Google, yeni Medgemma AI modellerini pahalı API’lerin arkasında kilitli tutmak yerine, bu kuvvetli araçları sıhhat geliştiricilerine verecek.
Yeni gelenlere Medgemma 27b Multimodal ve Medsiglip denir ve Google’ın açık kaynaklı sıhhat hizmetleri AI modellerinin büyüyen koleksiyonunun bir parçasıdır. Bu tarz şeyleri hususi icra eden şey yalnız teknik kabiliyetleri değil, bununla birlikte hastanelerin, araştırmacıların ve geliştiricilerin onları indirebilmeleri, değiştirebilmeleri ve uygun gördükleri benzer biçimde çalıştırabilmeleri.
İçindekiler
Google’ın suni zekası gerçek sıhhat hizmetleriyle buluşuyor
Amiral gemisi Medgemma 27b modeli yalnız önceki sürümler benzer biçimde tıbbi metin okumakla kalmaz; Aslen tıbbi görüntülere “bakabilir” ve ne gördüğünü anlayabilir. Göğüs röntgeni, patoloji slaytları yada potansiyel olarak aylar yada senelerce yayılan hasta kayıtları olsun, bir tabip benzer biçimde tüm bu detayları beraber işleyebilir.
Performans sayıları oldukça etkisinde bırakan. Standart bir tıbbi data ölçütü olan MEDQA’da kontrol edildiğinde, 27B metin modeli%87.7 puan aldı. Bu, koşmak için oldukça daha büyük, daha pahalı modellerin tükürme mesafesine koyar. Nakit sıkıntısı çeken sıhhat sistemleri için bu potansiyel olarak dönüştürücüdür.
Daha minik kardeş, Medgemma 4B, daha mütevazı olabilir, sadece sarkma yoktur. Çağıl AI standartlarına gore minik olmasına karşın, aynı testlerde% 64.4 puan aldı ve onu ağırlık sınıfındaki en iyi performans gösterenlerden biri haline getirdi. Daha da önemlisi, ABD yönetim kurulu sertifikalı radyologlar yazdığı göğüs röntgeni raporlarını gözden geçirdiklerinde, gerçek hasta bakımına rehberlik edecek kadar% 81 doğru bulunduğunu düşündüler.
Medsiglip: Tüy siklet bir güç merkezi
Bu üretken AI modellerinin yanı sıra Google, MedsiGlip’i piyasaya sürdü. Yalnız 400 milyon parametrede, bugünün AI devlerine kıyasla ergonomik olarak tüylüdür, sadece tıbbi görüntüleri genel amaçlı modellerin yapamayacağı şekilde idrak etmek için hususi olarak eğitilmiştir.
Bu minik güç merkezi, göğüs röntgenleri, doku örnekleri, cilt durumu fotoğrafları ve göz taramaları rejimi ile beslendi. Netice? Günlük görüntüleri hala muhteşem bir halde ele alırken, tıbbi bağlamlarda mühim olan kalıpları ve özellikleri tespit edebilir.
MedSiglip, görüntüler ve metin içinde bir köprü oluşturur. Bir göğüs röntgeni gösterin ve bir veritabanında benzer vakalar bulmasını isteyin ve yalnız görsel benzerlikleri değil, bununla birlikte tıbbi önemi de anlayacaktır.
Sıhhat uzmanları Google’ın AI modellerini çalıştırıyor
Herhangi bir AI aracının kanıtı, gerçek profesyonellerin onu hakkaten kullanmak isteyip istemediğinde yatmaktadır. İlk raporlar, doktorların ve sıhhat şirketlerinin bu modellerin neler yapabileceği mevzusunda heyecanlandıklarını gösteriyor.
Derinlik Massachusetts, Medsiglip’i göğüs röntgeni analizi için kontrol ediyor. Aşırı çalışan radyologlar için bir güvenlik ağı görevi gören, aksi takdirde kaçırılabilecek potansiyel sorunları tespit etmelerine destek oluyorlar. Ayrıca, Chang Gung Memorial Hastanesi Tayvan’da araştırmacılar, Medgemma’nın geleneksel Çin tıbbi metinleriyle çalıştığını ve personel sorularını yüksek doğrulukla cevapladığını keşfettiler.
