Jul, 2023
迈向通用的生物医学人工智能
Towards Generalist Biomedical AI
TL;DR医疗中存在多模态的数据，需要基于多模态的数据编码、整合和解释的通用生物医学人工智能系统可以应用于从科学发现到医疗传递等多方面。为了开发这些模型，首先我们整理出一个新的多模态生物医学基准数据集，其中包括14个多样化的任务。然后我们引入了Med-PaLM M，一个大型多模态生成模型，可以灵活地编码和解释临床语言、影像学和基因组学等生物医学数据，其在所有基准任务上的性能优于专家模型，并具备了零样本泛化、任务间正向迁移学习和零样本医学推理等特点。我们还对模型生成的胸部X射线报告进行了边际排名，默认情况下医生与Med-PaLM M报告相比在40.50%的情况下更青睐后者，这表明其具备潜在的临床效用。该研究为通用生物医学人工智能系统的开发提供了一个里程碑。