Med-Gemini: تحويل الذكاء الاصطناعي الطبي باستخدام نماذج متعددة الوسائط من الجيل التالي

أحدث الذكاء الاصطناعي (AI) موجات في المجال الطبي خلال السنوات القليلة الماضية. فهو يعمل على تحسين دقة تشخيص الصور الطبية، والمساعدة في إنشاء علاجات شخصية من خلال تحليل البيانات الجينومية، وتسريع اكتشاف الأدوية من خلال فحص البيانات البيولوجية. ومع ذلك، على الرغم من هذه التطورات المثيرة للإعجاب، فإن معظم تطبيقات الذكاء الاصطناعي اليوم تقتصر على مهام محددة باستخدام نوع واحد فقط من البيانات، مثل الأشعة المقطعية أو المعلومات الجينية. يختلف هذا النهج أحادي الطريقة تمامًا عن الطريقة التي يعمل بها الأطباء، حيث يدمج البيانات من مصادر مختلفة لتشخيص الحالات، والتنبؤ بالنتائج، وإنشاء خطط علاجية شاملة.

لتقديم الدعم الحقيقي للأطباء والباحثين والمرضى في مهام مثل إنشاء تقارير الأشعة، وتحليل الصور الطبية، والتنبؤ بالأمراض من البيانات الجينومية، يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى التعامل مع المهام الطبية المتنوعة من خلال التفكير في البيانات المعقدة متعددة الوسائط، بما في ذلك النصوص والصور ومقاطع الفيديو والبيانات الإلكترونية. السجلات الصحية (EHRs). ومع ذلك، بناء هذه الذكاء الاصطناعي الطبي متعدد الوسائط كانت الأنظمة صعبة بسبب قدرة الذكاء الاصطناعي المحدودة على إدارة أنواع البيانات المتنوعة وندرة مجموعات البيانات الطبية الحيوية الشاملة.

الحاجة إلى الذكاء الاصطناعي الطبي متعدد الوسائط

الرعاية الصحية عبارة عن شبكة معقدة من مصادر البيانات المترابطة، بدءًا من الصور الطبية وحتى المعلومات الجينية، التي يستخدمها متخصصو الرعاية الصحية لفهم المرضى وعلاجهم. ومع ذلك، غالبًا ما تركز أنظمة الذكاء الاصطناعي التقليدية على مهام فردية باستخدام أنواع بيانات واحدة، مما يحد من قدرتها على تقديم نظرة شاملة عن حالة المريض. تتطلب أنظمة الذكاء الاصطناعي الأحادية الوسيلة هذه كميات هائلة من البيانات المصنفة، والتي قد يكون الحصول عليها مكلفًا، مما يوفر نطاقًا محدودًا من القدرات، وتواجه تحديات لدمج الرؤى من مصادر مختلفة.

متعدد الوسائط AI يمكنها التغلب على تحديات أنظمة الذكاء الاصطناعي الطبية الحالية من خلال توفير منظور شامل يجمع المعلومات من مصادر متنوعة، مما يوفر فهمًا أكثر دقة واكتمالًا لصحة المريض. يعزز هذا النهج المتكامل دقة التشخيص من خلال تحديد الأنماط والارتباطات التي قد يتم تفويتها عند تحليل كل طريقة بشكل مستقل. بالإضافة إلى ذلك، يعزز الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط تكامل البيانات، مما يسمح لمتخصصي الرعاية الصحية بالوصول إلى عرض موحد لمعلومات المرضى، مما يعزز التعاون واتخاذ القرارات المستنيرة. إن قدرته على التكيف والمرونة تؤهله للتعلم من أنواع البيانات المختلفة، والتكيف مع التحديات الجديدة، والتطور مع التقدم الطبي.