Sağlık Hindistan’da Medgemma’nın güvenilirliği mevzusunda oldukça mühim bir şey altını çizdi. Tıbbi gerçekleri halüsinasyon edebilecek genel amaçlı AI’nın aksine, Medgemma klinik bağlamın ne vakit mühim bulunduğunu anlıyor benzer biçimde görünüyor. Tıbbi gelen bir söyleşi botu ile tıbbi olarak düşünen bir söyleşi botu arasındaki farktır.
Sıhhat hizmetlerinde AI modellerini açık kaynaklamak niçin kritiktir?
Cömertliğin ötesinde, Google’ın bu modelleri yapma sonucu da stratejiktir. Sıhhat Hizmetleri, standart AI hizmetlerinin daima karşılayamayacağı benzersiz gereksinimlere haizdir. Hastanelerin hasta verilerinin tesislerinden ayrılmadığını bilmeleri gerekir. Araştırma kurumları, uyarı yapmadan ansızın davranışları değiştirmeyecek modellere gerekseme duyarlar. Geliştiriciler, oldukça hususi tıbbi görevler için ince ayar yapma özgürlüğüne gerekseme duyarlar.
AI modellerini açık kaynaklayarak Google, bu endişeleri sıhhat hizmetleri dağıtımlarıyla ele almıştır. Bir hastane Medgemma’yı kendi sunucularında çalıştırabilir, hususi gereksinimleri için değiştirebilir ve zaman içinde tutarlı bir halde davranacağına güvenebilir. Tekrarlanabilirliğin oldukça mühim olduğu tıbbi uygulamalar için bu kararlılık paha biçilmezdir.
Sadece Google, bu modellerin doktorların yerini almaya hazır olmadığını vurgulamaya dikkat etti. Herhangi bir gerçek dünyadaki konuşlandırmadan ilkin insan nezarete, klinik korelasyon ve uygun doğrulama gerektiren araçlardır. Çıktıların denetim edilmesi, önerilerin doğrulanması gerekiyor ve kararlar hala nitelikli tıp uzmanlarına aittir.
Bu ihtiyatlı yaklaşım mantıklı. Etkisinde bırakan karşılaştırma puanlarıyla bile, tıbbi suni zeka, bilhassa olağandışı vakalar yada kenar senaryoları ile uğraşırken hala hata yapabilir. Modeller data işleme ve modelleri tespit etmede mükemmeldir, sadece insan doktorlarının getirmiş olduğu yargı, edinim ve etik sorumluluğu değiştiremezler.
Bu sürümle ilgili coşku verici olan şey yalnız acil kabiliyetler değil, bununla birlikte mümkün olan şey. Pahalı AI hizmetlerini karşılayamayan daha minik hastaneler artık son olarak teknolojiye erişebilir. Gelişmekte olan ülkelerdeki araştırmacılar, mahalli sıhhat zorlukları için hususi araçlar oluşturabilirler. Tıp fakülteleri, gerçekte tıbbı anlayan AI kullanan öğrencilere öğretebilir.
Modeller, mobil cihazlar için bile uyarlanabilir daha minik sürümler ile tek grafik kartlarında çalışacak şekilde tasarlanmıştır. Bu erişilebilirlik, üst düzey data işlem altyapısının mevcut olmadığı yerlerde bakım noktası AI uygulamaları için kapılar açar.
Sıhhat hizmetleri, personel sıkıntısı, hasta yükleri ve daha verimli iş akışlarına duyulan gerekseme ile mücadele etmeye devam ettikçe, Google’ın Medgemma benzer biçimde AI araçları oldukça gereksinim duyulan bir rahatlama sağlayabilir. İnsan uzmanlığını değiştirerek değil, onu güçlendirerek ve en oldukça gereksinim duyulan yerlerde daha erişilebilir hale getirerek.
(Fotoğraf Owen sakalı)
Ek olarak bakınız: Tencent, yeni karşılaştırma ile yaratıcı AI modellerini kontrol etmeyi geliştirir
Sanayi liderlerinden suni zeka ve büyük veriler hakkında daha çok data edinmek ister misiniz? Çıkış yapmak AI ve Big Data Fuarı Amsterdam, California ve Londra’da gerçekleşiyor. Kapsamlı etkinlik, öteki önde gelen etkinliklerle beraber toplanır. Akıllı Otomasyon Konferansı– Blockx– Dijital Dönüşüm HaftasıVe Siber Güvenlik ve Bulut Fuarı.
Techforge tarafınca desteklenen öteki yaklaşan kurumsal teknoloji etkinliklerini ve web seminerlerini keşfedin Burada.