A inteligência synthetic (IA) tem causado impacto na área médica nos últimos anos. Está melhorando a precisão dos diagnósticos de imagens médicas, ajudando a criar tratamentos personalizados por meio da análise de dados genômicos e acelerando a descoberta de medicamentos por meio do exame de dados biológicos. No entanto, apesar destes avanços impressionantes, a maioria das aplicações de IA atuais estão limitadas a tarefas específicas que utilizam apenas um tipo de dados, como uma tomografia computadorizada ou informação genética. Esta abordagem de modalidade única é bastante diferente da forma como os médicos trabalham, integrando dados de várias fontes para diagnosticar condições, prever resultados e criar planos de tratamento abrangentes.
Para apoiar verdadeiramente médicos, investigadores e pacientes em tarefas como a geração de relatórios radiológicos, a análise de imagens médicas e a previsão de doenças a partir de dados genómicos, a IA precisa de lidar com diversas tarefas médicas através do raciocínio sobre dados multimodais complexos, incluindo texto, imagens, vídeos e dados eletrónicos. registros de saúde (EHR). No entanto, a construção destes sistemas multimodais de IA médica tem sido um desafio devido à capacidade limitada da IA para gerir diversos tipos de dados e à escassez de conjuntos de dados biomédicos abrangentes.
A necessidade de IA médica multimodal
Os cuidados de saúde são uma rede complexa de fontes de dados interligadas, desde imagens médicas a informações genéticas, que os profissionais de saúde utilizam para compreender e tratar pacientes. No entanto, os sistemas tradicionais de IA concentram-se frequentemente em tarefas únicas com tipos de dados únicos, limitando a sua capacidade de fornecer uma visão geral abrangente da condição de um paciente. Estes sistemas unimodais de IA requerem grandes quantidades de dados rotulados, cuja obtenção pode ser dispendiosa, proporcionando um âmbito limitado de capacidades, e enfrentam desafios para integrar insights de diferentes fontes.
A IA multimodal pode superar os desafios dos sistemas de IA médica existentes, fornecendo uma perspectiva holística que combina informações de diversas fontes, oferecendo uma compreensão mais precisa e completa da saúde de um paciente. Esta abordagem integrada aumenta a precisão do diagnóstico, identificando padrões e correlações que podem passar despercebidas ao analisar cada modalidade de forma independente. Além disso, a IA multimodal promove a integração de dados, permitindo aos profissionais de saúde aceder a uma visão unificada das informações dos pacientes, o que promove a colaboração e a tomada de decisões bem informadas. Sua adaptabilidade e flexibilidade permitem que você aprenda com vários tipos de dados, se adapte a novos desafios e evolua com os avanços médicos.
Apresentando Med-Gêmeos
Avanços recentes em grandes modelos de IA multimodais desencadearam um movimento no desenvolvimento de sistemas sofisticados de IA médica. Liderando esse movimento estão Google e DeepMind, que lançaram seu modelo avançado, Med-Gemini. Este modelo multimodal de IA médica demonstrou desempenho excepcional em 14 benchmarks do setor, superando concorrentes como o GPT-4 da OpenAI. Med-Gemini é baseado na família Gemini de grandes modelos multimodais (LMMs) do Google DeepMind, projetados para compreender e gerar conteúdo em vários formatos, incluindo texto, áudio, imagens e vídeo. Ao contrário dos modelos multimodais tradicionais, o Gemini possui uma arquitetura exclusiva de Mistura de Especialistas (MoE), com modelos de transformadores especializados, qualificados para lidar com segmentos ou tarefas de dados específicos. Na área médica, isso significa que o Gemini pode contratar dinamicamente o especialista mais adequado com base no tipo de dados recebidos, seja uma imagem radiológica, sequência genética, histórico do paciente ou notas clínicas. Esta configuração reflete a abordagem multidisciplinar que os médicos utilizam, melhorando a capacidade do modelo de aprender e processar informações de forma eficiente.
Ajustando Gemini para IA Médica Multimodal
Para criar o Med-Gemini, os pesquisadores ajustaram o Gemini em conjuntos de dados médicos anônimos. Isso permite que o Med-Gemini herde os recursos nativos do Gemini, incluindo conversação linguística, raciocínio com dados multimodais e gerenciamento de contextos mais longos para tarefas médicas. Os pesquisadores treinaram três versões personalizadas do codificador de visão Gemini para modalidades 2D, modalidades 3D e genômica. É como treinar especialistas em diferentes áreas médicas. O treinamento levou ao desenvolvimento de três variantes específicas do Med-Gemini: Med-Gemini-2D, Med-Gemini-3D e Med-Gemini-Polygenic.
