قدرات نماذج جيميني في الطب

تمثّل التميز في مجموعة واسعة من التطبيقات الطبية تحديات كبيرة أمام الذكاء الاصطناعي، مما يتطلب تفكيرًا متقدمًا، والوصول إلى معرفة طبية محدثة، وفهمًا عميقًا للبيانات متعددة الوسائط المعقدة. تقدم نماذج جيميني، التي تمتلك قدرات عامة قوية في التفكير متعدد الوسائط والتحليل طويل السياق، إمكانيات واعدة جدًا في المجال الطبي. بالاعتماد على هذه القواعد الأساسية لنموذج جيميني، نقدّم Med-Gemini، وهي عائلة من النماذج متعددة الوسائط ذات كفاءة عالية ومُخصّصة للطب، وتتمتع بقدرة على استخدام البحث عبر الويب بشكل سلس، ويمكن تكييفها بكفاءة لتقنيات جديدة باستخدام مشغلات مخصصة. قمنا بتقييم Med-Gemini على 14 معيارًا طبيًا، وأثبتت نتائجها تفوّقًا على الحد الأقصى الحالي (SoTA) في 10 منها، وتفوّقت على عائلة نماذج GPT-4 في كل معيار يمكن مقارنتها مباشرة معه، غالبًا بفارق كبير. وعلى معيار MedQA (USMLE) الشهير، حقق أفضل نموذج في عائلة Med-Gemini أداءً متميزًا بـ 91.1% من الدقة، باستخدام استراتيجية بحث موجهة بالشكوك، وهي جديدة تمامًا. وعلى 7 معايير متعددة الوسائط، بما في ذلك تحديات الصور من مجلة NEJM وMMMU (الصحة والطب)، تفوقت Med-Gemini على GPT-4V بمتوسط نسبي قدره 44.5%. ونُظهر فعالية قدرات Med-Gemini في التعامل مع السياقات الطويلة من خلال أداء متميز في مهمة استرجاع "الإبرة في كومة قش" من سجلات صحية طويلة غير مُعرّفة، وفي إجابة أسئلة الفيديو الطبي، متفوقةً على الطرق المخصصة السابقة التي تعتمد فقط على التعلم ضمن السياق. وأخيرًا، يشير أداء Med-Gemini إلى جدواها العملية الحقيقية، حيث تفوقت خبراء بشريين في مهام مثل تلخيص النصوص الطبية، إلى جانب إظهار إمكانات واعدة في مجالات الحوار الطبي متعدد الوسائط، والبحث الطبي، والتعليم الطبي. جماعيًا، تقدّم نتائجنا أدلة مقنعة على الإمكانات الكامنة في Med-Gemini، ومع ذلك، فإن التقييم الدقيق والمكثف سيكون أمرًا حاسمًا قبل تطبيقها في البيئات الحقيقية في هذا المجال الحيوي الذي يرتبط بأمان حياة البشر.