В 2024 г. большое количество выступлений на R in Pharma было посвящено различным аспектам применения LLM:
- трансляция кода R↔SAS;
- автоматизация medical writing-а;
- AI-ассистенты для написания кода, а именно Shiny Assistant;
- встраивание чат-бота в Shiny-приложение для управления этим приложением командами на естественном языке;
- извлечение информации в структурированном виде из текстов и картинок, в том числе из файлов в формате pdf.
AI-ассистентами уже никого не удивишь. Например, Copilot в RStudio работает "из коробки", бесплатно и без СМС (к сожалению, другие помощники пока не доступны). Автоматизация написания текстов в GxP-среде выглядит делом еще более отдаленного будущего, чем диагностика и лечение пациентов ИИ-докторами. Поэтому наиболее близкой к практическому применению кажется идея заставить нейросетки читать статьи вместо человека и доставать из них нужную информацию в человеко- и машиночитаемом формате, ведь на чтении сотен страниц можно сэкономить гораздо больше времени, чем на написании пары десятков строк кода. В этой публикации оценим, на что способны модели ChatGPT 4o, DeepSeek R1, Claude 3.5 Sonnet и Gemini 2.0 Flash.
