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这标志着Google进一步试图通过医疗保健行业的AI工具获得收入。而在亚马逊、微软等竞争对手之间的市场争夺依然激烈。CNN采访了一些已经在测试Google技术的公司,比如HCA医疗保健。专家表示,这项技术的影响力是真实的,不过企业也在谨慎使用。
MedLM套件包括一个大型和一个中型AI模型,都是基于Med-PaLM 2开发的。后者是一个在医疗数据上训练的大型语言模型,Google在3月首次宣布。从本周三开始,符合条件的美国Google Cloud客户可以使用这个套件。Google表示,虽然不同模型的使用成本有所不同,但中型模型的运行成本更低。
Google还表示,它计划在未来将MedLM升级为Gemini的医疗保健行业专属版本。Gemini是Google最新推出也“最强大”的AI模型。
Google云计算全球医疗战略与解决方案主管Aashima Gupta表示,公司发现不同的医学调优AI模型更适合执行某些特定任务。这就是为什么Google决定推出一套模型,而不是设法建立“一刀切”的解决方案。
例如,Google表示,更大的MedLM模型更适合执行需要深度知识和大量计算能力的复杂任务,如使用某医疗机构全部患者数据进行研究。但是如果企业需要一个更敏捷的模型,可以针对某些特定或实时功能进行优化,比如总结医生和患者的互动,那么根据Gupta的说法,中型模型的效果会更好。
实际应用案例
Google在3月宣布Med-PaLM 2时,最初表示它可以用来回答诸如“肺炎的首要预警信号是什么”和“失禁可以治愈吗”这样的问题。但是随着公司与客户测试这项技术,使用案例已经发生了变化。Google健康AI主管Greg Corrado表示,临床医生并不经常需要获取有关某种疾病性质的“可访问”信息的帮助,因此Google没有看到客户对这些功能的太大需求。相反,医疗机构更希望AI能够帮助解决一些比较后台或流程性的问题,比如管理文书工作。
例如,美国最大的医疗系统公司HCA医疗保健已经从今年春天开始测试谷歌的AI技术。该公司在8月与Google云正式宣布合作, Ziel使用其生成式AI来“提高流程效率,减少费时任务”。
HCA医疗转型与创新高级副总裁Michael Schlosser博士表示,公司一直在使用MedLM帮助急诊医学医生自动记录与患者的互动。例如,HCA使用名为Augmedix的公司提供的环境语音记录系统来转录医患会谈。然后Google的MedLM套件可以将这些转录内容分解为急诊医生笔记的组成部分。
Schlosser表示,MedLM目前在HCA旗下4家医院的急诊室中使用,公司希望在未来一年内扩大应用范围。他补充说,到1月份,他预计Google的技术将能够成功生成超过一半的医生笔记内容,而无需医生参与。对于每天要花长达4小时做文书工作的医生来说,Schlosser说节省下来的时间和精力意义重大。
但是HCA也发现,MedLM并非万无一失。Schlosser说,AI模型会输出错误信息是一个很大的挑战。HCA一直在与Google合作制定最佳实践,以最大限度地减少这种“捏造”。他还表示,符号限制和随时间管理AI也对HCA提出了额外挑战。
“我想说的是,当前这些AI模型在医疗保健中的应用,还没有达到宣传的那么理想化。每个人都在应对这个问题,还没有哪家医疗系统敢大规模应用这些模型,就是因为这个原因。”即便如此,Schlosser还是说,医生对MedLM的初步反应很正面,他们也明白目前还不是最终产品。他说HCA正在努力以负责任的方式实现这项技术,以避免危及患者。
“我们在应对这些AI模型时非常谨慎。我们不会使用那些可能影响某人诊断和治疗的用例。”
Google还计划在未来让Gemini的医疗保健行业专属版本加入MedLM。Google股价在Gemini推出后狂涨5%,但随后Google就不得不面对Bloomberg的质疑,承认演示视频不是实时进行的。
Google告诉CNN:“这个视频是基于真实的多模态输入和输出进行创作的,用以展示与Gemini互动的可能性。我们期待着12月13日Gemini专业版解锁时,人们会创造出什么。”
Google的Corrado和Gupta表示,Gemini仍处于初期阶段,它需要在受控的医疗环境下接受客户的测试和评估,然后才能通过MedLM进行更广泛的推出。
“我们已经与客户测试Med-PaLM 2数月了,现在我们已经足够安心将其作为MedLM的一部分。”Gupta说,“Gemini也会遵循同样的方案。”
Schlosser说HCA对Gemini“非常兴奋”,公司已经开始制定测试计划。“我们认为这可能会给我们带来额外的性能提升。”
除HCA外,药物发现初创公司BenchSci也在测试MedLM。Google是BenchSci的投资者,该公司已经使用了Google的MedLM技术几个月。
BenchSci联合创始人兼CEO Liran Belenzon说,该公司已经将MedLM的AI与自主研发的技术相结合,帮助科学家识别生物标志物,这对于理解疾病的发展和治疗至关重要。
Belenzon说,公司花了很多时间测试和验证这个模型,包括向Google提供必要的改进反馈。现在,Belenzon说BenchSci正准备向市场推广这项技术。
他告诉CNN:“它无法直接使用,但可以加速你的特定工作。”
Corrado说,围绕MedLM的研究还在继续,他认为Google云的医疗客户将能够为组织内的多个不同用例调优模型。他还表示,Google将继续开发“更小、更便宜、更快、更好”的特定领域模型。
德勤也在向医疗客户部署之前反复测试了MedLM。德勤美国生命科学和医疗保健咨询负责人Kulleni Gebreyes博士表示,他们现在使用Google的技术帮助医疗系统和医保计划回答会员有关就医的问题。例如,如果患者需要做结肠镜检查,他们可以使用MedLM根据性别、位置、保险范围等条件查找医生。
Gebreyes说,客户发现MedLM准确高效。但是与其他模型一样,AI并不总是能准确理解用户的意图。如果患者不知道结肠镜检查的正确词汇或拼写,使用其他俚语,也会带来挑战。
她说:“它终究不能替代经过培训的专业人士的诊断。它让专业知识更贴近患者、更易获取。”
