Revolicija u zdravstvu pomoću naprednih AI modela
U području medicinske tehnologije, jedan od vodećih razvoja dolazi od Google Researcha i njihovog AI odjela, DeepMind. Oni su predstavili obitelj sofisticiranih velikih jezičnih modela poznatih kao Med-Gemini, kreiranih specifično za primjene u zdravstvu.
Iako se još uvijek nalazi u istraživačkoj fazi, Med-Gemini modeli – koji se nadograđuju na Google-ov vlastiti Gemini model – pokazuju impresivan potencijal u kliničkoj dijagnozi. U usporedbi s općim velikim jezičnim modelima, Med-Gemini je pokazao izuzetne performanse. Konkretno, na MedQA (USMLE) testu, postigao je impresivnu točnost od 91,1%, koristeći strategiju pretrage temeljenu na nesigurnosti. Ova točnost nadmašuje Google-ov medicinski LLM Med-PaLM 2 za 4,5%.
Poboljšanje kliničkog rasuđivanja s multimodalnim modelima
Med-Gemini modeli su veliki, multimodalni i prilagođeni specifičnim ciljevima unutar domene zdravstvene skrbi. Dok tipični veliki jezični modeli često ne uspijevaju u kliničkom rasuđivanju pod nesigurnošću te mogu proizvoditi pogreške ili pristranosti, Med-Gemini nudi faktografski točne i pouzdane rezultate za složene kliničke zadatke rasuđivanja, nadmašujući konkurenciju, uključujući OpenAI-v GPT-4.
U sedam multimodalnih testova – uključujući provjere slika iz New England Journal of Medicine – Med-Gemini je pokazao značajno poboljšanje u odnosu na GPT-4.
Olaganju kognitivnog tereta s učinkovitom analizom podataka
Kako bi potvrdili sposobnost Med-Gemini modela za shvaćanje i rasuđivanje s obimnim medicinskim podacima, istraživači su se bavili zadatkom ‘traženje igle u plastu sijena’ koristeći značajnu javnu bazu podataka MIMIC-III, koja sadrži anonimizirane pacijentne podatke iz jedinica intenzivne njege. Njihova istraživanja ukazuju da Med-Gemini može učinkovito pretraživati i analizirati kritične informacije iz velikog obujma pacijentnih podataka, čime se smanjuje kognitivni teret na pružateljima zdravstvene skrbi.
Put naprijed za Med-Gemini
Iako se pokazao vrlo sposobnim za različite medicinske procjene, genomsko razumijevanje, medicinsku slikovnu dijagnostiku, analizu medicinskih zapisa pa čak i tumačenje medicinskih videozapisa, potrebno je daljnje usavršavanje i specijalizacija prije nego što se Med-Gemini može implementirati u medicinskoj praksi. Google tvrdi da je obećanje tu, ali AI modeli trebaju daljnje podešavanje za primjenu u stvarnim zdravstvenim primjenama.
VAžna pitanja i odgovori:
P: Što je Med-Gemini i kako se razlikuje od drugih AI modela u zdravstvu?
O: Med-Gemini je sofisticirana obitelj velikih jezičnih modela razvijenih od strane Google Researcha i DeepMinda, specifično prilagođenih za primjene u zdravstvu. Razlikuje se od drugih AI modela po tome što je multimodalni, što znači da može razumjeti i analizirati različite vrste medicinskih podataka, uključujući slike i tekst. Nadalje, dizajniran je za pružanje točnijih i pouzdanijih rezultata za složene kliničke zadatke rasuđivanja u usporedbi s općim velikim jezičnim modelima, kao što dokazuju njegove visoke performanse na MedQA testu.
P: Zašto je sposobnost obavljanja multimodalne analize važna u medicinskoj dijagnostici?
O: Multimodalna analiza je ključna u medicinskoj dijagnostici jer omogućuje AI modelu da interpretira različite vrste podataka, poput teksta, slika, pa čak i zvuka ili videa, koji su česti u medicinskim zapisima i dijagnostičkim postupcima. Ta sposobnost osigurava sveobuhvatnije razumijevanje i točniju dijagnozu, mogućnosti liječenja ili praćenje pacijenata, budući da različite vrste podataka mogu pružiti dodatne informacije o zdravstvenom stanju pacijenta.
P: Koje su potencijalne prednosti i nedostaci integracije Med-Gemini u kliničku praksu?
O: Prednosti integracije Med-Gemini u kliničku praksu uključuju:
– Poboljšanu točnost i pouzdanost u kliničkoj dijagnozi i odlučivanju.
– Smanjenje kognitivnog tereta na pružateljima zdravstvene skrbi brzim analiziranjem velikih količina medicinskih podataka.
– Poboljšanje skrbi pacijenata putem osobnijih i preciznijih dijagnoza.
Nedostatci mogu biti:
– Rizik prevelike ovisnosti o AI odlukama, što može dovesti do smanjenja sposobnosti kritičkog mišljenja među liječnicima.
– Etički problemi, uključujući pitanja o privatnosti pacijenata i moguću pristranost AI sustava.
– Izazovi implementacije u integraciji AI sustava unutar postojećih zdravstvenih infrastruktura.
Ključni izazovi ili kontroverze:
– Osiguravanje privatnosti i sigurnosti pacijentnih podataka ključno je, budući da AI sustavi zahtijevaju masivne skupove podataka za obuku i rad.
– Mogućnost inherentnih pristranosti u podacima za obuku koje se prenose na proces donošenja odluka AI-a izaziva etičke brige.
– Potreba za uspostavom jasnih propisa i smjernica za korištenje AI u zdravstvu kako bi se spriječila zlouporaba i neprofesionalno ponašanje.
Prednosti i nedostaci:
Prednosti:
– Visoka stopa točnosti u dijagnostičkim testovima.
– Multimodalne sposobnosti omogućuju analizu različitih vrsta podataka.
– Potencijal za smanjenje radnog opterećenja zdravstvenih djelatnika i poboljšanje ishoda pacijenata.
Nedostatci:
– Još uvijek u istraživačkoj fazi, pa još nije dostupan za praktičnu kliničku primjenu.
– Mogu zahtijevati značajne investicije u tehnologiju, obuku i integraciju u zdravstvene sustave.
– Mogućnost nepredviđenih nedostataka koji postaju vidljivi tek kad se implementiraju u stvarnim scenarijima.
Za više informacija o Google Researchu i DeepMindu, posjetite njihove glavne web stranice:
– Google Research
– DeepMind
Napomena: Područje AI u zdravstvu brzo se razvija, pa je važno biti informiran o najnovijim dostignućima i znanstvenim člancima koji su prošli recenziju struke.
The source of the article is from the blog elektrischnederland.nl