Med-Gemini: medische AI ​​transformeren met multimodale modellen van de volgende generatie

Kunstmatige intelligentie (AI) heeft de afgelopen jaren furore gemaakt in de medische sector. Het verbetert de nauwkeurigheid van medische beelddiagnostiek, helpt bij het creëren van gepersonaliseerde behandelingen door middel van genomische data-analyse en versnelt de ontdekking van geneesmiddelen door biologische data te onderzoeken. Ondanks deze indrukwekkende ontwikkelingen zijn de meeste AI-toepassingen tegenwoordig echter beperkt tot specifieke taken met slechts één type data, zoals een CT-scan of genetische informatie. Deze aanpak met één enkele modaliteit verschilt aanzienlijk van de manier waarop artsen werken, waarbij ze data uit verschillende bronnen integreren om aandoeningen te diagnosticeren, uitkomsten te voorspellen en uitgebreide behandelplannen op te stellen.

Om artsen, onderzoekers en patiënten echt te ondersteunen bij taken zoals het genereren van radiologierapporten, het analyseren van medische beelden en het voorspellen van ziekten op basis van genomische gegevens, moet AI diverse medische taken uitvoeren door te redeneren over complexe multimodale gegevens, waaronder tekst, afbeeldingen, video's en elektronische gegevens. gezondheidsdossiers (EPD’s). Echter, deze bouwen multimodale medische AI systemen is een uitdaging vanwege de beperkte capaciteit van AI om diverse soorten gegevens te beheren en het gebrek aan uitgebreide biomedische datasets.

De behoefte aan multimodale medische AI

De gezondheidszorg is een complex web van onderling verbonden databronnen, van medische beelden tot genetische informatie, die zorgprofessionals gebruiken om patiënten te begrijpen en te behandelen. Traditionele AI-systemen richten zich echter vaak op afzonderlijke taken met afzonderlijke gegevenstypen, waardoor ze beperkt zijn in hun vermogen om een ​​volledig overzicht van de toestand van een patiënt te bieden. Deze unimodale AI-systemen vereisen enorme hoeveelheden gelabelde data, die kostbaar kunnen zijn om te verkrijgen, bieden een beperkt scala aan mogelijkheden en staan ​​voor uitdagingen bij het integreren van inzichten uit verschillende bronnen.

Multimodale AI kan de uitdagingen van bestaande medische AI-systemen overwinnen door een holistisch perspectief te bieden dat informatie uit verschillende bronnen combineert, waardoor een nauwkeuriger en vollediger inzicht in de gezondheid van een patiënt wordt geboden. Deze geïntegreerde aanpak verbetert de diagnostische nauwkeurigheid door patronen en correlaties te identificeren die mogelijk over het hoofd worden gezien bij het afzonderlijk analyseren van elke modaliteit. Bovendien bevordert multimodale AI data-integratie, waardoor zorgprofessionals toegang krijgen tot een uniform beeld van patiëntinformatie, wat samenwerking en goed geïnformeerde besluitvorming bevordert. Dankzij het aanpassingsvermogen en de flexibiliteit kan het systeem leren van verschillende gegevenstypen, zich aanpassen aan nieuwe uitdagingen en mee evolueren met de medische vooruitgang.

Maak kennis met Med-Gemini

Recente ontwikkelingen in grote multimodale AI-modellen hebben geleid tot een beweging in de ontwikkeling van geavanceerde medische AI-systemen. Leiders van deze beweging zijn Google en DeepMind, die hun geavanceerde model hebben geïntroduceerd: Med-Gemini. Dit multimodale medische AI-model heeft in de hele wereld uitzonderlijke prestaties geleverd 14 branchebenchmarks, het overtreffen van concurrenten zoals OpenAI's GPT-4. Med-Gemini is gebouwd op de Gemini familie van grote multimodale modellen (LMM's) van Google DeepMind, ontworpen om inhoud in verschillende formaten te begrijpen en te genereren, waaronder tekst, audio, afbeeldingen en video. In tegenstelling tot traditionele multimodale modellen beschikt Gemini over een uniek karakter Mix-of-Experts (MoE) architectuur, met gespecialiseerde transformator modellen bekwaam in het omgaan met specifieke datasegmenten of taken. Op medisch gebied betekent dit dat Gemini dynamisch de meest geschikte expert kan inschakelen op basis van het binnenkomende gegevenstype, of het nu gaat om een ​​radiologisch beeld, genetische sequentie, patiëntgeschiedenis of klinische aantekeningen. Deze opzet weerspiegelt de multidisciplinaire aanpak die artsen gebruiken, waardoor het vermogen van het model om informatie efficiënt te leren en te verwerken wordt vergroot.

Gemini afstemmen op multimodale medische AI

Om Med-Gemini te creëren, onderzoekers verfijnde Tweeling op geanonimiseerde medische datasets. Hierdoor kan Med-Gemini de native mogelijkheden van Gemini overnemen, waaronder taalconversatie, redeneren met multimodale data en het beheren van langere contexten voor medische taken. Onderzoekers hebben drie aangepaste versies van de Gemini vision encoder getraind voor 2D-modaliteiten, 3D-modaliteiten en genomica. Dit is vergelijkbaar met het trainen van specialisten in verschillende medische vakgebieden. De training heeft geleid tot de ontwikkeling van drie specifieke Med-Gemini-varianten: Med-Gemini-2D, Med-Gemini-3D en Med-Gemini-Polygenic.

