Mô hình AI y tế mới của Google, được gọi là Med Gemini, đã chứng minh được những khả năng ấn tượng khiến cộng đồng y tế bất ngờ. Được phát triển bởi các nhóm DeepMind và Google Research của tập đoàn công nghệ này, Med Gemini là một phiên bản chuyên biệt của họ Gemini, một hệ thống AI mạnh mẽ, được thiết kế cho các ứng dụng y tế.

Các tính năng chính của Med Gemini bao gồm:

1. Tự Học Tập: Mô hình tạo ra các ví dụ tổng hợp từ chính đầu ra của nó, sau đó được sử dụng để tinh chỉnh thêm khả năng của nó, đặc biệt là trong việc xử lý các tình huống y tế phức tạp.

2. Tích Hợp Tìm Kiếm: Khi gặp một câu hỏi mà nó gặp khó khăn hoặc có độ tin cậy thấp, Med Gemini có thể thực hiện tìm kiếm trên web để thu thập thêm thông tin, cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của các kết quả đầu ra.

3. Cập Nhật Kiến Thức Liên Tục: Khả năng tìm kiếm và tích hợp thông tin từ các nguồn bên ngoài cho phép Med Gemini liên tục cập nhật cơ sở kiến thức của nó mà không cần đào tạo lại thường xuyên, giúp nó luôn cập nhật với các nghiên cứu và thực hành y tế mới nhất.

Các kỹ thuật tiên tiến này đã cho phép Med Gemini vượt qua các mô hình tiên tiến nhất trước đây, bao gồm cả GPT-4 với lời nhắc y tế, trên các tiêu chuẩn y tế khác nhau. Ví dụ, hiệu suất của mô hình trên tập dữ liệu MedQA đạt độ chính xác ấn tượng 91,1%, và sau khi giải quyết các vấn đề với các câu hỏi kiểm tra, nó đã cải thiện lên 92,2%.

Đáng chú ý, khả năng của Med Gemini không chỉ giới hạn ở các nhiệm vụ dựa trên văn bản, mà nó cũng đã chứng minh được hiệu suất mạnh mẽ trên các tiêu chuẩn lập luận y tế dựa trên video, vượt qua các mô hình tiên tiến nhất trước đây.

Cộng đồng y tế đã ấn tượng với độ chính xác chẩn đoán của Med Gemini, ngay cả đối với các tình trạng hiếm gặp và chuyên khoa cụ thể. Phản hồi từ một bác sĩ da liễu đã nhấn mạnh khả năng của mô hình trong việc cung cấp chẩn đoán tương đối chính xác dựa trên dữ liệu hạn chế, như một bức ảnh và mô tả ngắn gọn.

Trong khi những lợi ích tiềm năng của Med Gemini trong việc hỗ trợ các chuyên gia y tế rất rõ ràng, các chuyên gia cảnh báo không nên quá phụ thuộc vào hệ thống AI này, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc duy trì sự giám sát của con người và sử dụng mô hình như một công cụ để tăng cường, chứ không phải thay thế, chuyên môn lâm sàng.

Khi AI tiếp tục phát triển trong lĩnh vực y tế, các hệ thống như Med Gemini sẽ đóng vai trò đáng kể trong việc cải thiện chăm sóc bệnh nhân, tối ưu hóa quy trình chẩn đoán và trao quyền cho các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe với kiến thức y tế toàn diện và cập nhật.

Các mô hình Gemini của Google đã được tinh chỉnh và chuyên biệt hóa cho các ứng dụng y tế, dẫn đến sự phát triển của "Med Gemini". Hệ thống AI tiên tiến này thể hiện những khả năng ấn tượng trong lĩnh vực y tế:

1. Hiểu Biết Đa Phương Thức: Med Gemini có thể xử lý và tích hợp thông tin từ các định dạng khác nhau, bao gồm văn bản, hình ảnh và hồ sơ y tế dài, để cung cấp các phân tích toàn diện.

2. Lập Luận Nâng Cao: Hệ thống sử dụng tự học tập và tích hợp tìm kiếm để tăng cường khả năng xử lý dữ liệu y tế và truy vấn phức tạp. Nó có thể khai thác các đầu ra của chính nó để tạo ra các ví dụ đào tạo mới, liên tục hoàn thiện khả năng lập luận và ra quyết định của nó.

3. Hiệu Suất Đánh Giá: Med Gemini đã vượt qua các mô hình tiên tiến nhất trước đây, bao gồm cả GPT-4 với tinh chỉnh y tế, trên các tiêu chuẩn y tế khác nhau. Nó đạt độ chính xác 91,1% trên tập dữ liệu MedQA, vượt qua cả các bác sĩ và các bác sĩ được hỗ trợ bởi tìm kiếm.

4. Xử Lý Ngữ Cảnh Dài: Khả năng xử lý ngữ cảnh nâng cao của Med Gemini cho phép nó xử lý và lập luận với lượng lớn dữ liệu y tế, cho phép chẩn đoán và lập kế hoạch điều trị chính xác hơn.

5. Khả Năng Đối Thoại: Hệ thống có thể tham gia vào các cuộc đối thoại y tế có ý nghĩa, phản hồi các truy vấn, cung cấp chẩn đoán và đề xuất các phương pháp điều trị dựa trên thông tin được cung cấp.

