Google's nieuwe medische AI-model, genaamd Med Gemini, heeft indrukwekkende mogelijkheden getoond die de medische gemeenschap hebben verrast. Ontwikkeld door de DeepMind- en Google Research-teams van het techbedrijf, is Med Gemini een gespecialiseerde versie van de krachtige Gemini-familie van AI-systemen, ontworpen voor medische toepassingen.

De belangrijkste kenmerken van Med Gemini zijn:

1. Zelftraining: Het model genereert synthetische voorbeelden uit zijn eigen outputs, die vervolgens worden gebruikt om zijn mogelijkheden verder te verfijnen, vooral bij het omgaan met complexe medische scenario's.

2. Zoekintegratie: Wanneer het model worstelt met een vraag of weinig vertrouwen heeft, kan Med Gemini een websearch uitvoeren om aanvullende informatie te verzamelen, waardoor de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van zijn outputs worden verbeterd.

3. Continue kennisupdate: Med Gemini's vermogen om informatie uit externe bronnen te zoeken en te integreren, stelt hem in staat zijn kennisbank continu bij te werken zonder de noodzaak van frequente hertraining, waardoor hij up-to-date blijft met het laatste medische onderzoek en de nieuwste praktijken.

Med Gemini's belangrijkste kenmerken zijn:

1. Multimodale begrip: Med Gemini kan informatie uit verschillende formaten, waaronder tekst, afbeeldingen en uitgebreide medische dossiers, verwerken en integreren om uitgebreide analyses te bieden.

2. Geavanceerd redeneren: Het systeem maakt gebruik van zelftraining en zoekintegratie om zijn mogelijkheden te verbeteren bij het omgaan met complexe medische gegevens en vragen. Het kan zijn eigen outputs gebruiken om nieuwe trainingsvoorbeelden te genereren, waardoor zijn redenering en besluitvorming voortdurend worden verfijnd.

3. Benchmarkprestaties: Med Gemini heeft de vorige state-of-the-art-modellen, inclusief GPT-4 met medische fine-tuning, overtroffen op verschillende medische benchmarks. Het bereikt een nauwkeurigheid van 91,1% op de MedQA-dataset, waarmee het clinici en clinici met zoekondersteuning overtreft.

4. Verwerking van lange context: Med Gemini's geavanceerde contextverwerking stelt hem in staat om grote hoeveelheden medische gegevens te verwerken en te redeneren, wat leidt tot nauwkeurigere diagnoses en behandelplannen.

5. Dialoogvaardigheden: Het systeem kan betekenisvolle medische dialogen voeren, reageren op vragen, diagnoses stellen en behandelaanbevelingen doen op basis van de verstrekte informatie.

6. Continue kennisupdate: Med Gemini kan zijn kennisbank continu bijwerken door informatie uit externe bronnen te integreren, waardoor het up-to-date blijft met het laatste medische onderzoek en de klinische praktijken.

Med Gemini heeft de vorige state-of-the-art in medische AI-systemen overtroffen. Hier volgt een overzicht van hoe het zich verhoudt:

• Med Gemini behaalde een nauwkeurigheid van 91,1% op de MedQA-benchmark, waarmee het de vorige state-of-the-art van GPT-4 met een medische prompt, die 90,2% scoorde, overtrof.
• Deze verbetering werd bereikt zonder de noodzaak van complexe technieken zoals ensemblemodellen of het door elkaar husselen van antwoordkeuzes, die werden gebruikt om de prestaties van GPT-4 te verbeteren.
• De MedQA-benchmark blijkt kwaliteitsproblemen te hebben, waarbij 7,4% van de vragen een dubbelzinnig grondwaarheidsantwoord heeft. Het aanpakken van deze problemen verbeterde de score van Med Gemini verder tot 91,8%.
• Med Gemini overtrof de vorige state-of-the-art op een reeks medische redeneervaardigheden, waaronder geavanceerd tekstgebaseerd redeneren, multimodale begrip en verwerking van lange context.
• De sleutelvaardigheden die Med Gemini's sterke prestaties mogelijk maakten, zijn zelftraining, zoekintegratie en continue kennisupdate - waardoor het zich kan aanpassen aan nieuwe medische informatie en scenario's.

Med Gemini maakt gebruik van twee belangrijke geavanceerde redeneervaardigheden om zijn medische mogelijkheden te verbeteren:

1. Zelftraining:

   • Med Gemini genereert synthetische trainingsvoorbeelden door medische gegevens en vragen te verwerken en zijn eigen outputs als nieuwe trainingsvoorbeelden te gebruiken.
   • Dit iteratieve zelftrainingsproces helpt het model zijn redenering en besluitvorming voortdurend te verfijnen, vooral in complexe medische scenario's.
   • Het model kan ook leren van gesimuleerde medische scenario's, waarbij het diverse medische gegevens uit tekst, afbeeldingen of dossiers moet interpreteren, en de feedback helpt de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid te verbeteren.