• Med-Gemini-2D

Med-Gemini-2D is getraind om conventionele medische beelden te verwerken, zoals röntgenfoto's van de borstkas, CT-scans, pathologiepatches en camerabeelden. Dit model blinkt uit in taken zoals classificatie, het beantwoorden van visuele vragen en het genereren van tekst. Bijvoorbeeld, bij een röntgenfoto van de borstkas en de instructie "Zijn er tekenen te zien op de röntgenfoto die kunnen wijzen op carcinoom (een indicatie van kankergezwellen)?", kan Med-Gemini-2D een nauwkeurig antwoord geven. Onderzoekers ontdekten dat het verfijnde model van Med-Gemini-2D de AI-gestuurde rapportage van röntgenfoto's van de borstkas met 1% tot 12% verbeterde, waardoor rapporten "gelijkwaardig of beter" werden dan die van radiologen.

• Med-Gemini-3D

Med-Gemini-2D breidt de mogelijkheden van Med-Gemini-3D uit en is getraind in het interpreteren van medische 3D-gegevens zoals CT- en MRI-scans. Deze scans bieden een uitgebreid beeld van anatomische structuren, waarvoor een dieper niveau van begrip en meer geavanceerde analytische technieken nodig zijn. De mogelijkheid om 3D-scans te analyseren met tekstuele instructies betekent een aanzienlijke sprong voorwaarts in de medische beelddiagnostiek. Uit evaluaties bleek dat meer dan de helft van de door Med-Gemini-3D gegenereerde rapporten tot dezelfde zorgadviezen leidde als die van radiologen.

• Med-Gemini-Polygeen

In tegenstelling tot de andere Med-Gemini-varianten die zich richten op medische beeldvorming, is Med-Gemini-Polygenic ontworpen om ziekten en gezondheidsresultaten te voorspellen op basis van genomische gegevens. Onderzoekers beweren dat Med-Gemini-Polygenic het eerste model in zijn soort is dat genomische gegevens analyseert met behulp van tekstinstructies. Experimenten tonen aan dat het model beter presteert dan eerdere lineaire polygene scores bij het voorspellen van acht gezondheidsresultaten, waaronder depressie, beroerte en glaucoom. Opmerkelijk genoeg demonstreert het ook zero-shot-mogelijkheden, waarbij extra gezondheidsresultaten worden voorspeld zonder expliciete training. Deze vooruitgang is cruciaal voor het diagnosticeren van ziekten zoals coronaire hartziekte, COPD en diabetes type 2.

Vertrouwen opbouwen en transparantie garanderen

Naast de opmerkelijke vooruitgang in het verwerken van multimodale medische gegevens, hebben de interactieve mogelijkheden van Med-Gemini het potentieel om fundamentele uitdagingen in de adoptie van AI binnen de medische sector, zoals het black-box-karakter van AI en de zorgen over het vervangen van banen. In tegenstelling tot typische AI-systemen die end-to-end werken en vaak dienen als vervangende hulpmiddelen, functioneert Med-Gemini als een hulpmiddel voor professionals in de gezondheidszorg. Door hun analysemogelijkheden te verbeteren, verlicht Med-Gemini de angst voor baanverdringing. Het vermogen om gedetailleerde uitleg te geven over zijn analyses en aanbevelingen vergroot de transparantie, waardoor artsen AI-beslissingen kunnen begrijpen en verifiëren. Deze transparantie schept vertrouwen onder zorgprofessionals. Bovendien ondersteunt Med-Gemini menselijk toezicht en zorgt ervoor dat door AI gegenereerde inzichten worden beoordeeld en gevalideerd door experts, waardoor een samenwerkingsomgeving wordt bevorderd waarin AI en medische professionals samenwerken om de patiëntenzorg te verbeteren.

De weg naar toepassing in de echte wereld

Hoewel Med-Gemini opmerkelijke ontwikkelingen laat zien, bevindt het zich nog in de onderzoeksfase en vereist het grondige medische validatie voordat het in de praktijk kan worden toegepast. Grondige klinische studies en uitgebreide tests zijn essentieel om de betrouwbaarheid, veiligheid en effectiviteit van het model in diverse klinische settings te garanderen. Onderzoekers moeten de prestaties van Med-Gemini valideren voor verschillende medische aandoeningen en patiëntdemografieën om de robuustheid en generaliseerbaarheid ervan te garanderen. Goedkeuringen van regelgevende instanties zijn vereist om naleving van medische normen en ethische richtlijnen te garanderen. Samenwerking tussen AI-ontwikkelaars, medische professionals en regelgevende instanties is cruciaal om Med-Gemini te verfijnen, eventuele beperkingen aan te pakken en het vertrouwen in de klinische bruikbaarheid ervan te vergroten.

The Bottom Line

Med-Gemini vertegenwoordigt een belangrijke sprong voorwaarts in medische AI ​​door multimodale data, zoals tekst, afbeeldingen en genomische informatie, te integreren om uitgebreide diagnostische en behandeladviezen te bieden. In tegenstelling tot traditionele AI-modellen die beperkt zijn tot afzonderlijke taken en datatypen, weerspiegelt de geavanceerde architectuur van Med-Gemini de multidisciplinaire aanpak van zorgprofessionals, waardoor de diagnostische nauwkeurigheid wordt verbeterd en samenwerking wordt bevorderd. Ondanks het veelbelovende potentieel vereist Med-Gemini strenge validatie en wettelijke goedkeuring voordat het in de praktijk kan worden toegepast. De ontwikkeling ervan voorspelt een toekomst waarin AI zorgprofessionals ondersteunt en de patiëntenzorg verbetert door middel van geavanceerde, geïntegreerde data-analyse.