Google Research и исследовательская лаборатория Google в области искусственного интеллекта (ИИ) DeepMind сообщили подробности о разработанных ими языковых моделей Med-Gemini, которые создавались для того, чтобы применять их в здравоохранении.

ИИ-модели всё ещё находятся на стадии исследования, но авторы разработок утверждают, что Med-Gemini, основанные на модели Google Gemini, превосходят конкурирующие модели, такие как GPT-4 от OpenAI, обладают огромным потенциалом в клинической диагностике и превосходят отраслевые стандарты в 14 популярных профильных бенчмарках. В частности, в тесте MedQA (USMLE) модель Med-Gemini достигла точности 91,1 %, используя стратегию поиска, основанную на неопределённости, превзойдя медицинскую LLM Med-PaLM 2 компании Google на 4,5 %. Набор моделей также превзошёл людей в обобщении медицинских текстов и составлении рекомендаций, причём врачи в половине случаев оценивали ответы Med-Gemini-M 1.0 как хорошие или даже лучше, чем ответы экспертов.

Чтобы проверить способность Med-Gemini понимать и рассуждать на основе длинной контекстной медицинской информации, исследователи с успехом выполнили с её помощью так называемую задачу поиска «иголки в стоге сена», используя большую общедоступную базу данных Medical Information Mart for Intensive Care (MIMIC-III).

Поддержка Med-Gemini эффективного поиска в базе данных электронных медицинских карт Electronic Health Record (EHR) позволит «значительно снизить когнитивную нагрузку и расширить возможности врачей.

По словам исследователей, Med-Gemini также показывают хорошие результаты в медицинских тестах, медицинских знаниях, клинических рассуждениях, геномике, медицинской визуализации, медицинских записях и видео.

Однако в компании подчеркивают, что еще пока рано внедрять эти модели, так как требуются их доработки.