Как врачи используют новые модели искусственного интеллекта Google в здравоохранении

Google в среду анонсировала MedLM, набор новых моделей искусственного интеллекта, предназначенных для здравоохранения, призванных помочь врачам и исследователям проводить сложные исследования, обобщать взаимодействие врача и пациента и многое другое.

Движение отмечает Google последняя попытка монетизировать индустрию здравоохранения Инструменты искусственного интеллектапоскольку конкуренция за долю рынка остается жесткой между такими конкурентами, как Амазонка и Майкрософт. CNBC поговорил с компаниями, которые тестировали технологию Google, такими как HCA Здравоохранениеи эксперты говорят, что потенциал воздействия реален, хотя они предпринимают шаги для его тщательной реализации.

Пакет MedLM включает в себя большую и среднюю модели искусственного интеллекта, обе построены на Med-PaLM 2, большой языковой модели, обученной на медицинских данных, о которой Google впервые объявил. в марте. Он, как правило, доступен соответствующим клиентам Google Cloud в США, начиная со среды, и Google заявил, что, хотя стоимость пакета искусственного интеллекта варьируется в зависимости от того, как компании используют различные модели, модель среднего размера дешевле в эксплуатации.

Google заявила, что также планирует представить версии для здравоохранения. Близнецыновейшую и «наиболее функциональную» модель искусственного интеллекта компании, которая в будущем появится в MedLM.

Аашима Гупта, глобальный директор Google Cloud по стратегии и решениям в области здравоохранения, сказал, что компания обнаружила, что разные модели искусственного интеллекта, настроенные с медицинской точки зрения, могут выполнять одни задачи лучше, чем другие. Вот почему Google решила представить набор моделей вместо того, чтобы пытаться создать универсальное решение.

Например, Google заявила, что ее более крупная модель MedLM лучше подходит для выполнения сложных задач, требующих глубоких знаний и больших вычислительных мощностей, таких как проведение исследования с использованием данных всей популяции пациентов медицинской организации. Но если компаниям нужна более гибкая модель, которую можно оптимизировать для конкретных функций или функций в режиме реального времени, например, для обобщения взаимодействия между врачом и пациентом, то, по мнению Гупты, модель среднего размера должна работать лучше.

Реальные варианты использования

Когда Google объявил Мед-ПаЛМ 2 в марте компания первоначально заявила, что ее можно использовать для ответа на такие вопросы, как «Каковы первые признаки пневмонии?» и «Можно ли вылечить недержание?» Но, по словам Грега Коррадо, руководителя отдела искусственного интеллекта в здравоохранении Google, по мере того, как компания тестировала эту технологию на клиентах, варианты использования изменились.

Коррадо сказал, что врачам не часто нужна помощь с «доступными» вопросами о природе заболевания, поэтому Google не видит особого спроса на эти возможности со стороны клиентов. Вместо этого организации здравоохранения часто хотят, чтобы ИИ помог решить больше бэк-офисных или логистических проблем, таких как управление документами.

«Им нужно что-то, что поможет им справиться с реальными болями и замедлениями в их рабочем процессе, о которых знают только они», — сказал Коррадо CNBC.

Например, HCA Здравоохранение, одна из крупнейших систем здравоохранения в США, с весны тестирует технологию искусственного интеллекта Google. Компания объявила о официальное сотрудничество с Google Cloud в августе, целью которого является использование генеративного искусственного интеллекта для «улучшения рабочих процессов при выполнении трудоемких задач».

Доктор Михаэль Шлоссер, старший вице-президент по трансформации и инновациям в сфере здравоохранения HCA, сказал, что компания использует MedLM, чтобы помочь врачам неотложной помощи автоматически документировать свое взаимодействие с пациентами. Например, HCA использует систему документации окружающей речи от компании Augmedix для расшифровки встреч врача и пациента. Пакет Google MedLM может затем взять эти стенограммы и разбить их на компоненты записи врача скорой помощи.

Шлоссер сообщил, что HCA использует MedLM в отделениях неотложной помощи в четырех больницах, и компания хочет расширить использование в следующем году. К январю, добавил Шлоссер, он ожидает, что технология Google сможет успешно генерировать более половины заметок без помощи поставщиков. По словам Шлоссера, для врачей, которые могут тратить до четырех часов в день на канцелярскую документацию, экономия времени и усилий имеет существенное значение.

«Для нас это был огромный шаг вперед», — сказал Шлоссер CNBC. «Теперь мы думаем, что дойдем до того момента, когда ИИ сам по себе сможет правильно создать более 60 процентов заметки самостоятельно, прежде чем человек будет выполнять проверку и редактирование».

Шлоссер сообщил, что HCA также работает над использованием MedLM для разработки инструмента передачи функций медсестрам. Инструмент может считывать электронную медицинскую карту и определять соответствующую информацию, которую медсестры могут передать следующей смене.

Передача операций «трудоемка» и является настоящей проблемой для медсестер, поэтому было бы «эффективно» автоматизировать этот процесс, сказал Шлоссер. Медсестры в больницах HCA выполняют около 400 000 передач в неделю, а две больницы HCA тестируют инструмент передачи медсестер. Шлоссер сказал, что медсестры проводят параллельное сравнение традиционной передачи и передачи, генерируемой искусственным интеллектом, и предоставляют обратную связь.

