Med-Gemini: 차세대 멀티모달 모델을 통한 의료 AI 혁신

인공지능(AI)은 지난 몇 년간 의료 분야에서 큰 변화를 가져왔습니다. 의료 영상 진단의 정확도를 높이고, 유전체 데이터 분석을 통해 개인 맞춤형 치료법을 개발하며, 생물학적 데이터를 분석하여 신약 개발 속도를 높이고 있습니다. 그러나 이러한 놀라운 발전에도 불구하고, 오늘날 대부분의 AI 애플리케이션은 CT 스캔이나 유전 정보와 같이 한 가지 유형의 데이터만 사용하는 특정 작업에 국한되어 있습니다. 이러한 단일 모달리티 접근 방식은 의사가 다양한 출처의 데이터를 통합하여 질환을 진단하고, 결과를 예측하고, 포괄적인 치료 계획을 수립하는 방식과는 상당히 다릅니다.

방사선 보고서 생성, 의료 이미지 분석, 게놈 데이터로부터 질병 예측과 같은 작업에서 임상의, 연구원 및 환자를 진정으로 지원하려면 AI는 텍스트, 이미지, 비디오 및 전자를 포함한 복잡한 다중 모드 데이터를 추론하여 다양한 의료 작업을 처리해야 합니다. 건강 기록(EHR). 그러나 이러한 건물을 짓는 다중 모드 의료 AI AI가 다양한 데이터 유형을 관리하는 데 필요한 역량이 제한적이고 포괄적인 생물의학 데이터 세트가 부족하기 때문에 시스템 개발에 어려움을 겪고 있습니다.

멀티모달 의료 AI의 필요성

의료는 의료 영상부터 유전 정보까지, 의료 전문가들이 환자를 이해하고 치료하는 데 활용하는 상호 연결된 데이터 소스들의 복잡한 네트워크입니다. 그러나 기존의 AI 시스템은 단일 데이터 유형을 사용하는 단일 작업에만 집중하는 경우가 많아 환자 상태에 대한 종합적인 개요를 제공하는 데 한계가 있습니다. 이러한 단일 모드 AI 시스템은 방대한 양의 레이블이 지정된 데이터를 필요로 하는데, 이는 확보 비용이 높고 기능 범위가 제한적이며, 다양한 소스에서 얻은 인사이트를 통합하는 데 어려움을 겪습니다.

다중 모드 AI 다양한 소스의 정보를 결합하는 전체적인 관점을 제공하고 환자의 건강에 대한 보다 정확하고 완전한 이해를 제공함으로써 기존 의료 AI 시스템의 과제를 극복할 수 있습니다. 이 통합 접근 방식은 각 양식을 독립적으로 분석할 때 놓칠 수 있는 패턴과 상관 관계를 식별하여 진단 정확도를 향상시킵니다. 또한, 다중 모드 AI는 데이터 통합을 촉진하여 의료 전문가가 환자 정보에 대한 통합된 보기에 액세스할 수 있도록 하여 협업과 정보에 입각한 의사 결정을 촉진합니다. 적응성과 유연성을 통해 다양한 데이터 유형으로부터 학습하고, 새로운 과제에 적응하고, 의료 발전과 함께 발전할 수 있습니다.

Med-Gemini 소개

최근 대규모 멀티모달 AI 모델의 발전으로 정교한 의료 AI 시스템 개발에 움직임이 촉발되었습니다. 이러한 움직임을 주도하는 것은 고급 모델을 도입한 Google과 DeepMind입니다. 메드-제미니. 이 다중 모드 의료 AI 모델은 다양한 분야에서 탁월한 성능을 보여주었습니다. 14가지 업계 벤치마크, 같은 경쟁사를 능가 OpenAI의 GPT-4. Med-Gemini는 다음을 기반으로 구축되었습니다. 쌍둥이 자리 가족 LMM(대형 다중 모드 모델) 텍스트, 오디오, 이미지, 비디오 등 다양한 형식의 콘텐츠를 이해하고 생성하도록 설계된 Google DeepMind의 제품입니다. 전통적인 다중 모드 모델과 달리 Gemini는 독특한 전문가 혼합(MoE) 전문화된 건축, 변압기 모델 특정 데이터 세그먼트나 작업을 처리하는 데 능숙합니다. 의료 분야에서 이는 Gemini가 방사선 이미지, 유전자 서열, 환자 이력 또는 임상 기록 등 수신되는 데이터 유형을 기반으로 가장 적합한 전문가를 동적으로 참여시킬 수 있음을 의미합니다. 이 설정은 임상의가 사용하는 다학문적 접근 방식을 반영하여 정보를 효율적으로 학습하고 처리하는 모델의 능력을 향상시킵니다.

멀티모달 의료 AI를 위한 미세 조정 Gemini

Med-Gemini를 만들기 위해 연구원들은 잘 조정된 쌍둥이자리 익명화된 의료 데이터 세트를 기반으로 합니다. 이를 통해 Med-Gemini는 언어 대화, 다중 모드 데이터 추론, 의료 작업을 위한 더 긴 컨텍스트 관리 등 Gemini의 기본 기능을 계승할 수 있습니다. 연구진은 2D 모달리티, 3D 모달리티, 유전체학을 위한 세 가지 맞춤형 Gemini 비전 인코더 버전을 훈련했습니다. 이는 다양한 의료 분야의 전문가를 훈련하는 것과 같습니다. 이 훈련을 통해 Med-Gemini-2D, Med-Gemini-3D, 그리고 Med-Gemini-Polygenic의 세 가지 특정 Med-Gemini 변형 모델이 개발되었습니다.

