أعلنت جوجل عن إطلاق MedLM، وهما نموذجان أساسيان مبنيان على Med-PaLM 2 وهما مصممان خصيصاً للإجابة على استفسارات طبية وتوليد رؤى من البيانات غير المنظمة وتلخيص المعلومات الطبية.
وأشارت شركة التكنولوجيا الضخمة إلى أنها استفادت من تجربتها مع نماذج اللغة الضخمة في مؤسسات الرعاية الصحية، وتعلمت أن نماذج الذكاء الاصطناعي الفعالة مصممة لمعالجة حالات استخدام محددة.
صممت جوجل نموذجًا كبيرًا من MedLM للتعامل مع المهام الصعبة، بينما صممت نموذجًا صغيرًا من MedLM بطريقة تجعله قابلًا للتعديل والتوسيع عبر مهام متنوعة.
صرحت الشركة بأنه قد يكون من الأفضل تلخيص المحادثات باستخدام نموذج واحد، بينما يمكن أن يكون من الأفضل البحث عن الأدوية باستخدام نموذج مختلف.
أعلنت جوجل أنها دخلت في شراكة مع Augmedix، الشركة الناشئة في مجال التوثيق السريري، لاستخدام تقنية MedLM في تحويل البيانات إلى ملاحظات طبية. وأعلنت BenchSci، شركة أبحاث وتطوير الأدوية، أنها تستخدم التكنولوجيا لاكتشاف الأدوية وتسريع عملية تطويرها.
على غرار التعاون بين غوغل وشركة أكسنتشر ، تعمل جوجل أيضًا مع شركة أكسنتشر لتعزيز قبول المؤسسات ومد يد المساعدة لمؤسسات الرعاية الصحية في استخدام ميد إل إم.
تعاونت الشركة مع Deloitte ومزودي الخدمات الصحية لمساعدة فرق الرعاية في الحصول على المعلومات من مصادر مثل وثائق المزايا وشهادات مقدمي الخدمات. يهدف ذلك إلى مساعدة وكلاء مركز الاتصال في تحديد المقدمين المناسبين للأعضاء.
يُتاح الآن نموذج MedLM لعملاء جوجل السحابيين المُدرجين في القائمة المسموح بها عن طريق منصة تطوير الذكاء الاصطناعي Vertex AI.
قالت الشركة: “سنختم العام بتوسيع نطاق وصول MedLM إلى المزيد من مؤسسات الرعاية الصحية. نحن متحمسون للتقدم والإمكانيات المستقبلية ولجهودنا المستمرة للدفع قدمًا للبحوث المتقدمة في علوم الصحة والحياة”.
في شهر مارس، قامت جوجل بإختبار نموذجها اللغوي Med-PaLM 2 الكبير باستخدام أسئلة مشابهة لامتحانات الترخيص الطبي الأمريكية. تم إجراء الاختبار على مستوى الخبراء المتقدمين، وقد حقق النموذج دقة تفوق 85 في المئة.
حقق النموذج اللغوي الكبير نجاحًا أيضًا في MedMCQA، وهي مجموعة بيانات متعددة الاختيارات مصممة لمعالجة أسئلة امتحان القبول الطبي الفعلي.
عند ظهور النموذج اللغوي الكبير Med-PaLM للمرة الأولى، أظهر دقة تبلغ 67.6٪ في الإجابة الصحيحة على أسئلة MedQA التي تشبه امتحان الترخيص الطبي الأمريكي. زادت الدقة بعد شهرين إلى 85٪، وحاليًا وصلت الدقة إلى 92.6٪.