Le nouveau modèle d'IA médicale de Google, appelé Med Gemini, a démontré des capacités impressionnantes qui ont surpris la communauté médicale. Développé par les équipes DeepMind et Google Research du géant technologique, Med Gemini est une version spécialisée de la famille de puissants systèmes d'IA Gemini, conçue pour les applications médicales.

Les principales caractéristiques de Med Gemini sont :

1. Auto-apprentissage : Le modèle génère des exemples synthétiques à partir de ses propres sorties, qui sont ensuite utilisés pour affiner davantage ses capacités, notamment dans la gestion de scénarios médicaux complexes.

2. Intégration de la recherche : Lorsqu'il est confronté à une question avec laquelle il a du mal ou sur laquelle il a peu de confiance, Med Gemini peut effectuer une recherche sur le Web pour rassembler des informations supplémentaires, améliorant ainsi la précision et la fiabilité de ses sorties.

3. Mise à jour continue des connaissances : La capacité de Med Gemini à rechercher et à intégrer des informations provenant de sources externes lui permet de mettre à jour en permanence sa base de connaissances sans avoir besoin de rééducation fréquente, la maintenant ainsi à jour avec les dernières recherches et pratiques médicales.

Les techniques avancées ont permis à Med Gemini de dépasser les modèles précédents de pointe, y compris GPT-4 avec une invite médicale, sur divers repères médicaux. La performance du modèle sur le jeu de données MedQA, par exemple, a atteint une précision impressionnante de 91,1 %, s'améliorant encore pour atteindre 92,2 % après avoir résolu les problèmes liés aux questions de test.

Fait notable, les capacités de Med Gemini s'étendent au-delà des tâches basées sur le texte, car il a également démontré de bonnes performances sur les repères de raisonnement médical basés sur la vidéo, surpassant les modèles précédents de pointe.

La communauté médicale a été impressionnée par la précision diagnostique de Med Gemini, même pour les conditions rares et spécialisées. Les commentaires d'un dermatologue ont mis en évidence la capacité du modèle à fournir un diagnostic relativement précis sur la base de données limitées, comme une seule photo et une brève description.

Bien que les avantages potentiels de Med Gemini pour soutenir les professionnels médicaux soient évidents, les experts mettent en garde contre une trop grande dépendance au système d'IA, soulignant l'importance de maintenir une supervision humaine et d'utiliser le modèle comme un outil pour améliorer, plutôt que remplacer, l'expertise clinique.

Alors que l'IA continue de progresser dans le domaine médical, des systèmes comme Med Gemini sont sur le point de jouer un rôle important dans l'amélioration des soins aux patients, la rationalisation des processus de diagnostic et l'autonomisation des fournisseurs de soins de santé avec des connaissances médicales complètes et à jour.

Les modèles Gemini de Google ont été affinés et spécialisés pour les applications médicales, donnant lieu au développement de "Med Gemini". Ce système d'IA avancé démontre des capacités impressionnantes dans le domaine médical :

1. Compréhension multimodale : Med Gemini peut traiter et intégrer des informations de divers formats, notamment le texte, les images et les dossiers médicaux longs, pour fournir des analyses complètes.

2. Raisonnement avancé : Le système utilise l'auto-apprentissage et l'intégration de la recherche pour améliorer ses capacités à gérer les données et les requêtes médicales complexes. Il peut s'appuyer sur ses propres sorties pour générer de nouveaux exemples d'entraînement, affinant ainsi en permanence son raisonnement et sa prise de décision.

3. Performance de référence : Med Gemini a dépassé les modèles précédents de pointe, y compris GPT-4 avec un affinement médical, sur divers repères médicaux. Il atteint une précision de 91,1 % sur le jeu de données MedQA, surpassant les cliniciens et les cliniciens assistés par la recherche.

Les capacités de Med Gemini démontrent le potentiel des systèmes d'IA avancés pour révolutionner l'industrie médicale, en apportant un soutien précieux aux professionnels de la santé et en améliorant les résultats des patients.

