Le principe en tant que tel est assez simple : l'utilisateur est censé pouvoir poser une question , en livrant par exemple plusieurs symptômes , et MedPaLM doit savoir répondre en donnant un diagnostic et des pistes de traitement . Exemples de réponses fournies par MedPaLM // . Google MedPaLM génère des scores impressionnants Pour mettre à l'épreuve MedPaLM , Google et DeepMind ont présenté une même série des questions à l'IA et à des professionnels de santé ( humains ) . Puis ils ont fait évaluer les réponses à un autre groupe de professionnels humains de santé . Le résultat est assez étonnant : . 92 , 6 % des réponses fournies par Med-PaLM étaient considérées comme correctes ; . 92 , 9 % des réponses fournies par les professionnels humains étaient considérées comme correctes . Sur le papier , c'est très impressionnant , car quasiment identique . Et en effet , ça l'est . La progression est fulgurante . Un précédent modèle , Flan-PaLM , n'apportait qu'un peu de plus de 60 % de réponses cohérentes . La progression est également notable sur un élément significatif au domaine médical : le danger que font courir les réponses aux patients . Pour MedPaLM : . 5 , 8 % des réponses ont été évaluées comme pouvant potentiellement nuire ; . 6 , 5 % des réponses fournies par des médecins humains ont été évaluées comme possiblement nuisibles . Dans l'ancien modèle , Flan-PaLM , le taux de réponses pouvant faire du mal potentiellement aux patients s'élevait à 29 , 7 % . Tandis qu'avec MedPaLM , le taux de réussite est , là encore , équivalent à celui des humains - et même supérieur , bien que ce point soit à nuancer par rapport à d'autres critères d'évaluation . « Med-PaLM a montré des performances prometteuses sous plusieurs aspects , notamment la précision scientifique et clinique , la compréhension écrite , le rappel des connaissances médicales , le raisonnement médical et l'utilité , par rapport à Flan-PaLM » , indique l'une des ingénieures , Shek Azizi , sur Twitter .