Med-Gemini: medicīniskā AI pārveide ar nākamās paaudzes multimodālajiem modeļiem

Mākslīgais intelekts (AI) pēdējos gados ir guvis viļņus medicīnas jomā. Tas uzlabo medicīniskās attēla diagnostikas precizitāti, palīdz izveidot personalizētas ārstēšanas metodes, izmantojot genoma datu analīzi, un paātrina zāļu atklāšanu, pārbaudot bioloģiskos datus. Tomēr, neskatoties uz šiem iespaidīgajiem sasniegumiem, lielākā daļa AI lietojumprogrammu mūsdienās ir ierobežotas ar konkrētiem uzdevumiem, izmantojot tikai viena veida datus, piemēram, CT skenēšanu vai ģenētisko informāciju. Šī viena modalitātes pieeja ir diezgan atšķirīga no tā, kā strādā ārsti, integrējot datus no dažādiem avotiem, lai diagnosticētu apstākļus, prognozētu rezultātus un izveidotu visaptverošus ārstēšanas plānus.

Lai patiesi atbalstītu klīnicistus, pētniekus un pacientus tādos uzdevumos kā radioloģijas ziņojumu sagatavošana, medicīnisko attēlu analīze un slimību prognozēšana no genoma datiem, mākslīgajam intelektam ir jārisina dažādi medicīniski uzdevumi, pamatojoties uz sarežģītiem multimodāliem datiem, tostarp tekstu, attēliem, video un elektroniskiem datiem. veselības kartes (EHR). Tomēr būvējot šos multimodāls medicīnas AI sistēmas ir bijušas sarežģītas, jo AI ir ierobežota spēja pārvaldīt dažādus datu tipus un visaptverošu biomedicīnas datu kopu trūkumu.

Nepieciešamība pēc multimodāla medicīniskā AI

Veselības aprūpe ir sarežģīts savstarpēji saistītu datu avotu tīkls, sākot no medicīniskiem attēliem līdz ģenētiskai informācijai, ko veselības aprūpes speciālisti izmanto, lai izprastu un ārstētu pacientus. Tomēr tradicionālās AI sistēmas bieži koncentrējas uz atsevišķiem uzdevumiem ar vienu datu tipu, ierobežojot to spēju sniegt visaptverošu pārskatu par pacienta stāvokli. Šīm unimodālajām AI sistēmām ir nepieciešams milzīgs daudzums marķētu datu, kuru iegūšana var būt dārga, nodrošinot ierobežotu iespēju apjomu un saskaroties ar problēmām, lai integrētu ieskatus no dažādiem avotiem.

Multimodāls AI var pārvarēt esošo medicīnas AI sistēmu izaicinājumus, nodrošinot holistisku skatījumu, kas apvieno informāciju no dažādiem avotiem, piedāvājot precīzāku un pilnīgāku izpratni par pacienta veselību. Šī integrētā pieeja uzlabo diagnostikas precizitāti, identificējot modeļus un korelācijas, kuras var palaist garām, analizējot katru modalitāti atsevišķi. Turklāt multimodālais AI veicina datu integrāciju, ļaujot veselības aprūpes speciālistiem piekļūt vienotam skatījumam uz pacientu informāciju, kas veicina sadarbību un labi informētu lēmumu pieņemšanu. Tā pielāgošanās spēja un elastība ļauj mācīties no dažādiem datu veidiem, pielāgoties jauniem izaicinājumiem un attīstīties līdz ar medicīnas sasniegumiem.

