גוגל השיקה לאחרונה את מודל הבינה המלאכותית שלה Med-Gemini, המחובר לאינטרנט, שרמת הדיוק של התשובות שהוא נותן עומדת על 91.1%, עם יתרון של 44.5% על גירסה 4 של מודל GPT. מדובר בקבוצת מודלים של בינה מלאכותית המתמחים ברפואה שניתן לעשות בהם שימוש באמצעות קידוד מותאם אישית.
עוד בעניין דומה
מחקר שעשו חוקרים מאוניברסיטת קורנל מצא כי Med-Gemini מציע "אפשרויות מרגשות ברפואה". במחקר הם העריכו את המודל לפי כמה אמות מידה רפואיות, כולל פיענוח אתגרי התמונה של NEJM ומצאו שיש יתרון לשימוש בכלי זה במשימות רפואיות מורכבות הן בהשוואה ל-GPT-4V ואפילו בהשוואה לרופאים מומחים.
"ראינו את היעילות של Med-Gemini במשימה של שליפת מחט מערימת שחת מתוך רשומות בריאות ארוכות ותשובות לשאלות וידיאו רפואיות. הביצועים של Med-Gemini מצביעים על התועלת של השימוש בכלי הבינה המלאכותית הרפואי בהשוואה לביצועים של רופאים מומחים במשימות כמו סיכום טקסט רפואי, לצד הדגמות של דיאלוג עם מטופלים, מחקר וחינוך", כתבו.
"מדובר במדרגה ׳אבולוציונית׳ נוספת בהתפתחות של מודלי השפה הגדולים לשימוש רפואי״' אומר פרופ׳ רן בליצר, סמנכ״ל וראש מערך החדשנות ב"כללית" וחבר בצוות המייעץ למזכ״ל האו״ם על בינה מלאכותית. ״המודל שפה הרפואי החדש של גוגל, med-Gemini, משיג את הציון הגבוה ביותר עד כה בבחינות הרישוי לרופאים בארה״ב - ציון של 91. הציון שהושג, אשר גבוה מזה שהשיגו רוב עמיתי בבחינה הזו, מלמד בעיקר שיש בעידן הנוכחי לשנות שיטת הבחינה ולהקטין את נפח התשאול על שינון עובדות איזוטריות, שמערכת ממוחשבת יכולה לבצע טוב באותה מידה".
פרופ' רן בליצר. "הכיוון ברור, מקצועות הרפואה עומדים להשתנות". צילום: יובל חן
פרופ' בליצר מציין כי ״הכלי המולטי-מודלי שמייצר שיח מול המטופל מרשים, אבל אנחנו עדיין רחוקים מכלי ברמת בטיחות קלינית. עד היום לא אישר ה-FDA כלי המבוסס על מודל שפה גדול, ויש אתגרים גדולים לעבור בטרם נראה כלי כזה, אבל הכיוון ברור, מקצועות הרפואה עומדים להשתנות, ולטעמי בעיקר לטובה - לטובת הצוות והמטופל כאחד״.
הנה דוגמה לשיחה של מטופל שמצלם למודל, על פי בקשתו, את הנגעים שהופיעו על עורו. המודל מאבחן את המצב כפרוריגו נודולריס (Prurigo Nodularis – PN), מחלת עור כרונית, מספק כמה הסברים על המחלה ומציע לפנות לרופא עור. כשהמטופל מבקש המלצות רפואיות, הבינה המלאכותית של גוגל שבה וממליצה על פנייה לרופא עור ומפרטת את האפשרויות הקיימות כיום לטיפול:
צילום: מתוך רשת X
צילום: מתוך רשת X
צילום: מתוך רשת X
בשרשור ציוצים של ד"ר אלן קרתיקסליגמן, אחד המפתחים של המודל ברשת X, הוא הציג הדמיה של שיחות בין מטופלים שמעלים תמונות רפואיות והתשובה של המערכת, לצד שיחות דומות בין רופאים למערכת הבינה המלאכותית של גוגל. הוא כתב כי המודל היה מדויק יותר בפיענוח הדמיות רפואיות, סרטונים כירורגיים, תשובות לשאלות מבוססות טקסט, גנומיקה, סיכום מחקרים, רשומות בריאות ארוכות במיוחד, ECG ועוד. התשובות של המודל היו מדויקות ועדכניות תוך שימוש מושכל בחיפוש באינטרנט. כך גם היו הסיכומים או מכתבי הפניה, ניתוחים של עשרות קובצי PDF ארוכים של מחקר ועוד.
עוד כתב כי בשל חשיבותה הרבה של הבטיחות בשימוש בכלי זה, יש צורך במחקר רב נוסף לפני יישום שלו באבחון למשל, אך נראה כי הוא יכול לשמש ככלי עזר משמעותי לקלינאים, לחוקרים ולחולים בתחומים רבים של בריאות ומדעי החיים.
דוגמה נוספת שמספקים המפתחים היא של שיחה עם קלינאי, בה מתבקש כלי הבינה המלאכותית לפענח צילום חזה רנטגן. התשובה היא שיש שינויים דגנרטיביים. הרופא ממשיך ושואל מה הן הסיבות לשינויים הללו ומוסיף מידע ביחס לכאבי הגב של המטופל. בתום ההערכה מבקש הרופא מהמערכת לכתוב עבורו סיכום, ללא המונחים הרפואיים.
צילום: מתוך רשת X
צילום: מתוך רשת X
צילום: מתוך רשת X
הירשמו לקבלת עדכונים בנושאים שעלו בכתבה
