|
8/5/2024 (nguồn: https://www.unite.ai/vi/med-gemini-bi%E1%BA%BFn-%C4%91%E1%BB%95i-ai-y-t%E1%BA%BF-v%E1%BB%9Bi-c%C3%A1c-m%C3%B4-h%C3%ACnh-%C4%91a-ph%C6%B0%C6%A1ng-th%E1%BB%A9c-th%E1%BA%BF-h%E1%BB%87-ti%E1%BA%BFp-theo/)
Trí tuệ nhân tạo y tế đa phương thức: Med-Gemini và tiềm năng của nó
Trí tuệ nhân tạo (AI) đã cách mạng hóa lĩnh vực y tế, hỗ trợ chuẩn đoán hình ảnh chính xác hơn, phát triển các liệu pháp cá nhân hóa và tăng tốc độ khám phá thuốc. Tuy nhiên, hầu hết các ứng dụng AI hiện tại chỉ giới hạn ở các tác vụ cụ thể sử dụng một loại dữ liệu, chẳng hạn như hình ảnh CT hoặc dữ liệu di truyền. Cách tiếp cận đơn lẻ này không tương thích với thực hành y tế, nơi các bác sĩ tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn để chẩn đoán bệnh, dự đoán kết quả và tạo ra các kế hoạch điều trị toàn diện. Để hỗ trợ tối ưu cho các bác sĩ lâm sàng, nhà nghiên cứu và bệnh nhân, AI cần giải quyết các tác vụ y tế đa dạng bằng cách suy luận từ dữ liệu đa phương thức phức tạp, bao gồm văn bản, hình ảnh, video và hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR). Tuy nhiên, việc xây dựng các hệ thống AI y tế đa phương thức này rất khó khăn do khả năng xử lý dữ liệu đa dạng hạn chế của AI và sự khan hiếm của các bộ dữ liệu y sinh toàn diện.
Sự cần thiết của AI y tế đa phương thức
Chăm sóc sức khỏe là một hệ thống phức tạp gồm nhiều nguồn dữ liệu có liên quan chặt chẽ, từ hình ảnh y khoa đến thông tin di truyền, mà các chuyên gia chăm sóc sức khỏe sử dụng để hiểu và điều trị bệnh nhân. Tuy nhiên, các hệ thống AI truyền thống thường tập trung vào các nhiệm vụ riêng lẻ với các kiểu dữ liệu duy nhất, hạn chế khả năng cung cấp cái nhìn toàn diện về tình trạng bệnh nhân. Những hệ thống AI đơn phương thức này đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu được dán nhãn, có thể tốn kém để có được, cung cấp phạm vi khả năng hạn chế và phải đối mặt với những thách thức trong việc tích hợp thông tin chi tiết từ nhiều nguồn. AI đa phương thức có thể khắc phục những thách thức của các hệ thống AI y tế hiện tại bằng cách cung cấp góc nhìn tổng hợp kết hợp thông tin từ nhiều nguồn, mang lại sự hiểu biết chính xác và toàn diện hơn về sức khỏe của bệnh nhân. Phương pháp tiếp cận tích hợp này cải thiện độ chính xác của chẩn đoán bằng cách xác định các mô hình và mối tương quan mà các phân tích từng phương thức riêng lẻ có thể bỏ sót. Ngoài ra, AI đa phương thức thúc đẩy tích hợp dữ liệu, cho phép các chuyên gia chăm sóc sức khỏe truy cập vào chế độ xem thống nhất về thông tin bệnh nhân, thúc đẩy sự hợp tác và đưa ra quyết định sáng suốt. Khả năng thích ứng và linh hoạt của nó trang bị cho nó khả năng học hỏi từ nhiều loại dữ liệu khác nhau, thích ứng với những thách thức mới và phát triển theo những tiến bộ y tế.