• 메드-제미니-2D

Med-Gemini-2D는 흉부 X선, CT 영상, 병리 패치, 카메라 영상과 같은 기존 의료 영상을 처리하도록 훈련되었습니다. 이 모델은 분류, 시각적 질의응답, 텍스트 생성 등의 작업에 탁월합니다. 예를 들어, 흉부 X선 사진과 "X선 사진에서 암(암성 종양의 징후)을 시사하는 징후가 보였습니까?"라는 질문에 Med-Gemini-2D는 정확한 답변을 제공할 수 있습니다. 연구진은 Med-Gemini-2D의 개선된 모델이 AI 기반 흉부 X선 보고서 생성 성능을 1%에서 12%까지 향상시켜 영상의학과 전문의가 작성한 보고서와 "동등하거나 더 나은" 보고서를 생성한다고 밝혔습니다.

• 메드-제미니-3D

Med-Gemini-2D의 기능을 확장한 Med-Gemini-3D는 CT 및 MRI 스캔과 같은 3D 의료 데이터를 해석하도록 훈련되었습니다. 이러한 스캔은 해부학적 구조에 대한 포괄적인 보기를 제공하므로 더 깊은 수준의 이해와 고급 분석 기술이 필요합니다. 텍스트 지침으로 3D 스캔을 분석하는 기능은 의료 영상 진단 분야에서 큰 도약을 의미합니다. 평가 결과, Med-Gemini-3D가 생성한 보고서의 절반 이상이 방사선 전문의가 작성한 것과 동일한 치료 권장사항을 제시한 것으로 나타났습니다.

• Med-Gemini-Polygenic

의료 영상에 초점을 맞춘 다른 Med-Gemini 변종과 달리 Med-Gemini-Polygenic은 게놈 데이터를 통해 질병 및 건강 결과를 예측하도록 설계되었습니다. 연구원들은 Med-Gemini-Polygenic이 텍스트 지침을 사용하여 게놈 데이터를 분석하는 최초의 모델이라고 주장합니다. 실험에 따르면 이 모델은 우울증, 뇌졸중, 녹내장 등 2가지 건강 결과를 예측하는 데 있어 이전의 선형 다유전성 점수보다 우수한 것으로 나타났습니다. 놀랍게도 이는 명시적인 훈련 없이 추가적인 건강 결과를 예측하는 제로샷 기능도 보여줍니다. 이러한 발전은 관상동맥질환, COPD, 제XNUMX형 당뇨병과 같은 질병을 진단하는 데 매우 중요합니다.

신뢰 구축 및 투명성 보장

다중 모드 의료 데이터 처리에 있어서 놀라운 발전 외에도 Med-Gemini의 대화형 기능은 다음과 같은 문제를 해결할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 근본적인 도전 AI의 블랙박스 특성, 일자리 대체에 대한 우려 등 의료 분야의 AI 도입에 대한 우려가 커지고 있습니다. 엔드투엔드(end-to-end)로 작동하고 종종 대체 도구 역할을 하는 일반적인 AI 시스템과 달리 Med-Gemini는 의료 전문가를 위한 보조 도구 역할을 합니다. 분석 기능을 강화함으로써 Med-Gemini는 일자리 대체에 대한 두려움을 완화합니다. 분석 및 권장 사항에 대한 자세한 설명을 제공하는 기능은 투명성을 높여 의사가 AI 결정을 이해하고 확인할 수 있도록 합니다. 이러한 투명성은 의료 전문가들 사이에 신뢰를 구축합니다. 또한 Med-Gemini는 인간의 감독을 지원하여 AI에서 생성된 통찰력을 전문가가 검토 및 검증하고 AI와 의료 전문가가 협력하여 환자 치료를 개선하는 협업 환경을 조성합니다.

실제 적용을 향한 길

Med-Gemini는 놀라운 발전을 보여주지만, 아직 연구 단계에 있으며 실제 적용 전에 철저한 의학적 검증이 필요합니다. 다양한 임상 환경에서 모델의 신뢰성, 안전성 및 효과를 보장하기 위해서는 엄격한 임상 시험과 광범위한 테스트가 필수적입니다. 연구자들은 Med-Gemini의 견고성과 일반화 가능성을 보장하기 위해 다양한 질병 및 환자 인구 통계에 대한 성능을 검증해야 합니다. 의료 표준 및 윤리 지침 준수를 보장하기 위해서는 보건 당국의 규제 승인이 필수적입니다. AI 개발자, 의료 전문가, 그리고 규제 기관 간의 협력은 Med-Gemini를 개선하고, 한계점을 해결하며, 임상적 유용성에 대한 신뢰를 구축하는 데 매우 중요합니다.

히프 라인

Med-Gemini는 텍스트, 이미지, 유전체 정보와 같은 다중 모드 데이터를 통합하여 포괄적인 진단 및 치료 권고를 제공함으로써 의료 AI 분야에서 획기적인 도약을 보여줍니다. 단일 작업과 데이터 유형에 국한된 기존 AI 모델과 달리, Med-Gemini의 고급 아키텍처는 의료 전문가의 다학제적 접근 방식을 반영하여 진단 정확도를 높이고 협업을 촉진합니다. 유망한 잠재력에도 불구하고, Med-Gemini는 실제 적용 전에 엄격한 검증 및 규제 승인을 받아야 합니다. Med-Gemini의 개발은 AI가 의료 전문가를 지원하고 정교하고 통합된 데이터 분석을 통해 환자 치료를 개선하는 미래를 예고합니다.