Justin Petucci，宾夕法尼亚州立大学计算与数据科学研究所(ICDS)研究创新与科学家和工程师(RISE)人工智能和机器学习团队领导，领导并贡献于宾夕法尼亚州立大学正在进行的跨学科研究，以支持大学和ICDS的使命。
Petucci在宾夕法尼亚州印第安纳大学(Indiana University of Pennsylvania)攻读物理学硕士学位时，首次接触到使用高性能计算(HPC)进行计算建模和仿真。他是一个小组的成员，该小组获得了在物理系地下室建立一个小型高性能计算集群的资金。在丹佛大学攻读博士学位期间，他利用高性能高分子研究了不同碳纳米材料对气体的吸收，特别是温室气体的吸收。
毕业后，他回到州立大学，开始在ICDS的i-ASK服务台工作，该服务台支持宾夕法尼亚州立大学最大的高性能计算系统。2019年，Petucci加入RISE团队，并于2023年7月成为AI/ML团队负责人。
Petucci目前的icds相关工作包括利用大型语言模型(LLM)——一种可以理解和处理文本的人工智能——为HPC用户提供支持。
这个项目包括RISE工程师Simon Delattre;Lindsay Wells，系统工程师;Emery Etter，研究计算机促进专家;高级计算副主任Amit Amritkar的目标是使用检索增强生成(RAG)方法创建一个聊天机器人，该机器人将为ICDS设施用户回答问题。RAG方法是一个旨在优化LLM输出的框架。
“简而言之，RAG方法利用了现代法学硕士的零机会/上下文学习能力，为其提供来自精心策划的知识库的相关上下文，以提高对用户的响应质量，”佩图奇说。“如果你给它(模型)一个它可能没有受过训练的任务，但你提供足够的信息和指令，很多时候，模型可以很好地完成任务。”
研究人员策划了一个本地知识库，包括旧的票据数据、重复的主题和帮助台出现的问题，以及软件用户指南和手册。
当用户带着问题来到聊天机器人时，他们的查询被转换为数字表示，用于搜索本地知识库中与问题相关的文档。然后将该信息提供给语言模型，以根据这些已确定的资源回答初始问题。
“我们正在整理知识库，希望它(模型)能更准确地回答问题，”佩图奇说。“有很多方法可以调整和改进RAG，但在其核心，这是一个幼稚的RAG。这些都是在聊天机器人的上下文中，我们希望向用户展示聊天机器人，以回答有关我们系统或如何使用或安装软件的一般问题。如果我们能够管理一个足够好的知识库，并在幼稚的RAG方法之上进行微调，这将成为我们用户基础的良好资源。”
由Delattre领导的研究摘要，“利用大型语言模型为HPC用户提供支持:基于RAG的聊天机器人”，由Wells在7月份的高级研究计算实践与专业知识会议上发表。
该团队还致力于将生成式人工智能服务引入ICDS Roar Collab HPC集群。据ICDS网站介绍，这是该研究所管理的最新集群，设计时考虑到合作。Roar Collab“允许更频繁的软件更新和硬件升级，以跟上研究人员不断变化的需求。”
佩图奇和研究团队表示，他们希望为Roar Collab的用户提供开源的生成模型和框架，他们将能够测试聊天机器人，不仅可以生成文本，还可以生成图像和视频。
佩图奇表示，该团队还打算提供基于rag的定制聊天机器人、模型微调和模型部署等服务。
作为他众多合作的一部分，Petucci是宾夕法尼亚州立大学临床与转化科学研究所(CTSI)的一名科学家，与ICDS副主任Vasant Honavar一起工作，Vasant Honavar领导信息学核心，负责各种项目。
最近，CTSI种子基金被授予生物医学和临床研究人员，以使用人工智能和机器学习来改善健康结果。佩图西正在从事各种资助项目，其中一个是他与宾夕法尼亚州立医学院医学副教授莫纳利·维塞卡(Monali Vasekar)共同领导的。
该研究团队旨在应用深度学习人工智能算法，根据临床和放射学特征预测全身性癌症治疗性肺炎患者的发病率。
“癌症患者接受不同类型的免疫疗法和化疗，”佩图奇说。“最后，这些疗法可能会导致它们自己的一系列问题，我们计划建立一个模型，可以用于预测目的，并更好地了解各种结果的潜在风险因素。”
研究人员正在利用包括放射图像在内的多模式电子健康记录数据。该团队设想使用一种训练有素的模型来区分肺炎病例，作为临床决策支持系统(CDSS)的一部分。
“在这里，患者扫描上与潜在预测相关的模式或感兴趣的区域将被突出显示，以帮助医生在模棱两可的病例中早期识别肺炎，”Petucci说。“这可能会很强大。消除假阳性和假阴性是可取的。如果我们能做出准确的预测，就能改善病人的治疗效果。此外，CDSS工具可以通过加快扫描解释来帮助放射科医生增加工作。”
Petucci还与Honavar和Ed O'Brien合作，Ed O'Brien是化学教授和ICDS的共同雇员，他领导着一个2000万美元的美国国家科学基金会国家分子和细胞科学涌现合成中心。该中心位于大学公园的哈克生命科学研究所。
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希望本篇文章《利用ICDS模型增强帮助台提升医疗保健预测精度》能对你有所帮助！
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