إدخال ميد الجوزاء

أثارت التطورات الأخيرة في نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة متعددة الوسائط حركة في تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي الطبية المتطورة. تقود هذه الحركة جوجل وديب مايند، اللتان قدمتا نموذجهما المتقدم، ميد الجوزاء. لقد أظهر نموذج الذكاء الاصطناعي الطبي متعدد الوسائط أداءً استثنائيًا عبره 14 معيارًا صناعيًا، متجاوزًا المنافسين مثل OpenAI's GPT-4. تم بناء Med-Gemini على الجوزاء عائلة النماذج الكبيرة متعددة الوسائط (LMMs) من Google DeepMind، وهو مصمم لفهم وإنشاء المحتوى بتنسيقات مختلفة بما في ذلك النص والصوت والصور والفيديو. على عكس النماذج التقليدية متعددة الوسائط، يتميز برج الجوزاء بميزة فريدة من نوعها خليط من الخبراء (MoE) الهندسة المعمارية، مع المتخصصة نماذج المحولات ماهر في التعامل مع شرائح أو مهام بيانات محددة. في المجال الطبي، يعني هذا أن Gemini يمكنه إشراك الخبير الأكثر ملاءمة ديناميكيًا بناءً على نوع البيانات الواردة، سواء كانت صورة إشعاعية أو تسلسل جيني أو تاريخ المريض أو ملاحظات سريرية. يعكس هذا الإعداد النهج متعدد التخصصات الذي يستخدمه الأطباء، مما يعزز قدرة النموذج على التعلم ومعالجة المعلومات بكفاءة.

ضبط الجوزاء للذكاء الاصطناعي الطبي متعدد الوسائط

لإنشاء Med-Gemini، الباحثون الجوزاء المضبوطة على مجموعات البيانات الطبية مجهولة المصدر. يتيح ذلك لـ Med-Gemini أن يرث قدرات Gemini الأصلية، بما في ذلك المحادثة اللغوية والتفكير باستخدام البيانات متعددة الوسائط وإدارة السياقات الأطول للمهام الطبية. قام الباحثون بتدريب ثلاثة إصدارات مخصصة من برنامج تشفير الرؤية Gemini للطرائق ثنائية الأبعاد، والطرائق ثلاثية الأبعاد، وعلم الجينوم. إنه مثل تدريب المتخصصين في المجالات الطبية المختلفة. أدى التدريب إلى تطوير ثلاثة أنواع محددة من Med-Gemini: Med-Gemini-2D، وMed-Gemini-3D، وMed-Gemini-Polygenic.

• ميد-الجوزاء-2D

تم تدريب Med-Gemini-2D على التعامل مع الصور الطبية التقليدية مثل الأشعة السينية للصدر، والشرائح المقطعية، والبقع المرضية، وصور الكاميرا. يتفوق هذا النموذج في مهام مثل التصنيف والإجابة المرئية على الأسئلة وإنشاء النص. على سبيل المثال، في ضوء الأشعة السينية على الصدر والتعليمات "هل أظهرت الأشعة السينية أي علامات قد تشير إلى سرطان (مؤشرات على نمو سرطاني)؟"، يمكن أن يقدم Med-Gemini-2D إجابة دقيقة. كشف الباحثون أن النموذج المحسّن لـ Med-Gemini-2D أدى إلى تحسين عملية إنشاء التقارير المدعومة بالذكاء الاصطناعي لأشعة الصدر السينية بنسبة 1% إلى 12%، مما أدى إلى إنتاج تقارير "مكافئة أو أفضل" من تلك التي يقدمها أطباء الأشعة.

• ميد-الجوزاء-3D

ومن خلال توسيع قدرات Med-Gemini-2D، تم تدريب Med-Gemini-3D على تفسير البيانات الطبية ثلاثية الأبعاد مثل فحوصات التصوير المقطعي والتصوير بالرنين المغناطيسي. توفر هذه الفحوصات رؤية شاملة للهياكل التشريحية، مما يتطلب مستوى أعمق من الفهم وتقنيات تحليلية أكثر تقدمًا. تمثل القدرة على تحليل عمليات المسح ثلاثية الأبعاد باستخدام التعليمات النصية قفزة كبيرة في تشخيص الصور الطبية. وأظهرت التقييمات أن أكثر من نصف التقارير الصادرة عن Med-Gemini-3D أدت إلى نفس توصيات الرعاية كتلك التي قدمها أطباء الأشعة.