2. Onzekerheidsgestuurde zoekopdracht:

   • Wanneer Med Gemini een vraag of scenario tegenkomt waarbij het weinig vertrouwen heeft of onvoldoende interne gegevens, kan het proactief een websearch uitvoeren om aanvullende informatie te verzamelen.
   • Het model berekent de onzekerheid van zijn voorspellingen en gebruikt dit om zijn zoekstrategie te sturen, waardoor de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van zijn outputs worden verbeterd.
   • Hierdoor kan Med Gemini zijn kennisbank continu bijwerken zonder de noodzaak van frequente hertraining, en zich aanpassen aan nieuw medisch onderzoek, klinische praktijken en richtlijnen.

De paper bevat verschillende dialoogvoorbeelden die laten zien hoe het Med Gemini-model kan helpen in medische scenario's. Hier zijn enkele belangrijke punten:

1. Multimodale interactie: Het model kan een heen-en-weer-dialoog voeren, waarbij het de gebruiker om aanvullende informatie zoals afbeeldingen vraagt om een uitgebreider assessment te kunnen geven.

2. Specialistische diagnose: Een voorbeeld laat zien dat het model een relatief zeldzame, specialistische huidaandoening nauwkeurig kan diagnosticeren op basis van beperkte gegevens (één foto en een korte beschrijving). Een dermatoloog merkte de indrukwekkende diagnostische nauwkeurigheid voor deze gespecialiseerde casus op.

3. Genereren van radiologierapporten: Een ander voorbeeld laat zien dat het model een radiologierapport voor een arts kan genereren op basis van een röntgenfoto en patiëntgegevens.

4. Video-analyse: Het model kan ook medische instructievideo's analyseren en de relevante tijdstempels extraheren om vragen over de inhoud te beantwoorden.

Google's Med Gemini en Amy zijn twee verschillende AI-systemen die zijn ontwikkeld voor medische toepassingen, elk met hun eigen gespecialiseerde mogelijkheden en doelstellingen.

Med Gemini is een meer algemeen AI-model dat uitblinkt in het verwerken van complexe multimodale medische gegevens, zoals tekst, afbeeldingen en uitgebreide medische dossiers. Het is gespecialiseerd in het begrijpen en integreren van brede medische kennis in verschillende formaten om artsen te ondersteunen bij diagnostiek en behandelplanning. De belangrijkste sterke punten van Med Gemini liggen in zijn vermogen om grote hoeveelheden gegevens te verwerken, geavanceerd te redeneren en uitgebreide integratieve analyses van patiëntgegevens te bieden om medische professionals te ondersteunen bij het nemen van meer geïnformeerde beslissingen.

Aan de andere kant is Amy vooral ontworpen voor het verbeteren van diagnostische dialogen en redenering binnen medische consulten. Het doel is om het interactieve gespreksdeel van een medisch consult te simuleren en ondersteunen, met de focus op anamnese, diagnostische nauwkeurigheid en patiëntcommunicatie. Amy is geoptimaliseerd voor het voeren van betekenisvolle dialogen met patiënten, waarbij de conversationele en empathische aspecten van de medische praktijk centraal staan.

Google's Med Gemini vertegenwoordigt een aanzienlijke vooruitgang in de toepassing van grote taalmodellen op het medische domein. Door technieken als zelftraining, zoekintegratie en multimodaal begrip te gebruiken, heeft Med Gemini de vorige state-of-the-art-modellen overtroffen op belangrijke medische benchmarks.

De mogelijkheid van Med Gemini om complexe medische gegevens te verwerken, diagnostisch te redeneren en uitgebreide analyses te bieden, heeft de potentie om medische professionals enorm te ondersteunen bij het nemen van meer geïnformeerde beslissingen. De prestaties van het model op taken als verwerking van lange context en geavanceerd tekstgebaseerd redeneren tonen zijn veelzijdigheid en geschiktheid voor de complexe uitdagingen van de medische sector.

Hoewel de benchmarks de indrukwekkende mogelijkheden van Med Gemini benadrukken, is het belangrijk om de beperkingen van de huidige medische datasets op te merken en het evaluatieproces verder te verbeteren. De identificatie van dubbelzinnige of gebrekkige vragen in de MedQA-benchmark toont het belang aan van het waarborgen van de betrouwbaarheid en validiteit van deze beoordelingsinstrumenten.