Giới thiệu Med-Gemini
Những tiến bộ gần đây trong các mô hình AI đa phương thức lớn đã thúc đẩy sự phát triển của các hệ thống AI y tế tiên tiến. Google và DeepMind dẫn đầu xu hướng này với mô hình tiên tiến của họ, Med-Gemini. Mô hình AI y tế đa phương thức này đã chứng minh hiệu suất vượt trội trên 14 tiêu chuẩn của ngành, vượt trội so với các đối thủ cạnh tranh như GPT-4 của OpenAI. Med-Gemini được xây dựng dựa trên họ mô hình đa phương thức lớn (LMM) Gemini của Google DeepMind, được thiết kế để hiểu và tạo nội dung ở nhiều định dạng khác nhau bao gồm văn bản, âm thanh, hình ảnh và video. Không giống như các mô hình đa phương thức truyền thống, Gemini sử dụng kiến trúc Chuyên gia hỗn hợp (MoE), trong đó các mô hình máy biến áp chuyên biệt xử lý các phân đoạn dữ liệu hoặc tác vụ cụ thể. Trong lĩnh vực y tế, điều này có nghĩa là Med-Gemini có thể sử dụng chuyên gia phù hợp nhất dựa trên loại dữ liệu đầu vào, cho dù đó là hình ảnh X quang, trình tự di truyền, tiền sử bệnh nhân hay ghi chú lâm sàng. Thiết kế này bắt chước cách tiếp cận đa ngành của các bác sĩ lâm sàng, tăng cường khả năng học hỏi và xử lý thông tin hiệu quả của mô hình.
Tối ưu hóa Med-Gemini cho AI y tế đa phương thức
Để tạo ra Med-Gemini, các nhà nghiên cứu đã tinh chỉnh Gemini trên các bộ dữ liệu y tế ẩn danh. Điều này cho phép Med-Gemini kế thừa các khả năng cốt lõi của Gemini, bao gồm hội thoại bằng ngôn ngữ, lý luận bằng dữ liệu đa phương thức và quản lý các bối cảnh dài hơn cho các nhiệm vụ y tế. Các nhà nghiên cứu đã đào tạo ba biến thể tùy chỉnh của bộ mã hóa thị giác Gemini cho phương thức 2D, phương thức 3D và gen. Quá trình này tương tự như việc đào tạo các chuyên gia trong các lĩnh vực y tế khác nhau. Đợt đào tạo đã dẫn đến sự phát triển của ba biến thể cụ thể của Med-Gemini: Med-Gemini-2D, Med-Gemini-3D và Med-Gemini-Polygenic.
Med-Gemini-2D
Med-Gemini-2D được đào tạo để xử lý các hình ảnh y tế thông thường như chụp X-quang ngực, cắt lớp CT, mẫu bệnh học và hình ảnh camera. Biến thể này có khả năng thực hiện các nhiệm vụ như phân loại, trả lời các câu hỏi trực quan và tạo văn bản. Ví dụ, khi được cung cấp hình ảnh X-quang ngực và hướng dẫn "Hình ảnh X-quang có cho thấy bất kỳ dấu hiệu nào có thể chỉ ra ung thư biểu mô (dấu hiệu của sự phát triển ung thư) không?", Med-Gemini-2D có thể đưa ra câu trả lời chính xác. Các nhà nghiên cứu tiết lộ rằng phiên bản Med-Gemini-2D đã tinh chỉnh được cải thiện khả năng tạo báo cáo hỗ trợ AI cho chụp X-quang ngực từ 1% đến 12%, tạo ra các báo cáo "tương đương hoặc tốt hơn" so với báo cáo của các bác sĩ X quang.
Med-Gemini-3D
Mở rộng khả năng của Med-Gemini-2D, Med-Gemini-3D được đào tạo để diễn giải dữ liệu y tế 3D như quét CT và MRI. Những bản quét này cung cấp góc nhìn toàn diện về cấu trúc giải phẫu, đòi hỏi mức độ hiểu biết sâu hơn và các kỹ thuật phân tích nâng cao. Khả năng phân tích các bản quét 3D thông qua các hướng dẫn bằng văn bản đánh dấu một bước tiến đáng kể trong chẩn đoán hình ảnh y tế. Các đánh giá cho thấy hơn một nửa số báo cáo do Med-Gemini-3D tạo ra đã dẫn đến các khuyến nghị chăm sóc giống như khuyến nghị của các bác sĩ X quang.
