Google が医療言語モデルを進化: E-HEALTH-COM

Google の年次ヘルスケア サミットでは、同社が医療に真剣であることが改めて明らかになりました。

ここしばらく、Google は「The Check Up」と呼ばれる毎年恒例の健康イベントを主催してきました。 基本的には、医療または健康関連の目的での AI アプリケーションに関するニュースです。 昨年、そこでは、医療のトピックと問題に焦点を当てた LLM である Med-PaLM 2 言語モデルが発表されました。

Med-PaLM 2 に基づくアプリケーションは AMIE です。 これは Articulate Medical Intelligence Explorer の略で、専門的な状況、つまり患者との話し合いにおける AI 生成の診断または鑑別診断に焦点を当てることを目的とした医療チャットボットの一種です。 AMIE は医療データセットと実際の臨床会話を使用してトレーニングされましたが、患者シミュレーターとの人工的な会話を通じてもトレーニングされます。 初期の研究では、AMIE は現在、模擬患者との話し合いにおいて実際の医師と比較され、非常に良好なパフォーマンスを示しています。 AMIE の診断精度は「専門家」の診断精度よりもかなり高かったが、そのようなデータは慎重に解釈する必要がある。 彼らは多くの場合、状況に非常に敏感です。

2023 年末、Google は医療施設向けに MedLM という名前で一連の基盤モデルを提供すると発表しました。 これらは、患者との話し合いではなく、病院や外来診療所、特に診断における特定の医学的質問に対処するのに役立つことを目的としています。 最初の MedLM アプリケーション分野には、胸部 X 線写真や AI 生成の診断レポートの相互適応開発ツールが含まれます。 これらすべてのアプリケーションで、Google は、Open AI の ChatGPT に対する Google の答えである、広範な AI Gemini (旧名: Bard) も使用しています。

Google は専門的な医療 AI アプリケーションに加えて、消費者市場もターゲットにしています。 とりわけ、個人の健康とフィットネスのコーチングに関する Fitbit とのパートナーシップがあります。 科学的には、Google は AI アプリケーションにおけるバイアスの問題にも取り組んでいます。 現在の出版物 (以下を参照) では、Med-PaLM 2 ベースのアプリケーションで起こり得るバイアスを特定するためにテスト ツールをどのように使用できるかという問題に具体的に取り組んでいます。

追加情報：

Pfohl SR et al. 大規模な言語モデルにおける健康の公平性の害と偏見を表面化するためのツールボックス。

https://arxiv.org/abs/2403.12025