références médicales, notamment MedQA, MedMCQA et PubMedQA. Il a également bien performé sur les ensembles de données de santé AfriMedQA et MMLU, qui testent les connaissances médicales dans différentes régions et cas d’utilisation.

Tether a indiqué que le système utilise moins de jetons par réponse, ce qui aide à réduire les coûts de calcul et à améliorer la vitesse. Le modèle 1,7B obtient en moyenne environ 1 110 jetons par réponse, tandis que la version 4B en fait en moyenne environ 909 jetons dans les tests. En conséquence, l’entreprise affirme que ces modèles peuvent fonctionner efficacement sur du matériel hospitalier standard. Il propose également des versions compressées pour le déploiement mobile et des appareils en périphérie.

Impact sur la vie privée et les coûts des soins de santé

Tether a indiqué que faire tourner des modèles d’IA localement peut réduire les risques liés à la vie privée liés aux systèmes médicaux basés sur le cloud. Il a ajouté que le traitement sur site aide les hôpitaux à gérer les données sensibles des patients sans les envoyer à des serveurs externes.

Par ailleurs, la société a récemment rapporté de solides performances financières et une circulation stable de son stablecoin USDT. Il a également indiqué qu’il continue de travailler avec les régulateurs, notamment en adoptant des mesures telles que les gels de portefeuilles et les préparatifs d’audits.

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