Iepazīstinām ar Med-Gemini

Jaunākie sasniegumi lielos multimodālos AI modeļos ir izraisījuši kustību sarežģītu medicīnisko AI sistēmu izstrādē. Šīs kustības vadībā ir Google un DeepMind, kas ir ieviesuši savu progresīvo modeli, Vidējie-Dvīņi. Šis multimodālais medicīnas AI modelis ir demonstrējis izcilu veiktspēju 14 nozares etaloni, pārspējot konkurentus, piemēram, OpenAI GPT-4. Med-Gemini ir veidota uz Dvīņi ģimene lieli multimodālie modeļi (LMM) no Google DeepMind, kas izstrādāts, lai izprastu un ģenerētu saturu dažādos formātos, tostarp teksta, audio, attēlu un video. Atšķirībā no tradicionālajiem multimodālajiem modeļiem, Gemini lepojas ar unikālu Ekspertu sajaukums (EM) arhitektūra, ar specializētu transformatoru modeļi prasmīgi apstrādāt konkrētus datu segmentus vai uzdevumus. Medicīnas jomā tas nozīmē, ka Dvīņi var dinamiski piesaistīt vispiemērotāko ekspertu, pamatojoties uz ienākošo datu tipu, neatkarīgi no tā, vai tas ir radioloģijas attēls, ģenētiskā secība, pacienta vēsture vai klīniskās piezīmes. Šī iestatīšana atspoguļo daudznozaru pieeju, ko izmanto ārsti, uzlabojot modeļa spēju mācīties un efektīvi apstrādāt informāciju.

Dvīņu precizēšana multimodālai medicīniskajai AI

Lai izveidotu Med-Gemini, pētnieki smalki noregulēti Dvīņi anonimizētās medicīnas datu kopās. Tas ļauj Med-Gemini mantot Gemini dzimtās spējas, tostarp valodas sarunu, argumentāciju ar multimodāliem datiem un garāku kontekstu pārvaldību medicīniskiem uzdevumiem. Pētnieki ir apmācījuši trīs pielāgotas Gemini redzes kodētāja versijas 2D modalitātēm, 3D modalitātēm un genomikai. Tas ir kā speciālistu sagatavošana dažādās medicīnas jomās. Apmācības rezultātā ir izstrādāti trīs specifiski Med-Gemini varianti: Med-Gemini-2D, Med-Gemini-3D un Med-Gemini-Polygenic.

• Med-Dvīņi-2D

Med-Gemini-2D ir apmācīts apstrādāt tradicionālos medicīniskos attēlus, piemēram, krūškurvja rentgenstarus, CT šķēles, patoloģijas ielāpus un kameras attēlus. Šis modelis ir izcils tādos uzdevumos kā klasifikācija, vizuāla atbilde uz jautājumiem un teksta ģenerēšana. Piemēram, ņemot vērā krūškurvja rentgenstaru un instrukciju “Vai rentgenā bija kādas pazīmes, kas varētu liecināt par karcinomu (vēža audzēju pazīmes)?”, Med-Gemini-2D var sniegt precīzu atbildi. Pētnieki atklāja, ka Med-Gemini-2D uzlabotais modelis uzlaboja AI iespējotu ziņojumu ģenerēšanu krūškurvja rentgena stariem par 1% līdz 12%, radot ziņojumus, kas ir "līdzvērtīgi vai labāki" nekā radiologi.

• Med-Dvīņi-3D

Paplašinot Med-Gemini-2D iespējas, Med-Gemini-3D ir apmācīts interpretēt 3D medicīniskos datus, piemēram, CT un MRI skenējumus. Šie skenējumi sniedz visaptverošu priekšstatu par anatomiskām struktūrām, kam nepieciešama dziļāka izpratne un uzlabotas analītiskās metodes. Spēja analizēt 3D skenējumus ar teksta instrukcijām iezīmē ievērojamu lēcienu medicīnisko attēlu diagnostikā. Novērtējumi parādīja, ka vairāk nekā puse no Med-Gemini-3D sagatavotajiem ziņojumiem sniedza tādus pašus aprūpes ieteikumus kā radiologi.

