Медицинский ИИ от Google превзошёл GPT-4 и даже живых докторов

Google Research и исследовательская лаборатория Google в области искусственного интеллекта DeepMind сообщили подробности о семействе передовых больших языковых моделей Med-Gemini, разработанных для применения в сфере здравоохранения.

Обзор Samsung Galaxy Z TriFold: тройной складной смартфон по цене квартиры в Воркуте

Компьютер месяца, спецвыпуск: эпоха отката, или Как дефицит чипов памяти влияет на выбор железа для игрового ПК

Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше

Ryzen и 16 Гбайт DDR5: как сэкономить на памяти так, чтобы не лишиться 15 % производительности

Обзор Ryzen 7 9850X3D: три процента за двадцать баксов

Источник изображения: geralt/Pixabay

ИИ-модели всё ещё находятся на стадии исследования, но авторы разработок утверждают, что Med-Gemini, основанные на модели Google Gemini, превосходят конкурирующие модели, такие как GPT-4 от OpenAI, обладают огромным потенциалом в клинической диагностике и превосходят отраслевые стандарты в 14 популярных профильных бенчмарках. В частности, в тесте MedQA (USMLE) модель Med-Gemini достигла точности 91,1 %, используя стратегию поиска, основанную на неопределённости, превзойдя медицинскую LLM Med-PaLM 2 компании Google на 4,5 %. Набор моделей также превзошёл людей в обобщении медицинских текстов и составлении рекомендаций, причём врачи в половине случаев оценивали ответы Med-Gemini-M 1.0 как хорошие или даже лучше, чем ответы экспертов.

Med-Gemini — это семейство больших мультимодальных моделей (LMM), каждая из которых имеет своё предназначение. В отличие от больших языковых моделей, которые «демонстрируют неоптимальные клинические рассуждения в условиях неопределённости», страдают галлюцинациями и предвзятостью, Med-Gemini дают «фактически более точные, надёжные и детальные результаты для сложных задач клинического обоснования», чем их конкуренты, включая GPT-4, утверждает Google.

По семи мультимодальным бенчмаркам, включая проверку по изображениям New England Journal of Medicine (NEJM), модель Med-Gemini показала гораздо лучшие результаты, чем GPT-4.

Чтобы проверить способность Med-Gemini понимать и рассуждать на основе длинной контекстной медицинской информации, исследователи с успехом выполнили с её помощью так называемую задачу поиска «иголки в стоге сена», используя большую общедоступную базу данных Medical Information Mart for Intensive Care (MIMIC-III), содержащую обезличенные данные о состоянии здоровья пациентов, поступивших в отделение интенсивной терапии.

Поддержка Med-Gemini эффективного поиска в базе данных электронных медицинских карт Electronic Health Record (EHR) позволит «значительно снизить когнитивную нагрузку и расширить возможности врачей за счёт эффективного извлечения и анализа важной информации из огромных объёмов данных пациентов», утверждает Google.

По словам исследователей, Med-Gemini также показывают хорошие результаты в медицинских тестах, медицинских знаниях, клинических рассуждениях, геномике, медицинской визуализации, медицинских записях и видео.

Вместе с тем Google заявила, что её модели нуждаются в большей доработке и специализации, прежде чем их можно будет использовать в здравоохранении.