Med-Gemini: Muuttaa lääketieteellistä tekoälyä seuraavan sukupolven multimodaalisilla malleilla

Tekoäly (AI) on tehnyt aaltoja lääketieteen alalla viime vuosina. Se parantaa lääketieteellisen kuvadiagnostiikan tarkkuutta, auttaa luomaan yksilöllisiä hoitoja genomitietojen analysoinnin avulla ja nopeuttaa lääkkeiden löytämistä tutkimalla biologisia tietoja. Näistä vaikuttavista edistysaskeleista huolimatta useimmat tekoälysovellukset rajoittuvat nykyään tiettyihin tehtäviin käyttämällä vain yhden tyyppistä dataa, kuten TT-skannausta tai geneettistä tietoa. Tämä yksimuotoinen lähestymistapa eroaa täysin siitä, miten lääkärit työskentelevät, ja se yhdistää eri lähteistä peräisin olevia tietoja sairauksien diagnosointiin, tulosten ennustamiseen ja kattavien hoitosuunnitelmien laatimiseen.

Voidakseen todella tukea kliinikoita, tutkijoita ja potilaita tehtävissä, kuten radiologiaraporttien luomisessa, lääketieteellisten kuvien analysoinnissa ja sairauksien ennustamisessa genomitiedon perusteella, tekoälyn on suoritettava erilaisia ​​lääketieteellisiä tehtäviä perustelemalla monimutkaisia ​​multimodaalisia tietoja, kuten tekstiä, kuvia, videoita ja sähköisiä tietoja. sairauskertomukset (EHR). Näitä kuitenkin rakennetaan multimodaalinen lääketieteellinen tekoäly järjestelmät ovat olleet haastavia johtuen tekoälyn rajallisesta kapasiteetista hallita erilaisia ​​tietotyyppejä ja kattavien biolääketieteellisten tietokokonaisuuksien niukkuudesta.

Multimodaalisen lääketieteellisen tekoälyn tarve

Terveydenhuolto on monimutkainen verkko toisiinsa yhdistettyjä tietolähteitä lääketieteellisistä kuvista geneettiseen tietoon, jota terveydenhuollon ammattilaiset käyttävät potilaiden ymmärtämiseen ja hoitoon. Perinteiset tekoälyjärjestelmät keskittyvät kuitenkin usein yksittäisiin tehtäviin yksittäisillä tietotyypeillä, mikä rajoittaa niiden kykyä tarjota kattavaa yleiskuvaa potilaan tilasta. Nämä unimodaaliset tekoälyjärjestelmät vaativat valtavia määriä merkittyä dataa, jonka hankkiminen voi olla kallista, mikä tarjoaa rajoitetun määrän ominaisuuksia, ja eri lähteistä saatujen oivallusten integroinnissa on haasteita.

Multimodaalinen AI voi voittaa olemassa olevien lääketieteellisten tekoälyjärjestelmien haasteet tarjoamalla kokonaisvaltaisen näkökulman, joka yhdistää eri lähteistä peräisin olevat tiedot ja tarjoaa tarkemman ja täydellisemmän käsityksen potilaan terveydestä. Tämä integroitu lähestymistapa parantaa diagnostista tarkkuutta tunnistamalla kuvioita ja korrelaatioita, jotka saattavat jäädä huomaamatta analysoitaessa kutakin modaliteettia itsenäisesti. Lisäksi multimodaalinen tekoäly edistää tietojen integrointia, jolloin terveydenhuollon ammattilaiset voivat saada yhtenäisen näkymän potilastiedoista, mikä edistää yhteistyötä ja tietoista päätöksentekoa. Sen sopeutumiskyky ja joustavuus antavat sen oppia erilaisista tietotyypeistä, mukautumaan uusiin haasteisiin ja kehittymään lääketieteen kehityksen myötä.