• Med-Gemini-Polygenic

Atšķirībā no citiem Med-Gemini variantiem, kas koncentrējas uz medicīnisko attēlveidošanu, Med-Gemini-Polygenic ir paredzēts, lai prognozētu slimības un veselības rezultātus no genoma datiem. Pētnieki apgalvo, ka Med-Gemini-Polygenic ir pirmais šāda veida modelis, kas analizē genoma datus, izmantojot teksta norādījumus. Eksperimenti liecina, ka modelis pārspēj iepriekšējos lineāros poligēnos rādītājus, prognozējot astoņus veselības rezultātus, tostarp depresiju, insultu un glaukomu. Jāatzīmē, ka tas demonstrē arī nulles iespējas, paredzot papildu veselības rezultātus bez īpašas apmācības. Šis progress ir ļoti svarīgs tādu slimību diagnosticēšanai kā koronāro artēriju slimība, HOPS un 2. tipa diabēts.

Uzticības veidošana un pārredzamības nodrošināšana

Papildus ievērojamajiem sasniegumiem multimodālo medicīnisko datu apstrādē, Med-Gemini interaktīvās iespējas var risināt fundamentālas problēmas AI ieviešanā medicīnas jomā, piemēram, mākslīgā intelekta melnās kastes raksturs un bažas par darba vietu aizstāšanu. Atšķirībā no tipiskām mākslīgā intelekta sistēmām, kas darbojas pilnībā un bieži vien kalpo kā aizstājējrīki, Med-Gemini darbojas kā palīgrīks veselības aprūpes speciālistiem. Uzlabojot savas analīzes iespējas, Med-Gemini mazina bailes no darba pārvietošanas. Tā spēja sniegt detalizētus skaidrojumus par analīzēm un ieteikumiem uzlabo pārredzamību, ļaujot ārstiem saprast un pārbaudīt AI lēmumus. Šī pārredzamība vairo uzticību veselības aprūpes speciālistu vidū. Turklāt Med-Gemini atbalsta cilvēku uzraudzību, nodrošinot, ka AI radītās atziņas pārskata un apstiprina eksperti, veicinot sadarbības vidi, kurā AI un medicīnas speciālisti strādā kopā, lai uzlabotu pacientu aprūpi.

Ceļš uz reālās pasaules lietojumprogrammu

Lai gan Med-Gemini demonstrē ievērojamus sasniegumus, tas joprojām ir izpētes fāzē un prasa rūpīgu medicīnisku apstiprinājumu pirms izmantošanas reālajā pasaulē. Stingri klīniskie pētījumi un plaša pārbaude ir būtiska, lai nodrošinātu modeļa uzticamību, drošību un efektivitāti dažādos klīniskos apstākļos. Pētniekiem ir jāapstiprina Med-Gemini darbība dažādos veselības stāvokļos un pacientu demogrāfiskajos rādītājos, lai nodrošinātu tā noturību un vispārināmību. Lai garantētu atbilstību medicīniskajiem standartiem un ētikas vadlīnijām, būs nepieciešami veselības iestāžu normatīvie apstiprinājumi. Sadarbības centieni starp AI izstrādātājiem, medicīnas speciālistiem un regulējošām iestādēm būs ļoti svarīgi, lai uzlabotu Med-Gemini, novērstu jebkādus ierobežojumus un radītu pārliecību par tā klīnisko lietderību.

Bottom Line

Med-Gemini ir ievērojams lēciens medicīnas AI jomā, integrējot multimodālus datus, piemēram, tekstu, attēlus un genoma informāciju, lai sniegtu visaptverošus diagnostikas un ārstēšanas ieteikumus. Atšķirībā no tradicionālajiem mākslīgā intelekta modeļiem, kas aprobežojas ar atsevišķiem uzdevumiem un datu tipiem, Med-Gemini uzlabotā arhitektūra atspoguļo veselības aprūpes speciālistu daudznozaru pieeju, uzlabojot diagnostikas precizitāti un veicinot sadarbību. Neskatoties uz daudzsološo potenciālu, Med-Gemini pirms lietošanas reālajā pasaulē ir nepieciešama stingra validācija un regulējuma apstiprinājums. Tā attīstība liecina par nākotni, kurā AI palīdz veselības aprūpes speciālistiem, uzlabojot pacientu aprūpi, izmantojot izsmalcinātu, integrētu datu analīzi.