Med Gemini de Google a dépassé l'état de l'art précédent dans les systèmes d'IA médicale. Voici une ventilation de la façon dont il se compare :

• Med Gemini a atteint une précision de 91,1 % sur le repère MedQA, surpassant l'état de l'art précédent de GPT-4 avec une invite médicale, qui a obtenu 90,2 %.
• Cette amélioration a été réalisée sans avoir besoin de techniques complexes comme les modèles d'ensemble ou le mélange des choix de réponse qui ont été utilisés pour améliorer les performances de GPT-4.
• Le repère MedQA a été jugé avoir des problèmes de qualité, avec 7,4 % des questions ayant des réponses de référence ambiguës. En résolvant ces problèmes, le score de Med Gemini a encore été amélioré à 91,8 %.
• Med Gemini a surpassé l'état de l'art précédent dans une gamme de tâches de raisonnement médical, y compris le raisonnement textuel avancé, la compréhension multimodale et le traitement de longs contextes.

Med Gemini tire parti de deux techniques de raisonnement avancées clés pour améliorer ses capacités médicales :

1. Auto-apprentissage :

   • Med Gemini génère des exemples d'entraînement synthétiques en traitant les données et les requêtes médicales, et en utilisant ses propres sorties comme nouveaux exemples d'entraînement.
   • Ce processus d'auto-apprentissage itératif aide le modèle à affiner en permanence son raisonnement et sa prise de décision, notamment dans les scénarios médicaux complexes.

2. Recherche guidée par l'incertitude :

   • Lorsque Med Gemini rencontre une question ou un scénario pour lequel il a peu de confiance ou des données internes insuffisantes, il peut effectuer proactivement une recherche sur le Web pour rassembler des informations supplémentaires.
   • Le modèle calcule l'incertitude de ses prédictions et utilise cela pour guider sa stratégie de recherche, contribuant à améliorer la précision et la fiabilité de ses sorties.

Les exemples de dialogue montrent que le modèle Med Gemini peut aider dans des scénarios médicaux. Voici quelques points clés :

1. Interaction multimodale : Le modèle est capable d'engager un dialogue bidirectionnel, en demandant des informations supplémentaires comme des images à l'utilisateur pour fournir une évaluation plus complète.

2. Diagnostic spécialisé : Un exemple montre le modèle diagnostiquant avec précision une condition de peau relativement rare et spécialisée sur la base de données limitées (une seule photo et une brève description). Un dermatologue a noté la précision diagnostique impressionnante pour ce cas spécialisé.

3. Génération de rapports de radiologie : Un autre exemple montre le modèle générant un rapport de radiologie pour un médecin sur la base d'une image de radiographie et des antécédents du patient.

Google's Med Gemini et Amy sont deux systèmes d'IA distincts développés pour des applications médicales, chacun avec ses propres capacités et objectifs spécialisés.

Med Gemini est un modèle d'IA plus généralisé qui excelle dans le traitement de données médicales multimodales complexes, telles que le texte, les images et les dossiers médicaux longs. Il est spécialisé dans la compréhension et l'intégration des connaissances médicales générales dans divers formats pour aider aux diagnostics et à la planification des traitements.

D'autre part, Amy est principalement conçu pour améliorer les dialogues et le raisonnement diagnostique dans les consultations médicales. Il vise à simuler et à soutenir l'aspect interactif de la consultation médicale, en se concentrant sur la prise d'antécédents, la précision du diagnostic et la communication avec les patients.

Google's Med Gemini représente une avancée significative dans l'application des modèles de langage de grande taille au domaine médical. En tirant parti de techniques comme l'auto-apprentissage, l'intégration de la recherche et la compréhension multimodale, Med Gemini a dépassé les modèles précédents de pointe dans les principaux repères médicaux.

La capacité de Med Gemini à traiter des données médicales complexes, à s'engager dans un raisonnement diagnostique et à fournir des analyses complètes a le potentiel d'aider grandement les professionnels médicaux à prendre des décisions plus éclairées. Cependant, il est crucial que la collaboration humaine-IA reste équilibrée, les cliniciens conservant un rôle essentiel dans le processus décisionnel et ne devenant pas trop dépendants des sorties de l'IA.