• ميد-الجوزاء-بوليجينيك

على عكس متغيرات Med-Gemini الأخرى التي تركز على التصوير الطبي، تم تصميم Med-Gemini-Polygenic للتنبؤ بالأمراض والنتائج الصحية من البيانات الجينومية. يدعي الباحثون أن Med-Gemini-Polygenic هو النموذج الأول من نوعه لتحليل البيانات الجينومية باستخدام تعليمات نصية. تظهر التجارب أن النموذج يتفوق على الدرجات الخطية المتعددة الجينات السابقة في التنبؤ بثماني نتائج صحية، بما في ذلك الاكتئاب والسكتة الدماغية والزرق. ومن اللافت للنظر أنه يُظهر أيضًا قدرات الصفر، والتنبؤ بنتائج صحية إضافية دون تدريب واضح. يعد هذا التقدم أمرًا بالغ الأهمية لتشخيص أمراض مثل مرض الشريان التاجي ومرض الانسداد الرئوي المزمن والسكري من النوع الثاني.

بناء الثقة وضمان الشفافية

بالإضافة إلى التقدم الملحوظ في التعامل مع البيانات الطبية متعددة الوسائط، فإن القدرات التفاعلية لـ Med-Gemini لديها القدرة على معالجة التحديات الأساسية في اعتماد الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي، مثل طبيعة الصندوق الأسود للذكاء الاصطناعي والمخاوف بشأن استبدال الوظائف. على عكس أنظمة الذكاء الاصطناعي النموذجية التي تعمل بشكل شامل وغالبًا ما تكون بمثابة أدوات بديلة، يعمل Med-Gemini كأداة مساعدة لمتخصصي الرعاية الصحية. ومن خلال تعزيز قدراتهم التحليلية، تعمل Med-Gemini على تخفيف المخاوف من إزاحة الوظائف. وتعزز قدرته على تقديم تفسيرات مفصلة لتحليلاته وتوصياته الشفافية، مما يسمح للأطباء بفهم قرارات الذكاء الاصطناعي والتحقق منها. تعمل هذه الشفافية على بناء الثقة بين المتخصصين في الرعاية الصحية. علاوة على ذلك، يدعم Med-Gemini الإشراف البشري، مما يضمن مراجعة الخبراء للرؤى الناتجة عن الذكاء الاصطناعي والتحقق من صحتها، مما يعزز بيئة تعاونية حيث يعمل الذكاء الاصطناعي والمتخصصون الطبيون معًا لتحسين رعاية المرضى.

الطريق إلى التطبيق في العالم الحقيقي

في حين يعرض Med-Gemini تطورات ملحوظة، إلا أنه لا يزال في مرحلة البحث ويتطلب التحقق الطبي الشامل قبل تطبيقه في العالم الحقيقي. تعد التجارب السريرية الصارمة والاختبارات المكثفة ضرورية لضمان موثوقية النموذج وسلامته وفعاليته في البيئات السريرية المتنوعة. يجب على الباحثين التحقق من صحة أداء Med-Gemini عبر مختلف الحالات الطبية والتركيبة السكانية للمرضى لضمان متانته وقابليته للتعميم. ستكون الموافقات التنظيمية من السلطات الصحية ضرورية لضمان الامتثال للمعايير الطبية والمبادئ التوجيهية الأخلاقية. وستكون الجهود التعاونية بين مطوري الذكاء الاصطناعي، والمهنيين الطبيين، والهيئات التنظيمية حاسمة لتحسين Med-Gemini، ومعالجة أي قيود، وبناء الثقة في فائدته السريرية.

الخط السفلي

يمثل Med-Gemini قفزة كبيرة في الذكاء الاصطناعي الطبي من خلال دمج البيانات متعددة الوسائط، مثل النصوص والصور والمعلومات الجينومية، لتوفير تشخيصات شاملة وتوصيات علاجية. على عكس نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية التي تقتصر على المهام وأنواع البيانات الفردية، تعكس البنية المتقدمة لـ Med-Gemini النهج متعدد التخصصات لمتخصصي الرعاية الصحية، مما يعزز دقة التشخيص ويعزز التعاون. على الرغم من إمكاناته الواعدة، يتطلب Med-Gemini التحقق الصارم والموافقة التنظيمية قبل تطبيقه في العالم الحقيقي. ويشير تطوره إلى مستقبل يساعد فيه الذكاء الاصطناعي متخصصي الرعاية الصحية، ويحسن رعاية المرضى من خلال تحليل البيانات المتطور والمتكامل.