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AMIE は人間の医師と比較して優れた診断能力を実証していますが、その実施の倫理については疑問が残っています。
医療イノベーションの分野で、Google は最近、自社の AI システムによる画期的な進歩を発表しました。 Articulate Medical Intelligence Explorer (AMIE)、人工知能の医療への統合が大きく前進しました。
この野心的な取り組みは、医療プロセスを合理化し、医療専門家が複雑な症例により多くの時間を費やし、十分なサービスが提供されていない領域への診断アクセスを拡大することを目指しています。
AI を医療行為に統合することについての議論が続いているが、システムの使用範囲については疑問が残っている。これは、人体での臨床試験が開発において重要な役割を果たす研究段階に特に当てはまります。
制度の目的
AMIE は、診断と治療の間のギャップを埋め、特定の領域において人間の医師と同等、またはそれを超える精度を実現したいと考えています。この目標により、医療業務がより円滑に行われ、医師が複雑な症例に対処するための時間を確保し、十分な医療サービスが不足している地域での診断へのアクセスが拡大する可能性がある。
さらにグーグルは、自社の新しいシステムがさまざまな病気の診断において人間の医師の精度を達成、あるいはそれを上回ることを期待している。これは、医療記録の膨大なデータセットへのアクセスと、患者データの複雑なパターンを分析する機能によって実現できます。
AMIE はまた、患者とのやり取りにおいて共感と理解を示すように設計されています。これは、特に医師の診察に不安を感じている人にとって、より前向きで快適な体験を生み出すのに役立つ可能性があります。
さらに、このシステムは、患者に自分の特定の状態に関する教育資料やリソースを即座に提供し、診断や治療の選択肢をより深く理解するのに役立つ可能性もあります。
より大きな視野で見ると、無限の量の医療データを分析する AMIE の能力は、病気の原因と進行についての新たな洞察につながる可能性があります。これにより、新しくてより効果的な治療法の開発につながる可能性があります。
本日、私たちは、診断医療推論と会話のための大規模言語モデル (LLM) ベースの研究 AI システムである AMIE (Articulate Medical Intelligence Explorer) を紹介する最新のプレプリントを共有しました。🔗 https://t.co/7MiUI7IuU8 pic.twitter.com/kMJzFwKNFw
— Google AI（@GoogleAI） 2024 年 1 月 12 日
Google AMIE の有効性
に システムをテストする、研究者は20人の参加者を模擬患者として使用しました。各人はAMIEと20人の認定臨床医からオンラインで診察を受けたが、対話しているのが人間の医師なのかAIなのかは知らされなかった。患者は合計 149 の臨床シナリオを経験し、その後、それぞれが個人的な経験を振り返りました。
Google のシステムと臨床医のパフォーマンスを評価するために、さまざまな専門家が招集されました。その結果、AMIE が実行したことが明らかになりました。 大幅に改善 診断の精度に関しては。
礼儀正しさ、状態と治療の明確さ、誠実さ、ケアとコミットメントの表現などの会話の質の点でも、このシステムは 24 項目中 26 項目で医師の能力を上回っていました。
当初、使用される大規模言語モデル (LLM) の基礎は、既存の電子医療記録と、以前に文字に起こされた医療会話に基づいて調整されました。
モデルのトレーニングを強化するために、研究者らはLLMに対し、患者の病状を持つ個人の視点と、その人の病歴を理解して潜在的な診断を定式化しようとしている思いやりのある臨床医の視点の両方をシミュレートするよう指示した。