Med-Gemini-2D é treinado para lidar com imagens médicas convencionais, como radiografias de tórax, cortes de tomografia computadorizada, patches de patologia e fotos de câmeras. Este modelo é excelente em tarefas como classificação, resposta visible a perguntas e geração de texto. Por exemplo, dada uma radiografia de tórax e a instrução “A radiografia mostrou algum sinal que possa indicar carcinoma (uma indicação de crescimento canceroso)?”, o Med-Gemini-2D pode fornecer uma resposta precisa. Os pesquisadores revelaram que o modelo refinado do Med-Gemini-2D melhorou a geração de relatórios habilitados para IA para radiografias de tórax em 1% a 12%, produzindo relatórios “equivalentes ou melhores” do que os dos radiologistas.
Expandindo as capacidades do Med-Gemini-2D, o Med-Gemini-3D é treinado para interpretar dados médicos 3D, como tomografia computadorizada e ressonância magnética. Essas varreduras fornecem uma visão abrangente das estruturas anatômicas, exigindo um nível mais profundo de compreensão e técnicas analíticas mais avançadas. A capacidade de analisar digitalizações 3D com instruções textuais marca um salto significativo no diagnóstico de imagens médicas. As avaliações mostraram que mais da metade dos relatórios gerados pelo Med-Gemini-3D levaram às mesmas recomendações de cuidados feitas pelos radiologistas.
Ao contrário de outras variantes do Med-Gemini que se concentram em imagens médicas, o Med-Gemini-Polygenic foi projetado para prever doenças e resultados de saúde a partir de dados genômicos. Os pesquisadores afirmam que o Med-Gemini-Polygenic é o primeiro modelo desse tipo a analisar dados genômicos usando instruções de texto. As experiências mostram que o modelo supera as pontuações poligénicas lineares anteriores na previsão de oito resultados de saúde, incluindo depressão, acidente vascular cerebral e glaucoma. Notavelmente, também demonstra capacidades de disparo zero, prevendo resultados adicionais de saúde sem formação explícita. Esse avanço é essential para o diagnóstico de doenças como doença arterial coronariana, DPOC e diabetes tipo 2.
Construindo confiança e garantindo transparência
Além dos seus avanços notáveis no tratamento de dados médicos multimodais, as capacidades interactivas do Med-Gemini têm o potencial de enfrentar desafios fundamentais na adopção da IA no campo médico, tais como a natureza de caixa negra da IA e as preocupações sobre a substituição de empregos. Ao contrário dos sistemas típicos de IA que operam de ponta a ponta e muitas vezes servem como ferramentas de substituição, o Med-Gemini funciona como uma ferramenta de assistência para profissionais de saúde. Ao melhorar as suas capacidades de análise, a Med-Gemini alivia os receios de deslocação do emprego. A sua capacidade de fornecer explicações detalhadas das suas análises e recomendações aumenta a transparência, permitindo aos médicos compreender e verificar as decisões de IA. Essa transparência gera confiança entre os profissionais de saúde. Além disso, a Med-Gemini apoia a supervisão humana, garantindo que os insights gerados pela IA são revistos e validados por especialistas, promovendo um ambiente colaborativo onde a IA e os profissionais médicos trabalham em conjunto para melhorar o atendimento aos pacientes.
O caminho para a aplicação no mundo actual
Embora o Med-Gemini apresente avanços notáveis, ele ainda está em fase de pesquisa e requer validação médica completa antes da aplicação no mundo actual. Ensaios clínicos rigorosos e testes extensivos são essenciais para garantir a confiabilidade, segurança e eficácia do modelo em diversos ambientes clínicos. Os pesquisadores devem validar o desempenho do Med-Gemini em diversas condições médicas e dados demográficos dos pacientes para garantir sua robustez e generalização. Serão necessárias aprovações regulamentares das autoridades de saúde para garantir a conformidade com os padrões médicos e diretrizes éticas. Os esforços colaborativos entre desenvolvedores de IA, profissionais médicos e órgãos reguladores serão cruciais para refinar o Med-Gemini, abordar quaisquer limitações e criar confiança na sua utilidade clínica.
O resultado closing
Med-Gemini representa um salto significativo na IA médica ao integrar dados multimodais, como texto, imagens e informações genômicas, para fornecer diagnósticos abrangentes e recomendações de tratamento. Ao contrário dos modelos tradicionais de IA limitados a tarefas únicas e tipos de dados, a arquitetura avançada do Med-Gemini reflete a abordagem multidisciplinar dos profissionais de saúde, melhorando a precisão do diagnóstico e promovendo a colaboração. Apesar do seu potencial promissor, o Med-Gemini requer validação rigorosa e aprovação regulamentar antes da aplicação no mundo actual. O seu desenvolvimento sinaliza um futuro onde a IA auxilia os profissionais de saúde, melhorando o atendimento ao paciente através de análises de dados sofisticadas e integradas.
