بدلاً من إبقاء نماذج MedGemma AI الجديدة مغلقة خلف واجهات برمجة التطبيقات باهظة الثمن ، ستقوم Google بتسليم هذه الأدوات القوية لمطوري الرعاية الصحية.
يطلق على الوافدين الجدد اسم Medgemma 27b Multimodal و MedSiglip ، وهم جزء من مجموعة Google المتنامية من نماذج الرعاية الصحية المفتوحة المصدر. ما الذي يجعل هذه المميزات ليس مجرد براعتهم التقنية ، ولكن حقيقة أن المستشفيات والباحثين والمطورين يمكنهم تنزيلها وتعديلها وتشغيلها كما يرون مناسبة.
تجتمع الذكاء الاصطناعى من Google للرعاية الصحية الحقيقية
لا يقرأ نموذج MedGemma 27B الرائد فقط النص الطبي كما فعل الإصدارات السابقة ؛ يمكن أن “ينظر” في الصور الطبية وفهم ما يراه. سواء أكانت الأشعة السينية على الصدر أو شرائح علم الأمراض أو سجلات المريض قد تمتد على مدار أشهر أو سنوات ، يمكنها معالجة كل هذه المعلومات معًا ، مثل الطبيب.
أرقام الأداء مثيرة للإعجاب. عند اختباره على MEDQA ، وهو معيار المعرفة الطبية القياسية ، سجل نموذج النص 27B 87.7 ٪. هذا يضعه على مسافة البصق من نماذج أكبر بكثير وأكثر تكلفة بينما تكلف حوالي العاشر للتشغيل. بالنسبة لأنظمة الرعاية الصحية التي تعاني من ضائقة مالية ، فإن هذا يحتمل أن يكون تحويليًا.
قد يكون الحجم الأصغر ، Medgemma 4B ، أكثر تواضعًا في الحجم ولكنه ليس ترهل. على الرغم من كونه صغيرًا وفقًا لمعايير الذكاء الاصطناعى الحديثة ، إلا أنه سجل 64.4 ٪ في نفس الاختبارات ، مما يجعلها واحدة من أفضل الأداء في فئة الوزن. والأهم من ذلك ، عندما قام أخصائيو الأشعة المعتمدة من مجلس الإدارة بمراجعة تقارير الأشعة السينية الصدر التي كتبتها ، اعتبروا 81 ٪ دقيقة بما يكفي لتوجيه رعاية المرضى الفعلية.
medsiglip: قوة وزن الريشة
إلى جانب نماذج الذكاء الاصطناعي هذه ، أصدرت Google medsiglip. في 400 مليون معلمة فقط ، يكون وزن الريشة عمليا مقارنةً بعمالقة الذكاء الاصطناعى اليوم ، ولكن تم تدريبه على وجه التحديد على فهم الصور الطبية بطرق لا يمكن للنماذج للأغراض العامة.
تم إطعام هذه القوة الصغيرة نظامًا غذائيًا من الأشعة السينية على الصدر ، وعينات الأنسجة ، وصور حالة الجلد ، ومسح للعين. النتيجة؟ يمكن أن يكتشف الأنماط والميزات التي تهم في السياقات الطبية بينما لا تزال تتعامل مع الصور اليومية بشكل جيد تمامًا.
MedSiglip ينشئ جسر بين الصور والنص. أظهر لها الأشعة السينية على الصدر ، واطلب منها العثور على حالات مماثلة في قاعدة بيانات ، وسوف يفهم ليس فقط أوجه التشابه البصرية ولكن الأهمية الطبية أيضًا.
يضع محترفي الرعاية الصحية نماذج منظمة العفو الدولية من Google
يكمن الدليل على أي أداة منظمة العفو الدولية في ما إذا كان المهنيون الحقيقيون يرغبون بالفعل في استخدامه. تشير التقارير المبكرة إلى أن الأطباء وشركات الرعاية الصحية متحمسون لما يمكن أن تفعله هذه النماذج.
تم اختبار DeepHealth في ولاية ماساتشوستس medsiglip لتحليل الأشعة السينية الصدر. إنهم يجدون أنه يساعد على اكتشاف المشكلات المحتملة التي قد يتم تفويتها ، حيث تعمل كشبكة أمان لأخصائيي الأشعة المرغوب فيها. وفي الوقت نفسه ، في مستشفى تشانغ جونج التذكاري في تايوان ، اكتشف الباحثون أن ميدجما تعمل مع النصوص الطبية الصينية التقليدية والأجوبة على موظفيها بدقة عالية.