Esittelyssä Med-Gemini

Viimeaikaiset edistysaskeleet suurissa multimodaalisissa AI-malleissa ovat saaneet aikaan liikkeen kehittyneiden lääketieteellisten tekoälyjärjestelmien kehityksessä. Tätä liikettä johtavat Google ja DeepMind, jotka ovat ottaneet käyttöön edistyneen mallinsa, Keski-Gemini. Tämä multimodaalinen lääketieteellinen tekoälymalli on osoittanut poikkeuksellista suorituskykyä kaikkialla 14 alan vertailukohtaa, ylittää kilpailijat, kuten OpenAI: n GPT-4. Med-Gemini on rakennettu Kaksoset perheen suuret multimodaaliset mallit (LMM) Google DeepMindistä, joka on suunniteltu ymmärtämään ja luomaan sisältöä eri muodoissa, kuten tekstiä, ääntä, kuvia ja videoita. Perinteisistä multimodaalisista malleista poiketen Gemini tarjoaa ainutlaatuisen Asiantuntijoiden sekoitus (MoE) arkkitehtuuri, erikoistunut muuntajan mallit osaa käsitellä tiettyjä datasegmenttejä tai tehtäviä. Lääketieteen alalla tämä tarkoittaa, että Kaksoset voivat dynaamisesti ottaa yhteyttä sopivimman asiantuntijan saapuvan tietotyypin perusteella, olipa kyseessä radiologiakuva, geneettinen sekvenssi, potilashistoria tai kliiniset muistiinpanot. Tämä kokoonpano heijastaa kliinikoiden käyttämää monitieteistä lähestymistapaa, mikä parantaa mallin kykyä oppia ja käsitellä tietoa tehokkaasti.

Hienosäätää Gemini multimodaalista lääketieteellistä tekoälyä varten

Luoda Med-Gemini, tutkijat hienosäädetyt Kaksoset anonymisoiduissa lääketieteellisissä tietosarjoissa. Tämän ansiosta Med-Gemini voi periä Geminin alkuperäiset ominaisuudet, mukaan lukien kielikeskustelun, multimodaalisen datan päättelyn ja pidempien kontekstien hallinnan lääketieteellisiä tehtäviä varten. Tutkijat ovat kouluttaneet kolme mukautettua versiota Gemini-näönkooderista 2D-modaliteeteille, 3D-modaliteeteille ja genomiikalle. Se on kuin eri lääketieteen alojen asiantuntijoiden koulutusta. Koulutus on johtanut kolmen erityisen Med-Gemini-muunnelman kehittämiseen: Med-Gemini-2D, Med-Gemini-3D ja Med-Gemini-Polygenic.

• Keski-Gemini-2D

Med-Gemini-2D on koulutettu käsittelemään tavanomaisia ​​lääketieteellisiä kuvia, kuten rintakehän röntgensäteitä, TT-leikkeitä, patologisia laastareita ja kamerakuvia. Tämä malli on erinomainen sellaisissa tehtävissä kuin luokittelu, visuaalinen kysymyksiin vastaaminen ja tekstin luominen. Esimerkiksi rintakehän röntgenkuvauksen ja ohjeen ”Nättikö röntgenissä merkkejä, jotka voisivat viitata karsinoomaan (merkkejä syöpäkasveista)?”, Med-Gemini-2D voi antaa tarkan vastauksen. Tutkijat paljastivat, että Med-Gemini-2D:n jalostettu malli paransi tekoälyllä varustettua rintakehän röntgensäteiden raporttien luomista 1–12 prosenttia, mikä tuotti "vastaavia tai parempia" raportteja kuin radiologien raportit.

• Keski-Gemini-3D

Med-Gemini-2D:n kykyjä laajentamalla Med-Gemini-3D on koulutettu tulkitsemaan 3D-lääketieteellisiä tietoja, kuten CT- ja MRI-skannauksia. Nämä skannaukset antavat kattavan kuvan anatomisista rakenteista, jotka edellyttävät syvempää ymmärrystä ja kehittyneempiä analyyttisiä tekniikoita. Kyky analysoida 3D-skannauksia tekstiohjeiden avulla merkitsee merkittävää harppausta lääketieteellisessä kuvadiagnostiikassa. Arvioinnit osoittivat, että yli puolet Med-Gemini-3D:n luomista raporteista johti samoihin hoitosuosituksiin kuin radiologien tekemät.

