Google se chlubí, že jeho modely zdravotní péče s umělou inteligencí Med-Gemini porazily GPT-4

• Společnosti Google a DeepMind oznámily vydání nových pokročilých modelů umělé inteligence
• Zaměřují se na použití v medicíně a řeší problém nejednoznačných informací od pacientů
• Novinka se jmenuje Med-Gemini a prý je lepší, než GPT-4 od OpenAI. Závod začíná

Závod o medicínské modely umělé inteligence přizpůsobené na míru se rozjíždí. Společnosti Google a DeepMind v pondělí vydaly dokument, popisující Med-Gemini, skupinu pokročilých modelů umělé inteligence zaměřených na zdravotnické aplikace. Modely jsou stále ve fázi výzkumu, ale autoři tvrdí, že Med-Gemini překonává konkurenční modely, jako je GPT-4 od OpenAI. Ta však nezůstává pozadu a nedávno rozšířila spolupráci s velkou farmaceutickou společností Moderna.

Med-Gemini

Pozoruhodným skokem vpřed Med-Gemini, pokud se potvrdí v reálném prostředí, je jeho schopnost zachytit kontext a časovost, jako je potenciální pochopení pozadí a nastavení symptomů, stejně jako načasování a posloupnost jejich nástupu. Jedná se o známé úskalí stávajících modelů umělé inteligence souvisejících se zdravím. Jednoduchý příklad dobře zná každý rodič batolete: nutnost navštívit pediatra kvůli horečce a vyrážce vašeho dítěte. Lékař se vždy zeptá, co bylo dříve, horečka nebo vyrážka? Šířilo se to od hlavy dolů nebo od nohou nahoru? Tyto jednoduché charakteristiky mohou odlišit mírné a samovolně odeznívající onemocnění, jako je roseola, od potenciálně život ohrožujícího, jako je meningokoková meningitida. Tyto zdánlivě přímočaré otázky se svou multidimenzionalitou a charakteristikami časových řad mohou model umělé inteligence při sebemenší nepřesnosti zcela rozhodit. Zdá se, že právě tato kontextualita byla řešena společností Med-Gemini tím, že se odpoutala od snahy vybudovat všezahrnující model všeobecné medicíny. Místo toho vývojáři Googlu přijali vertikální přístup k souvisejícím modelům, označovaným jako „rodina“ modelů, z nichž každý optimalizuje konkrétní lékařskou doménu nebo scénář, jako je analýza obrazu v oblasti radiologie a patologie, interpretace signálů, jako je vyhodnocení vyšetření elektrokardiogramem, nebo porozumění v dlouhém kontextu, jako je čtení dlouhých lékařských záznamů. To podle vědců vedlo ke zlepšení, zpřesnění a transparentnějšímu zdůvodnění, například proč je navrhovaná diagnóza nejpravděpodobnější. Nový model také zahrnuje významnou dodatečnou vrstvu – webové vyhledávání aktuálních informací, které umožňuje rozšíření dat o externí znalosti a integraci online výsledků do modelu. Přestože společnost Med-Gemini využila různé zdroje dat, jako jsou výňatky ze zdravotních záznamů, rentgenové snímky, fotografie kožních lézí, otázky k přípravě na lékařskou prohlídku a další, je stále důležité mít na paměti, že nás nyní teprve čeká ověření údajů v reálném světě v každodenním klinickém prostředí nebo alespoň prospektivní dvojitě zaslepená randomizovaná klinická studie.

Umíte si představit, že vás vyšetřuje umělá inteligence?

Zdroj: Forbes