谷歌推出医疗AI模型Med-Gemini，模型准确率突破91.1%

小哪吒

【5月2日消息】在医疗保健领域，人工智能的应用正以前所未有的速度发展。谷歌和DeepMind的最新力作——Med-Gemini，标志着这一领域的又一个重要里程碑。这款专为医疗应用量身定制的AI模型，不仅在多个医学基准测试中刷新了最佳性能记录，更在实际应用中展现出了巨大的潜力。
Med-Gemini的诞生与优势

Med-Gemini，基于2023年的Gemini模型构建，以其卓越的语言处理、多模态理解和长上下文推理能力，为医疗保健应用带来了显著的功能增强。在14个医学基准测试中，Med-Gemini在10个基准上实现了前所未有的最先进性能，特别是在MedQA (USMLE)基准上，其准确率达到了惊人的91.1%，比之前的模型高出4.6%。


创新技术实现专业化

Med-Gemini的创新技术包括网络搜索集成进行自我训练，多模式微调，以及定制编码器的开发。这些技术的应用确保了Med-Gemini能够访问和集成最新的医疗信息，适应新的医疗数据格式，并处理包括文本、图像、视频及医疗设备传感器读数在内的多种数据类型。

临床推理与多模态性能

Med-Gemini的临床推理能力通过自我训练和网络搜索集成得到了显著增强，而其多模态性能则通过微调和定制编码器得到了提升。在涵盖文本、多模式和长上下文应用的医疗基准测试中，Med-Gemini在10个基准上实现了最先进性能，超越了GPT-4模型系列。

安全性与准确性的重视

在医疗应用中，安全性和准确性是至关重要的。研究人员强调了这一点，并采用了“不确定性引导的搜索策略”等技术，以确保Med-Gemini在复杂的临床推理任务中能够访问和集成相关的网络搜索结果，从而产生更细致、更可靠的结果。

对话范例与现实世界潜力

Med-Gemini的多模式功能为医疗保健提供者和患者之间更自然、更全面的互动提供了可能。医生可以利用模型的能力来分析各种数据类型，而模型本身可以进行更多对话式交互，请求更多信息以获得更完整的情况。此外，Med-Gemini在医学总结、推荐信生成和医学简化任务的定量评估中表现优于人类专家，证明了其现实世界的巨大潜力。


Med-Gemini的开发丰富了谷歌不断增长的专注于医疗保健的AI模型组合，包括Med-PaLM 2、AlphaFold和Flan-PaLM。它不仅代表了人工智能驱动的医疗保健向前迈出的重要一步，更通过增强诊断、个性化医疗和改善患者与提供者的沟通，为医疗保健的未来铺平了道路。