ReadYourLab.com の使命は、CT や MRI検査— のような複雑な医療画像— を理解しやすくすることです。これを行うために、私たちは、現存する最も先進的なオープンソースの医療 AI モデル、MedGemma 1.5 を利用します。
Google によって開発された MedGemma は、特殊な「医療言語および視覚モデル」です。これは、何百万もの医療記録を「読み取り」、何千もの複雑な 3D スキャンを「見た」、高度に訓練されたデジタル アシスタントと考えてください。以下では、このテクノロジーがどのように機能するのか、何を知っているのか、そしてどこでまだ学習しているのかについて、カーテンを引き戻します。
ほとんどの AI モデルは、平面の 2D 画像 (写真など) でトレーニングされます。ただし、体は平らではなく、スキャン結果も平らではありません。 CT または MRI は実際には、3D 画像を形成する何百ものスライスの積み重ねである「ボリューム」— です。
MedGemma 1.5 は、3D ボリューム データセット でネイティブにトレーニングされたため、画期的です。スキャンをスライスごとに調べるのではなく、ボリューム全体を一度に分析します。そのトレーニングには次のものが含まれます。
何千もの匿名化された CT および MRI ボリュームを研究し、人体の「地理」を 3D で認識する方法を学びました。
医学教科書、研究論文 (PubMed)、臨床 Q&A データセットの膨大なライブラリでトレーニングを受けています。
電子医療記録 (EHR) についてトレーニングを受け、症状、検査結果、画像所見がすべてどのように関連しているかを理解します。
私たちは透明性を信じています。 AI は強力ですが、完璧ではありません。 Google は、厳格なベンチマークを使用して MedGemma 1.5 を評価します。弊社が処理するスキャンの種類に対してどのように実行されるかは次のとおりです。
64.7%
10 の異なるカテゴリの MRI 異常にわたって、特定の疾患関連所見を特定する精度。以前のバージョン (51% 付近で推移) から大幅に増加しました。
~61%
CT検査の内部ベンチマークでは、モデルは約 61% の精度で主要な異常を特定します。
~70%
米国医師免許試験 (USMLE) 形式の問題で 70% 近くの得点を獲得し、高度な医療の「常識」を示しています。
注: これらのパーセンテージは、複雑なパターンを自動的に識別するモデルの能力を表します。 AI の結果が医師との会話の出発点であるべきであることを私たちが常に強調しているのはこのためです。
MedGemma 1.5 は、「空間」異常 (空間を占有するもの、または時間の経過とともに変化するもの)— を特定することに特に優れています。特定に役立つ一般的な調査結果は次のとおりです。
スキャンの複数の 3D 「スライス」にわたる異常な増殖を検出します。
臓器がどこにあるか、その形状やサイズが変化したかどうかを正確に識別します (以前のバージョンに比べて位置特定精度が 12 倍向上しました)。
MedGemma の最もエキサイティングな機能の 1 つは、その「医療タイムマシン」機能です。現在のスキャンを古いスキャンと比較して、状態が改善しているか、安定しているか、または進行しているかを確認できます。
MedGemma 1.5 は大きな進歩ですが、すべてのユーザーが知っておくべき特定の制限があります。
MedGemma は財団モデルです。これはレポートの作成を支援し、草案を作成するように設計されていますが、委員会認定の放射線科医に代わる「臨床グレード」ではありません。
AI は、人間の目では簡単に無視できるような、非常にまれな状況や小さな「アーティファクト」（動きによって生じる画像のブレ）に苦戦することがあります。
AI はスキャン画像のピクセルを読み取る能力には優れていますが、主治医ほどには個人歴を把握していません。
ReadYourLab.com では、MedGemma 1.5 を使用して、放射線学レポートの明確で自動化された「ファーストルック」を提供します。 AI が見ている内容の明確な概要を提供することで、お客様は情報を十分に受け、準備ができており、適切な質問をする準備ができていると感じて次の診察に臨むことができると私たちは信じています。