Med-Gemini-Đa gen
Không giống như các biến thể Med-Gemini khác tập trung vào hình ảnh y tế, Med-Gemini-Polygenic được thiết kế để dự đoán bệnh tật và kết quả sức khỏe từ dữ liệu gen. Các nhà nghiên cứu tuyên bố rằng Med-Gemini-Polygenic là mô hình đầu tiên thuộc loại này phân tích dữ liệu gen bằng cách sử dụng các hướng dẫn bằng văn bản. Các thử nghiệm cho thấy mô hình này vượt trội so với các điểm số đa gen tuyến tính trước đó trong việc dự đoán 20 kết quả về sức khỏe, bao gồm trầm cảm, đột quỵ và bệnh tăng nhãn áp. Đáng chú ý, nó cũng thể hiện khả năng bắn không, dự đoán các kết quả sức khỏe bổ sung mà không cần đào tạo rõ ràng. Sự tiến bộ này rất quan trọng để chẩn đoán các bệnh như bệnh động mạch vành, COPD và bệnh tiểu đường loại XNUMX.
Xây dựng niềm tin và đảm bảo tính minh bạch
Ngoài những tiến bộ vượt trội trong việc xử lý dữ liệu y tế đa phương thức, khả năng tương tác của Med-Gemini còn có khả năng giải quyết những thách thức cơ bản trong việc ứng dụng AI trong lĩnh vực y tế, chẳng hạn như bản chất hộp đen của AI và những lo ngại về việc thay thế công việc. Không giống như các hệ thống AI thông thường hoạt động từ đầu đến cuối và thường đóng vai trò là công cụ thay thế, Med-Gemini hoạt động như một công cụ hỗ trợ cho các chuyên gia chăm sóc sức khỏe. Bằng cách nâng cao khả năng phân tích của họ, Med-Gemini làm giảm bớt nỗi lo về việc dịch chuyển công việc. Khả năng cung cấp các giải thích chi tiết về các phân tích và khuyến nghị giúp tăng cường tính minh bạch, cho phép các bác sĩ hiểu và xác minh các quyết định của AI. Sự minh bạch này tạo dựng niềm tin giữa các chuyên gia chăm sóc sức khỏe. Hơn nữa, Med-Gemini hỗ trợ sự giám sát của con người, đảm bảo rằng những hiểu biết sâu sắc do AI tạo ra được các chuyên gia xem xét và xác thực, thúc đẩy môi trường hợp tác nơi AI và các chuyên gia y tế làm việc cùng nhau để cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân.
Con đường dẫn đến ứng dụng trong thế giới thực
Dù đã đạt được những tiến bộ đáng kể, Med-Gemini vẫn đang trong giai đoạn nghiên cứu và cần được xác nhận y tế kỹ lưỡng trước khi có thể ứng dụng rộng rãi. Các thử nghiệm lâm sàng nghiêm ngặt và thử nghiệm trên diện rộng là rất cần thiết để đảm bảo độ tin cậy, an toàn và hiệu quả của mô hình trong các môi trường lâm sàng khác nhau. Các nhà nghiên cứu phải xác nhận hiệu suất của Med-Gemini đối với nhiều tình trạng bệnh lý và đặc điểm nhân khẩu học của bệnh nhân để đảm bảo tính mạnh mẽ và khả năng khái quát của mô hình. Sự chấp thuận theo quy định từ các cơ quan y tế là cần thiết để đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn y tế và hướng dẫn đạo đức. Sự hợp tác chặt chẽ giữa các nhà phát triển AI, chuyên gia y tế và cơ quan quản lý là rất quan trọng trong việc cải tiến Med-Gemini, giải quyết mọi hạn chế và xây dựng niềm tin vào tiện ích lâm sàng của mô hình.
Lời kết
Med-Gemini đánh dấu một bước tiến vượt bậc trong lĩnh vực AI y tế bằng cách tích hợp dữ liệu đa phương thức, bao gồm văn bản, hình ảnh và thông tin di truyền, để đưa ra các khuyến nghị chẩn đoán và điều trị toàn diện. Không giống như các mô hình AI thông thường bị giới hạn ở các nhiệm vụ và loại dữ liệu riêng lẻ, kiến trúc tiên tiến của Med-Gemini phản ánh cách tiếp cận đa ngành của các chuyên gia chăm sóc sức khỏe, nâng cao độ chính xác của chẩn đoán và thúc đẩy sự hợp tác. Mặc dù hứa hẹn nhiều tiềm năng, Med-Gemini vẫn cần được xác nhận nghiêm ngặt và phê duyệt theo quy định trước khi có thể áp dụng rộng rãi. Sự phát triển của Med-Gemini báo hiệu một tương lai tươi sáng, trong đó AI hỗ trợ các chuyên gia chăm sóc sức khỏe, cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân thông qua phân tích dữ liệu tích hợp, phức tạp.
|
