За последние несколько лет искусственный интеллект (ИИ) произвел фурор в медицинской сфере. Это повышает точность диагностики медицинских изображений, помогает создавать персонализированные методы лечения посредством анализа геномных данных и ускоряет открытие лекарств за счет изучения биологических данных. Тем не менее, несмотря на эти впечатляющие достижения, большинство приложений ИИ сегодня ограничиваются конкретными задачами, используя только один тип данных, например, компьютерную томографию или генетическую информацию. Этот одномодальный подход сильно отличается от того, как работают врачи, интегрируя данные из различных источников для диагностики состояний, прогнозирования результатов и создания комплексных планов лечения.
Потребность в мультимодальном медицинском искусственном интеллекте
Здравоохранение — это сложная сеть взаимосвязанных источников данных, от медицинских изображений до генетической информации, которую медицинские работники используют для понимания и лечения пациентов. Однако традиционные системы ИИ часто фокусируются на отдельных задачах с одним типом данных, что ограничивает их способность предоставлять полный обзор состояния пациента. Эти унимодальные системы ИИ требуют огромных объемов размеченных данных, получение которых может быть дорогостоящим, предоставляя ограниченный объем возможностей и сталкиваясь с трудностями при интеграции информации из разных источников.
Мультимодальный ИИ может преодолеть проблемы существующих медицинских систем ИИ, предоставляя целостную перспективу, объединяющую информацию из различных источников, предлагая более точное и полное понимание состояния здоровья пациента. Этот интегрированный подход повышает точность диагностики за счет выявления закономерностей и корреляций, которые могут быть упущены при независимом анализе каждого метода. Кроме того, мультимодальный ИИ способствует интеграции данных, позволяя медицинским работникам получать доступ к единому представлению информации о пациентах, что способствует сотрудничеству и принятию обоснованных решений. Его адаптивность и гибкость позволяют ему учиться на различных типах данных, адаптироваться к новым задачам и развиваться вместе с достижениями медицины.
Представляем Med-Gemini
Недавние достижения в области крупных мультимодальных моделей ИИ вызвали движение в разработке сложных медицинских систем ИИ. Возглавляют это движение Google и DeepMind, которые представили свою продвинутую модель: Med-Gemini. Эта мультимодальная модель медицинского ИИ продемонстрировала исключительную эффективность во всех сферах, превосходя конкурентов, таких как OpenAI GPT-4. Med-Gemini построен на базе семейства больших мультимодальных моделей (LMM) от Google DeepMind, предназначенного для понимания и создания контента в различных форматах, включая текст, аудио, изображения и видео. В отличие от традиционных мультимодальных моделей, Gemini может похвастаться уникальной архитектурой “Смесь экспертов” (МО) со специализированными моделями трансформеров, квалифицированными в работе с конкретными сегментами данных или задачами. В сфере медицины это означает, что Gemini может динамически привлекать наиболее подходящего эксперта на основе типа входящих данных, будь то радиологическое изображение, генетическая последовательность, история болезни или клинические записи. Эта установка отражает междисциплинарный подход, который используют врачи, повышая способность модели эффективно изучать и обрабатывать информацию.
Точная настройка Gemini для мультимодального медицинского ИИ
Чтобы создать Med-Gemini, исследователи точно настроили Gemini на анонимных наборах медицинских данных. Это позволяет Med-Gemini унаследовать собственные возможности Gemini, включая языковую беседу, рассуждения с мультимодальными данными и управление более длинными контекстами для медицинских задач. Исследователи обучили три специальные версии видеокодера Gemini для 2D-модальностей, 3D-модальностей и геномики. Это похоже на подготовку специалистов в разных областях медицины. Обучение привело к разработке трех конкретных вариантов Med-Gemini: Med-Gemini-2D, Med-Gemini-3D и Med-Gemini-Polygenic.
Med-Gemini-2D
Med-Gemini-2D обучен работать с традиционными медицинскими изображениями, такими как рентгенограммы грудной клетки, КТ-срезы, участки патологии и снимки с камеры. Эта модель превосходно справляется с такими задачами, как классификация, визуальный ответ на вопросы и генерация текста. Например, при наличии рентгена грудной клетки и инструкции «Показал ли рентген какие-либо признаки, которые могли бы указывать на карциному (признаки раковых опухолей)?», Med-Gemini-2D может дать точный ответ. Исследователи обнаружили, что усовершенствованная модель Med-Gemini-2D улучшила создание отчетов для рентгенограмм грудной клетки с помощью ИИ на 1–12%, создавая отчеты, «эквивалентные или лучшие», чем отчеты рентгенологов.