• Med-Gemini-Polygenic

Toisin kuin muut lääketieteelliseen kuvantamiseen keskittyvät Med-Gemini-variantit, Med-Gemini-Polygenic on suunniteltu ennustamaan sairauksia ja terveysvaikutuksia genomitietojen perusteella. Tutkijat väittävät, että Med-Gemini-Polygenic on ensimmäinen malli, joka analysoi genomitietoja tekstiohjeiden avulla. Kokeet osoittavat, että malli ylittää aiemmat lineaariset polygeeniset pisteet ennustaessaan kahdeksan terveysvaikutusta, mukaan lukien masennus, aivohalvaus ja glaukooma. Huomionarvoista on, että se osoittaa myös nollapotkukyvyt ja ennustaa muita terveysvaikutuksia ilman erityistä koulutusta. Tämä edistysaskel on ratkaisevan tärkeä sepelvaltimotaudin, COPD:n ja tyypin 2 diabeteksen diagnosoinnissa.

Luottamuksen rakentaminen ja avoimuuden varmistaminen

Sen lisäksi, että Med-Geminin interaktiiviset ominaisuudet ovat edistyneet multimodaalisen lääketieteellisen tiedon käsittelyssä, ne voivat puuttua perustavanlaatuisia haasteita tekoälyn käyttöönotossa lääketieteen alalla, kuten tekoälyn black box -luonne ja huoli työn korvaamisesta. Toisin kuin tyypilliset tekoälyjärjestelmät, jotka toimivat päästä päähän ja toimivat usein korvaavina työkaluina, Med-Gemini toimii apuvälineenä terveydenhuollon ammattilaisille. Kehittämällä analysointikykyään Med-Gemini lievittää työpaikan siirtymisen pelkoa. Sen kyky antaa yksityiskohtaisia ​​selityksiä analyyseistaan ​​ja suosituksistaan ​​lisää läpinäkyvyyttä, jolloin lääkärit voivat ymmärtää ja tarkistaa tekoälypäätökset. Tämä läpinäkyvyys rakentaa luottamusta terveydenhuollon ammattilaisten keskuudessa. Lisäksi Med-Gemini tukee ihmisten valvontaa varmistaen, että asiantuntijat tarkistavat ja vahvistavat tekoälyn tuottamat oivallukset, mikä edistää yhteistyöympäristöä, jossa tekoäly ja lääketieteen ammattilaiset työskentelevät yhdessä parantaakseen potilaiden hoitoa.

Polku reaalimaailman sovellukseen

Vaikka Med-Gemini esittelee merkittäviä edistysaskeleita, se on edelleen tutkimusvaiheessa ja vaatii perusteellisen lääketieteellisen validoinnin ennen todellista sovellusta. Tiukat kliiniset kokeet ja laajat testaukset ovat välttämättömiä mallin luotettavuuden, turvallisuuden ja tehokkuuden varmistamiseksi erilaisissa kliinisissä olosuhteissa. Tutkijoiden on validoitava Med-Geminin suorituskyky erilaisissa sairauksissa ja potilaiden demografisissa olosuhteissa varmistaakseen sen kestävyyden ja yleistettävyyden. Terveysviranomaisten hyväksynnät ovat tarpeen lääketieteellisten standardien ja eettisten ohjeiden noudattamisen takaamiseksi. Tekoälykehittäjien, lääketieteen ammattilaisten ja sääntelyelinten välinen yhteistyö on ratkaisevan tärkeää Med-Geminin jalostamiseksi, mahdollisten rajoitusten korjaamiseksi ja luottamuksen lisäämiseksi sen kliiniseen hyötyyn.

Bottom Line

Med-Gemini edustaa merkittävää harppausta lääketieteellisessä tekoälyssä integroimalla multimodaalista dataa, kuten tekstiä, kuvia ja genomitietoja, tarjotakseen kattavia diagnostiikka- ja hoitosuosituksia. Toisin kuin perinteiset tekoälymallit, jotka on rajoitettu yksittäisiin tehtäviin ja tietotyyppeihin, Med-Geminin edistynyt arkkitehtuuri heijastaa terveydenhuollon ammattilaisten monialaista lähestymistapaa, mikä parantaa diagnostista tarkkuutta ja edistää yhteistyötä. Lupaavista mahdollisuuksistaan ​​huolimatta Med-Gemini vaatii tiukan validoinnin ja viranomaishyväksynnän ennen todellista käyttöä. Sen kehitys on merkki tulevaisuudesta, jossa tekoäly auttaa terveydenhuollon ammattilaisia ​​parantaen potilaiden hoitoa pitkälle kehitetyn, integroidun data-analyysin avulla.