Однако в обоих случаях использования HCA обнаружила, что MedLM не является надежным.

Шлоссер сказал, что тот факт, что модели искусственного интеллекта могут выдавать неверную информацию, является большой проблемой, и HCA сотрудничает с Google, чтобы разработать лучшие практики для минимизации этих выдумок. Он добавил, что ограничения токенов, которые ограничивают объем данных, которые могут быть переданы в модель, и управление ИИ с течением времени стали дополнительными проблемами для HCA.

«Сейчас я бы сказал, что шумиха вокруг нынешнего использования этих моделей искусственного интеллекта в здравоохранении превосходит реальность», — сказал Шлоссер. «Все борются с этой проблемой, и из-за этого никто на самом деле не позволил этим моделям широко распространиться в системах здравоохранения».

Тем не менее, по словам Шлоссера, первоначальная реакция поставщиков на MedLM была положительной, и они признают, что еще не работают с готовым продуктом. Он сказал, что HCA усердно работает над ответственным внедрением этой технологии, чтобы не подвергать пациентов риску.

«Мы очень осторожны в подходе к этим моделям ИИ», — сказал он. «Мы не используем те случаи использования, когда результаты модели могут каким-то образом повлиять на чей-то диагноз и лечение».

Google также планирует представить версии для здравоохранения. Близнецы в MedLM в будущем. Его акции выскочило 5% после запуска Gemini в начале этого месяца, но Google столкнулся с пристальным вниманием по поводу демонстрационного видео, которое не проводилось в режиме реального времени, компания подтвердила Блумберг.

В своем заявлении Google сообщила CNBC: «Видео представляет собой иллюстративное изображение возможностей взаимодействия с Gemini, основанное на реальных мультимодальных подсказках и результатах тестирования. Мы с нетерпением ждем возможности увидеть, что люди создадут, когда 13 декабря откроется доступ к Gemini Pro». .”

Коррадо и Гупта из Google говорят, что Gemini все еще находится на ранней стадии, и ее необходимо протестировать и оценить с участием клиентов в контролируемых медицинских учреждениях, прежде чем модель будет развернута через MedLM более широко.

«Мы тестировали Med-PaLM 2 на наших клиентах в течение нескольких месяцев, и теперь нам удобно воспринимать его как часть MedLM», — сказал Гупта. «Близнецы будут следовать тому же самому».

Шлоссер сказал, что HCA «очень воодушевлена» Gemini, и компания уже разрабатывает планы по тестированию этой технологии. «Мы думаем, что это может дать нам дополнительный уровень производительности, когда мы ее получим», — сказал он.

Еще одна компания, использующая MedLM, — BenchSci, которая стремится использовать ИИ для решения проблем при разработке лекарств. Google – это инвестор в BenchSci, и компания уже несколько месяцев тестирует свою технологию MedLM.

Лиран Белензон, соучредитель и генеральный директор BenchSci, заявил, что компания объединила искусственный интеллект MedLM с собственной технологией BenchSci, чтобы помочь ученым идентифицировать биомаркеры, которые являются ключом к пониманию того, как болезнь прогрессирует и как ее можно вылечить.

Белензон сказал, что компания потратила много времени на тестирование и проверку модели, в том числе предоставила Google отзывы о необходимых улучшениях. Теперь, по словам Белензона, BenchSci находится в процессе вывода этой технологии на более широкий рынок.

“[MedLM] не работает «из коробки», но помогает ускорить ваши конкретные усилия», — сказал он в интервью CNBC.

Коррадо сказал, что исследования в области MedLM продолжаются, и он полагает, что клиенты Google Cloud в сфере здравоохранения смогут настраивать модели для множества различных вариантов использования внутри организации. Он добавил, что Google продолжит разрабатывать модели для конкретной предметной области, которые «меньше, дешевле, быстрее и лучше».

Как и BenchSci, Deloitte тестировала MedLM «снова и снова», прежде чем внедрить эту технологию для клиентов в сфере здравоохранения, говорит доктор Куллени Гебрейес, руководитель американского подразделения Deloitte по консультированию в области медико-биологических наук и здравоохранения.

Deloitte использует технологию Google, чтобы помочь системам здравоохранения и планам медицинского страхования отвечать на вопросы участников о доступе к медицинской помощи. Например, если пациенту необходима колоноскопия, он может использовать MedLM для поиска поставщиков услуг по полу, местонахождению или страховому покрытию, а также по другим критериям.

Гебрейес сказал, что клиенты обнаружили, что MedLM точна и эффективна, но, как и другие модели, ИИ не всегда хорошо расшифровывает намерения пользователя. По ее словам, это может стать проблемой, если пациенты не знают правильного слова или написания слова «колоноскопия» или используют другие разговорные термины.

«В конечном счете, это не заменяет диагноз, поставленный квалифицированным специалистом», — сказал Гебрейес CNBC. «Это приближает экспертные знания и делает их более доступными».