El Laboratorio de Investigación de Inteligencia Artificial de Google, Deepmind, anunció los detalles del modelo de lenguaje grande desarrollado diseñado para aplicaciones de salud.
Los modelos de inteligencia artificial todavía están en la fase de investigación, pero los desarrolladores afirman que Med-Gemini, que se basa en el modelo Google Gemini, ha tenido un rendimiento mejor que el GPT-4 de OpenAI, tiene un enorme potencial en el diagnóstico clínico y supera las normas industriales con 14 comparación de perfil popular. En particular, en la comparación de MEDQA (USMLE), el modelo Med-Gemini logró una precisión del 91.1 %mediante el uso de una estrategia de búsqueda basada en la incertidumbre, dejando a la Med-Palm Med-Palm 2 de Google detrás del 4.5 %. Los modelos también se desempeñaron mejor que las personas al resumir y hacer sugerencias de textos médicos; Los médicos consideraron las respuestas de Med-Gemini-M 1.0 como la mitad o mejor que las respuestas de los expertos.
Med-Gemini es una familia de grandes modelos multimodales (LMM), cada uno de los cuales es su propio propósito. Med-Gemini produce "resultados más precisos, confiables y detallados para tareas de razonamiento clínico complejos, incluido GPT-4, a diferencia de los principales modelos de idiomas que exhiben un razonamiento clínico óptimo bajo incertidumbre" y sufren prejuicios. Dice Google
El New England Journal of Medicine (NEJM) ha tenido un rendimiento significativamente mejor que el GPT-4, el modelo Med-Gemini en siete comparaciones multimodales, incluidas las imágenes.
Para probar la capacidad de Med-Geminini para comprender y lógica la capacidad de comprender y lógica, los investigadores llevaron a cabo una tarea llamada "aguja en Hamanlık iyle utilizando el mercado de información médica de cuidados intensivos públicos (MIMIC-III). La base de datos que contiene datos anónimos sobre el estado de salud de los pacientes admirados a la unidad de atención intensiva se utilizó.
Google, la base de datos de Med-Gemini's Electronic Health Registro (EHR) de la búsqueda de búsqueda efectiva "grandes cantidades de datos del paciente de la información crítica de manera eficiente y analizando la carga cognitiva al reducir y fortalecer a los médicos", dice.
Según los investigadores, Med-Gemini también funciona bien en las pruebas médicas, el conocimiento médico, el razonamiento clínico, el genómico, las imágenes médicas, los registros médicos y el video.
Sin embargo, Google dijo que los modelos necesitan más detalles y experiencia antes de ser utilizados en servicios de salud.