Med-Gemini-3D
Расширяя возможности Med-Gemini-2D, Med-Gemini-3D обучен интерпретировать медицинские 3D-данные, такие как КТ и МРТ. Эти сканирования дают полное представление об анатомических структурах, требующее более глубокого понимания и более совершенных аналитических методов. Возможность анализировать 3D-сканы с помощью текстовых инструкций знаменует собой значительный прорыв в диагностике медицинских изображений. Оценки показали, что более половины отчетов, созданных Med-Gemini-3D, содержали те же рекомендации по уходу, что и рекомендации рентгенологов.
Med-Gemini-Polygenic
В отличие от других вариантов Med-Gemini, ориентированных на медицинскую визуализацию, Med-Gemini-Polygenic предназначен для прогнозирования заболеваний и последствий для здоровья на основе геномных данных. Исследователи утверждают, что Med-Gemini-Polygenic — первая в своем роде модель, которая анализирует геномные данные с помощью текстовых инструкций. Эксперименты показывают, что модель превосходит предыдущие линейные полигенные оценки в прогнозировании восьми последствий для здоровья, включая депрессию, инсульт и глаукому. Примечательно, что он также демонстрирует возможности «нулевого выстрела», предсказывая дополнительные последствия для здоровья без специального обучения. Это достижение имеет решающее значение для диагностики таких заболеваний, как ишемическая болезнь сердца, ХОБЛ и диабет 2 типа.
Укрепление доверия и обеспечение прозрачности
Помимо замечательных достижений в обработке мультимодальных медицинских данных, интерактивные возможности Med-Gemini потенциально могут решить фундаментальные проблемы во внедрении ИИ в медицинской сфере, например, природа ИИ как «черного ящика» и опасения по поводу замены рабочих мест. В отличие от типичных систем ИИ, которые работают комплексно и часто служат заменой инструментов, Med-Gemini функционирует как вспомогательный инструмент для медицинских работников. Расширяя свои аналитические возможности, Med-Gemini снижает страхи перед увольнением. Его способность предоставлять подробные объяснения своих анализов и рекомендаций повышает прозрачность, позволяя врачам понимать и проверять решения ИИ. Такая прозрачность укрепляет доверие среди медицинских работников. Более того, Med-Gemini поддерживает человеческий надзор, гарантируя, что данные, полученные с помощью ИИ, рассматриваются и подтверждаются экспертами, создавая среду сотрудничества, в которой ИИ и медицинские специалисты работают вместе для улучшения ухода за пациентами.
Путь к реальному применению
Хотя Med-Gemini демонстрирует замечательные достижения, он все еще находится на стадии исследований и требует тщательной медицинской проверки перед его практическим применением. Строгие клинические испытания и обширные испытания необходимы для обеспечения надежности, безопасности и эффективности модели в различных клинических условиях. Исследователи должны проверить эффективность Med-Gemini при различных заболеваниях и демографических характеристиках пациентов, чтобы обеспечить ее надежность и возможность обобщения. Для гарантии соблюдения медицинских стандартов и этических норм потребуются разрешения регулирующих органов от органов здравоохранения. Совместные усилия разработчиков ИИ, медицинских работников и регулирующих органов будут иметь решающее значение для совершенствования Med-Gemini, устранения любых ограничений и укрепления уверенности в его клинической полезности.
Med-Gemini представляет собой значительный прорыв в области медицинского ИИ за счет интеграции мультимодальных данных, таких как текст, изображения и геномная информация, для предоставления комплексных рекомендаций по диагностике и лечению. В отличие от традиционных моделей ИИ, ограничивающихся отдельными задачами и типами данных, передовая архитектура Med-Gemini отражает междисциплинарный подход специалистов здравоохранения, повышая точность диагностики и способствуя сотрудничеству. Несмотря на свой многообещающий потенциал, Med-Gemini требует тщательной проверки и одобрения регулирующих органов перед практическим применением. Его развитие знаменует будущее, в котором ИИ будет помогать медицинским работникам, улучшая уход за пациентами посредством сложного интегрированного анализа данных.
