Invece di mantenere bloccati i loro nuovi modelli AI Medgemma dietro costose API, Google consegnerà questi potenti strumenti agli sviluppatori di assistenza sanitaria.
I nuovi arrivi sono chiamati Medgemma 27B multimodale e Medsiglip e fanno parte della crescente collezione di modelli AI sanitari di Google. Ciò che rende questioni speciali non è solo la loro abilità tecnica, ma il fatto che ospedali, ricercatori e sviluppatori possano scaricarli, modificarli e gestirli, tuttavia, tuttavia si ritengono opportuno.
L'IA di Google incontra la vera assistenza sanitaria
Il modello di punta di Medgemma 27B non ha appena letto il testo medico come hanno fatto le versioni precedenti; In realtà può “guardare” le immagini mediche e capire cosa sta vedendo. Che si tratti di raggi X al torace, diapositive di patologia o record di pazienti potenzialmente che si estendono mesi o anni, può elaborare tutte queste informazioni insieme, proprio come farebbe un medico.
Le cifre delle prestazioni sono piuttosto impressionanti. Se testato su MEDQA, un benchmark di conoscenza medica standard, il modello di testo 27B ha ottenuto un punteggio dell'87,7%. Ciò lo mette a una distanza di sputazione di modelli molto più grandi e più costosi, costa circa un decimo da correre. Per i sistemi sanitari a corto di denaro, è potenzialmente trasformativo.
Il fratello più piccolo, Medgemma 4B, potrebbe essere di dimensioni più modeste ma non è incandescente. Nonostante sia minuscolo per i moderni standard di intelligenza artificiale, ha segnato il 64,4% negli stessi test, rendendolo uno dei migliori interpreti della sua classe di peso. Ancora più importante, quando i radiologi certificati negli Stati Uniti hanno esaminato i rapporti di raggi X toracici che aveva scritto, hanno ritenuto l'81% abbastanza accurato da guidare la cura effettiva del paziente.
MEDSILIP: una potenza di piuma
Accanto a questi modelli AI generativi, Google ha rilasciato MedSiglip. A soli 400 milioni di parametri, è praticamente piuma rispetto ai giganti di AI di oggi, ma è stato specificamente addestrato per comprendere le immagini mediche in modi che i modelli per uso generale non possono.
Questa piccola centrale elettrica è stata alimentata con una dieta di raggi X al torace, campioni di tessuto, foto delle condizioni della pelle e scansioni per gli occhi. Il risultato? Può individuare modelli e caratteristiche che contano in contesti medici mentre continuano a gestire perfettamente le immagini di tutti i giorni.
Medsiglip crea un ponte tra immagini e testo. Mostragli una radiografia del torace e chiedile di trovare casi simili in un database e capirà non solo somiglianze visive ma anche significato medico.
Gli operatori sanitari stanno mettendo al lavoro i modelli AI di Google
La prova di qualsiasi strumento di intelligenza artificiale sta nel fatto che i veri professionisti voglia effettivamente usarlo. I primi rapporti suggeriscono che medici e aziende sanitarie sono entusiasti di ciò che questi modelli possono fare.
Deephealth In Massachusetts ha testato MedSiglip per l'analisi dei raggi X al torace. Stanno scoprendo che aiuta a individuare potenziali problemi che altrimenti potrebbero essere persi, fungendo da rete di sicurezza per i radiologi sovraccarichi. Nel frattempo, a CHANGG GUNG MEMORIAL HOSPEDALE A Taiwan, i ricercatori hanno scoperto che Medgemma lavora con testi medici tradizionali cinesi e risponde alle domande del personale ad alta precisione.
Tocca Salute In India ha messo in evidenza qualcosa di cruciale sull'affidabilità di Medgemma. A differenza dell'intelligenza artificiale generale che potrebbe allucinare i fatti medici, Medgemma sembra capire quando è importante il contesto clinico. È la differenza tra un chatbot che sembra medico e uno che in realtà pensa dal punto di vista medico.
Perché open sourcing i modelli AI è fondamentale per l'assistenza sanitaria
Oltre alla generosità, anche la decisione di Google di rendere questi modelli è strategica. Healthcare ha requisiti unici che i servizi di intelligenza artificiale standard non possono sempre soddisfare. Gli ospedali devono sapere che i dati dei loro pazienti non stanno lasciando i loro locali. Gli istituti di ricerca hanno bisogno di modelli che non cambieranno improvvisamente il comportamento senza preavviso. Gli sviluppatori hanno bisogno della libertà di perfezionare per compiti medici molto specifici.
Open-sourcing i modelli AI, Google ha affrontato queste preoccupazioni con le distribuzioni sanitarie. Un ospedale può gestire Medgemma sui propri server, modificarlo per le loro esigenze specifiche e confidare che si comporterà costantemente nel tempo. Per le applicazioni mediche in cui la riproducibilità è cruciale, questa stabilità è preziosa.
Tuttavia, Google è stato attento a sottolineare che questi modelli non sono pronti a sostituire i medici. Sono strumenti che richiedono una supervisione umana, una correlazione clinica e una corretta validazione prima di qualsiasi distribuzione del mondo reale. Gli output devono essere verificati, le raccomandazioni devono essere verificate e le decisioni continuano a fare i professionisti medici qualificati.
Questo approccio cauto ha senso. Anche con punteggi di riferimento impressionanti, l'intelligenza artificiale medica può ancora commettere errori, in particolare quando si tratta di casi insoliti o scenari di bordo. I modelli eccellono nell'elaborazione di informazioni e modelli di individuazione, ma non possono sostituire il giudizio, l'esperienza e la responsabilità etica che i medici umani portano.
Ciò che è eccitante di questa versione non è solo le capacità immediate, ma ciò che consente. Gli ospedali più piccoli che non potevano permettersi costosi servizi di intelligenza artificiale possono ora accedere alla tecnologia all'avanguardia. I ricercatori nei paesi in via di sviluppo possono costruire strumenti specializzati per le sfide sanitarie locali. Le scuole di medicina possono insegnare agli studenti che usano l'IA che comprende effettivamente la medicina.
I modelli sono progettati per funzionare su singole schede grafiche, con le versioni più piccole persino adattabili per i dispositivi mobili. Questa accessibilità apre le porte per le applicazioni di intelligenza artificiale Point-of-Care in luoghi in cui l'infrastruttura di calcolo di fascia alta semplicemente non esiste.
Mentre l'assistenza sanitaria continua alle prese con la carenza di personale, aumentando i carichi dei pazienti e la necessità di flussi di lavoro più efficienti, strumenti di intelligenza artificiale come il Medgemma di Google potrebbero fornire un po 'di sollievo tanto necessario. Non sostituendo le competenze umane, ma amplificandola e rendendolo più accessibile dove è più necessario.
(Foto di Owen Beard)
Vedi anche: Tencent migliora il test dei modelli AI creativi con un nuovo punto di riferimento
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