أبرزت Tap Health في الهند شيئًا حاسمًا في موثوقية Medgemma. على عكس الذكاء الاصطناعي للأغراض العامة التي قد تهلوس الحقائق الطبية ، يبدو أن Medgemma يفهم عندما يهم السياق السريري. إنه الفرق بين chatbot يبدو طبيًا ويفكر طبياً بالفعل.
لماذا يعتبر الاستعانة بمصادر مفتوحة نماذج الذكاء الاصطناعى أمرًا بالغ الأهمية في الرعاية الصحية
ما وراء الكرم ، قرار Google بجعل هذه النماذج هو أيضًا استراتيجي. الرعاية الصحية لديها متطلبات فريدة لا يمكن لخدمات الذكاء الاصطناعى القياسية تلبية دائمًا. تحتاج المستشفيات إلى معرفة أن بيانات المريض الخاصة بهم لا تترك أماكنهم. تحتاج المؤسسات البحثية إلى نماذج لن تغير السلوك فجأة دون سابق إنذار. يحتاج المطورون إلى حرية ضبط المهام الطبية المحددة للغاية.
من خلال التعهيد المفتوح في نماذج الذكاء الاصطناعى ، تناولت Google هذه المخاوف مع عمليات نشر الرعاية الصحية. يمكن للمستشفى تشغيل Medgemma على خوادمه الخاصة ، وتعديلها لتلبية احتياجاتهم الخاصة ، والثقة في أنها ستتصرف باستمرار بمرور الوقت. بالنسبة للتطبيقات الطبية التي تكون فيها الاستنساخ أمرًا بالغ الأهمية ، فإن هذا الاستقرار لا يقدر بثمن.
ومع ذلك ، كانت Google حريصة على التأكيد على أن هذه النماذج ليست جاهزة لاستبدال الأطباء. إنها أدوات تتطلب الرقابة البشرية ، والعلاقة السريرية ، والتحقق الصحيح قبل أي نشر في العالم الحقيقي. تحتاج المخرجات إلى التحقق ، والتوصيات تحتاج إلى التحقق ، وما زالت القرارات ترتاح مع المهنيين الطبيين المؤهلين.
هذا النهج الحذر منطقي. حتى مع وجود درجات قياسية مثيرة للإعجاب ، لا يزال بإمكان الذكاء الاصطناعى الطبية ارتكاب أخطاء ، لا سيما عند التعامل مع الحالات غير العادية أو سيناريوهات الحافة. تتفوق النماذج في معالجة المعلومات وأنماط اكتشافها ، لكنها لا يمكنها استبدال الحكم والخبرة والمسؤولية الأخلاقية التي يجلبها الأطباء البشريون.
ما هو مثير في هذا الإصدار ليس مجرد القدرات العاجلة ، ولكن ما يتيحه. يمكن للمستشفيات الأصغر التي لا يمكنها تحمل تكاليف خدمات الذكاء الاصطناعي باهظة الثمن الوصول إلى التكنولوجيا المتطورة. يمكن للباحثين في البلدان النامية بناء أدوات متخصصة لتحديات الصحة المحلية. يمكن لمدارس الطب تعليم الطلاب باستخدام الذكاء الاصطناعي الذي يفهم الطب بالفعل.
تم تصميم النماذج لتشغيلها على بطاقات رسومات واحدة ، مع وجود إصدارات أصغر قابلة للتكيف مع الأجهزة المحمولة. تفتح إمكانية الوصول هذه أبواب تطبيقات نقطة الرعاية في الأماكن التي لا توجد فيها البنية التحتية للحوسبة الراقية.
مع استمرار تصارع الرعاية الصحية مع نقص الموظفين ، وزيادة أحمال المريض ، والحاجة إلى سير العمل الأكثر كفاءة ، يمكن أن توفر أدوات الذكاء الاصطناعى مثل Google Medgemma بعض الراحة التي تمس الحاجة إليها. ليس عن طريق استبدال الخبرة البشرية ، ولكن عن طريق تضخيمها وجعلها أكثر سهولة في الوقت الذي تحتاج إليه.
(تصوير أوين بيرد)
انظر أيضا: يعمل Tencent على تحسين اختبار نماذج الذكاء الاصطناعي الإبداعي مع معيار جديد
هل تريد معرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي والبيانات الكبيرة من قادة الصناعة؟ تحقق من AI و Big Data Expo الذي يقام في أمستردام ، كاليفورنيا ، ولندن. تم تحديد الحدث الشامل مع الأحداث الرائدة الأخرى بما في ذلك مؤتمر الأتمتة الذكي ، و blockx ، وأسبوع التحول الرقمي ، ومعرض Cyber Security & Cloud.
استكشاف أحداث وندوات الويب القادمة الأخرى التي تعمل بها TechForge هنا.