Последние несколько лет мы занимались исследованиями искусственного интеллекта (ИИ) для здравоохранения, изучая, как он может помочь в раннем выявлении заболеваний, расширении доступа к медицинскому обслуживанию и многом другом. Мы выбрали подход «езди медленно и проверяй», чтобы доказать прежде всего эффективность, справедливость, полезность и безопасность. Сегодня на нашем ежегодном мероприятии, посвященном здоровью, Проверка, мы поделились новостями об искусственном интеллекте в области здравоохранения, в том числе о нашем прогрессе в исследовании медицинской модели большого языка (LLM), партнерских отношениях, позволяющих найти решения в реальных условиях, и новых способах, с помощью которых искусственный интеллект может помочь в выявлении заболеваний. Вот посмотрите, что нового.
Текущие исследования Med-PaLM 2, нашего медицинского LLM на экспертном уровне
Недавние достижения в крупномасштабных языковых моделях (LLM) — инструменты ИИ, демонстрирующие возможности понимания и генерации языка — открыли новые способы использования ИИ для решения реальных проблем. Однако, в отличие от некоторых других вариантов использования LLM, применение ИИ в области медицины требует максимального внимания к безопасности, справедливости и предвзятости для защиты благополучия пациентов. Чтобы работать над разработкой инструментов ИИ, которые могут извлекать медицинские знания, точно отвечать на медицинские вопросы и предоставлять аргументы, мы вложили средства в медицинские исследования LLM.
В прошлом году мы построили Мед-ПалМверсия ЛАДОНЬ настроен для медицинской области. Med-PaLM был первым, кто получил «проходной балл» (> 60%) по вопросам медицинского лицензирования в Соединенных Штатах. Эта модель не только точно отвечала на вопросы с множественным выбором и открытые вопросы, но также приводила причины и оценивала свои собственные ответы.
Недавно наша следующая итерация, Med-PaLM 2, стабильно работала на уровне «эксперта» по вопросам медицинского осмотра, набрав 85%. Это на 18 % больше, чем у предыдущей модели Med-PaLM, и намного превосходит аналогичные модели искусственного интеллекта.
Хотя это захватывающий прогресс, предстоит еще много работы, чтобы эта технология могла работать в реальных условиях. Наши модели были протестированы по 14 критериям, включая научный факт, точность, медицинский консенсус, аргументацию, предвзятость и вред, и оценены врачами и неклиницистами из разных стран и с разным опытом. Благодаря этой оценке мы обнаружили значительные пробелы в ответах на медицинские вопросы и соответствии стандартам нашей продукции. Мы рассчитываем на сотрудничество с исследователями и мировым медицинским сообществом, чтобы устранить эти пробелы и понять, как эта технология может помочь улучшить оказание медицинской помощи.
Новые партнеры для УЗИ с помощью ИИ
В последние годы сенсорные технологии эволюционировали, чтобы сделать ультразвуковые устройства более доступными и портативными. Но для проведения обследований и интерпретации изображений часто требуются специалисты с многолетним опытом, а во многих районах с ограниченными ресурсами не хватает специалистов по УЗИ. Чтобы преодолеть этот разрыв, мы создаем модели искусственного интеллекта, которые могут помочь упростить получение и интерпретацию ультразвуковых изображений для выявления важной информации, которая гестационный возраст у будущих мам и раннее выявление рака молочной железы.
Мы сотрудничаем с Джакаранда Здоровье, кенийская некоммерческая организация, занимающаяся улучшением состояния здоровья матерей и младенцев в государственных больницах, поиском цифровых решений, которые могут помочь им достичь своей цели. В странах Африки к югу от Сахары материнская смертность остается высокой высокий, и существует нехватка рабочих, обученных работе с традиционными дорогостоящими ультразвуковыми аппаратами. В рамках этого партнерства мы проведем предварительное исследование, чтобы понять текущий подход к проведению УЗИ в Кении и изучить, как новые инструменты искусственного интеллекта могут помочь беременным женщинам проводить УЗИ в местах оказания медицинской помощи.
Мы также сотрудничаем с Мемориальная больница Чан Гунг (CGMH) на Тайване для изучения возможности использования ультразвука для выявления рака молочной железы. Маммограммы, которые представляют собой рентгеновские снимки груди, обычно используются для скрининга рака молочной железы и являются проверенным методом снижения смертности. Однако программы скрининга недоступны во многих регионах из-за высокой стоимости. Кроме того, мы знаем, что маммография может быть менее эффективной для определенных групп населения, в том числе с более высокой плотностью груди. Вместе с CGMH мы изучаем, могут ли наши модели ИИ помочь в раннем выявлении рака молочной железы с помощью ультразвука.
ИИ для планирования лечения рака в Mayo Clinic
За последние три года мы сотрудничали с клиникой Мэйо, чтобы изучить, как ИИ может помочь в утомительном и трудоемком процессе планирования лучевой терапии, распространенного метода лечения рака, который используется для лечения более половины всех видов рака в Соединенных Штатах. . Интенсивным шагом в процессе планирования является метод, называемый «контурирование», при котором клиницисты рисуют линии на компьютерной томограмме, чтобы отделить области рака от соседних здоровых тканей, которые могут быть повреждены радиацией во время лечения. Этот процесс может занять до 7 часов на одного пациента.
Вскоре мы опубликуем результаты нашего исследования и разработанную нами модель лучевой терапии. Начиная с сегодняшнего дня, мы формализуем наше соглашение с клиникой Мэйо для изучения дальнейших исследований, разработки моделей и коммерциализации. Следующие шаги в сотрудничестве с клиникой Мэйо означают, что вместе мы сможем расширить охват нашей модели, чтобы помочь большему количеству пациентов получить лучевую терапию в более короткие сроки.
Тысячи обследований на туберкулез
Мы опираемся на многолетние исследования ИИ для здоровья и работаем с партнерами на местах, чтобы добиться наших результатов. исследования на туберкулез (ТБ) Рентгенография грудной клетки с использованием искусственного интеллекта в условиях ухода за больными. в соответствии с ВОЗ, ТБ является девятой ведущей причиной смерти во всем мире, на его долю приходится более 25% смертей от ТБ в Африке. Несмотря на то, что туберкулез поддается лечению, он требует экономически эффективных решений для скрининга, чтобы помочь выявить заболевание на ранней стадии и уменьшить его распространение в обществе.
Мы сотрудничаем с организацией, основанной на искусственном интеллекте, во главе с Право на заботу, некоммерческая организация с большим опытом лечения туберкулеза в Африке, чтобы сделать скрининг с использованием ИИ широко доступным в странах Африки к югу от Сахары. Наши партнеры обязались пожертвовать 100 000 бесплатных скринингов на туберкулез с помощью ИИ в рамках сотрудничества, чтобы помочь в раннем выявлении и лечении туберкулеза и уменьшить распространение этого заболевания.
В сфере здравоохранения искусственный интеллект обладает огромным потенциалом для расширения процессов диагностики и планирования лечения, особенно благодаря партнерским отношениям, которые помогают предоставлять высококачественную помощь сообществам, которые больше всего в ней нуждаются.