6. Cập Nhật Kiến Thức Liên Tục: Med Gemini có thể liên tục cập nhật cơ sở kiến thức của nó bằng cách tích hợp thông tin từ các nguồn bên ngoài, đảm bảo nó luôn cập nhật với các nghiên cứu y tế và thực hành lâm sàng mới nhất.

Nhìn chung, các khả năng của Med Gemini thể hiện tiềm năng của các hệ thống AI tiên tiến trong việc cách mạng hóa ngành y tế, cung cấp sự hỗ trợ đáng giá cho các chuyên gia chăm sóc sức khỏe và cải thiện kết quả chăm sóc bệnh nhân.

Med Gemini của Google đã vượt qua các mô hình AI y tế tiên tiến nhất trước đây. Dưới đây là một bản tóm tắt về cách nó so sánh:

• Med Gemini đạt độ chính xác 91,1% trên tiêu chuẩn MedQA, vượt qua mô hình tiên tiến nhất trước đây là GPT-4 với lời nhắc y tế, đạt 90,2%.
• Cải thiện này được đạt được mà không cần các kỹ thuật phức tạp như mô hình tổng hợp hoặc xáo trộn lựa chọn câu trả lời được sử dụng để tăng hiệu suất của GPT-4.
• Tiêu chuẩn MedQA đã được phát hiện có vấn đề về chất lượng, với 7,4% câu hỏi có câu trả lời chuẩn không rõ ràng. Giải quyết các vấn đề này đã cải thiện điểm số của Med Gemini lên 91,8%.
• Med Gemini vượt qua mô hình tiên tiến nhất trước đây trên một loạt các nhiệm vụ lập luận y tế, bao gồm lập luận dựa trên văn bản nâng cao, hiểu biết đa phương thức và xử lý ngữ cảnh dài.
• Các khả năng chính cho phép hiệu suất mạnh mẽ của Med Gemini bao gồm tự học tập, tích hợp tìm kiếm và cập nhật kiến thức liên tục - cho phép nó thích ứng với thông tin y tế và các tình huống mới.
• So với hệ thống trợ lý ảo Amy trước đây, Med Gemini thể hiện khả năng phân tích nâng cao hơn để xử lý dữ liệu y tế phức tạp, trong khi Amy tập trung vào việc tăng cường các cuộc đối thoại giữa bệnh nhân và bác sĩ.
• Những cải tiến được thể hiện bởi Med Gemini nổi bật sự tiến bộ nhanh chóng trong lĩnh vực AI y tế và tiềm năng của nó trong việc hỗ trợ đáng kể các bác sĩ trong tương lai, mặc dù sự giám sát của con người vẫn là rất quan trọng.

Med Gemini khai thác hai kỹ thuật lập luận nâng cao chính để tăcường các khả năng y tế của nó:

1. Tự Học Tập:

   • Med Gemini tạo ra các ví dụ đào tạo tổng hợp bằng cách xử lý dữ liệu và truy vấn y tế, và sử dụng chính các đầu ra của nó làm ví dụ đào tạo mới.
   • Quá trình tự học tập lặp đi lặp lại này giúp mô hình liên tục hoàn thiện khả năng lập luận và ra quyết định của nó, đặc biệt là trong các tình huống y tế phức tạp.
   • Mô hình cũng có thể học từ các tình huống y tế mô phỏng, nơi nó phải diễn giải các dữ liệu y tế đa dạng từ văn bản, hình ảnh hoặc hồ sơ, và phản hồi giúp cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của nó.

2. Tìm Kiếm Dẫn Hướng Bởi Độ Không Chắc Chắn:

   • Khi Med Gemini gặp một câu hỏi hoặc tình huống mà nó có độ tin cậy thấp hoặc dữ liệu nội bộ không đủ, nó có thể chủ động thực hiện tìm kiếm trên web để thu thập thêm thông tin.
   • Mô hình tính toán độ không chắc chắn của các dự đoán của nó và sử dụng điều này để hướng dẫn chiến lược tìm kiếm của nó, giúp cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của các đầu ra.
   • Điều này cho phép Med Gemini có thể liên tục cập nhật cơ sở kiến thức của nó mà không cần đào tạo lại thường xuyên, thích ứng với các nghiên cứu y tế, thực hành lâm sàng và hướng dẫn mới.

Bằng cách kết hợp các phương pháp tự học tập và tìm kiếm dẫn hướng bởi độ không chắc chắn này, Med Gemini có thể xử lý tốt hơn các truy vấn y tế đa dạng và phức tạp, trở thành một công cụ có giá trị cho các chuyên gia y tế tìm kiếm sự hỗ trợ của AI. Khả năng của mô hình trong việc học từ chính các đầu ra của nó và tích hợp động thông tin bên ngoài giúp nó luôn cập nhật và cung cấp hỗ trợ đáng tin cậy trong lĩnh vực y tế đang không ngừng phát triển.

Bài báo bao gồm một số ví dụ đối thoại thể hiện cách mô hình Med Gemini có thể hỗ trợ trong các tình huống y tế. Dưới đây là một số điểm chính:

1. Tương Tác Đa Phương Thức: Mô hình có thể tham gia vào một cuộc đối thoại hai chiều, yêu cầu thông tin bổ sung như hình ảnh từ người dùng để cung cấp đánh giá toàn diện hơn.

2. Chẩn Đoán Chuyên Khoa Cụ Thể: Một ví dụ cho