Ringkasan model MedLM

Latar belakang

MedLM adalah kelompok model dasar yang disesuaikan untuk industri layanan kesehatan. Med-PaLM 2 adalah salah satu model berbasis teks yang dikembangkan oleh Tim Riset Google yang mendukung MedLM, dan merupakan sistem AI pertama yang mencapai level pakar manusia dalam menjawab pertanyaan bergaya US Medical Licensing Ujian (USMLE). Pengembangan model ini didasarkan pada kebutuhan pelanggan tertentu, seperti menjawab pertanyaan medis dan menyusun ringkasan.

Kartu model MedLM

Kartu model MedLM menguraikan detail model, seperti tujuan penggunaan MedLM, ringkasan data, dan informasi keamanan. Klik link berikut untuk mendownload versi PDF kartu model MedLM:

Download kartu model MedLM

Informasi peraturan

Tujuan penggunaan MedLM

MedLM didasarkan pada model bahasa besar yang disesuaikan secara medis oleh Google Research, Med-PaLM 2. Fitur ini dimaksudkan untuk digunakan dalam menjawab pertanyaan dan membuat draf ringkasan dari dokumentasi yang ada, untuk ditinjau, diedit, dan disetujui oleh pengguna sebelum digunakan. MedLM juga digunakan untuk tujuan pendidikan bagi Profesional Layanan Kesehatan (HCP) guna terlibat dalam menjawab pertanyaan dan menjawab pertanyaan medis guna membantu mendukung HCP.

Ketentuan penggunaan dan aplikasi di luar ruang lingkup

  • Pelanggan dan pengguna MedLM harus mematuhi Kebijakan Penggunaan Terlarang untuk AI Generatif, Persyaratan Khusus Layanan Google Cloud Platform, Persyaratan Layanan, Kebijakan Penggunaan yang Dapat Diterima, Panduan Pengguna, dan dokumentasi produk lainnya.
  • Sebagai bagian dari Persyaratan Khusus Layanan, pelanggan tidak boleh menggunakan MedLM untuk tujuan klinis (agar lebih jelas, penelitian non-klinis, penjadwalan, dan tugas administratif lainnya tidak dibatasi), untuk memberikan saran medis, atau dengan cara apa pun yang diawasi oleh atau memerlukan izin atau persetujuan dari badan pengatur perangkat medis.
    • Penggunaan langsung oleh pasien dilarang. Produk ini berfungsi sebagai alat pendukung bagi dokter, tenaga kesehatan, atau pekerja intelektual dengan keahlian, pendidikan, atau pengalaman tingkat tinggi dalam industri layanan kesehatan dan ilmu hayati.
    • Penggunaan MedLM sebagai Software sebagai Perangkat Medis dilarang.
  • Tujuan penggunaan MedLM adalah untuk membuat draf dokumen dan respons yang akan ditinjau oleh "human in the loop" sebelum digunakan.
  • Sebaiknya gunakan MedLM hanya untuk kasus penggunaan Tanya Jawab Medis dan Ringkasan pada tahap ini:
    • Tanya Jawab berdurasi panjang
    • Tanya Jawab pilihan ganda
    • Ringkasan, seperti pembuatan Ringkasan Setelah Kunjungan atau Histori dan catatan Pemeriksaan Fisik
  • Contoh penggunaan perangkat medis yang tidak diizinkan mencakup (tetapi tidak terbatas pada):
    • Analisis catatan pasien, pola resep, data geografis, dan sebagainya untuk mengidentifikasi pasien dengan kemungkinan diagnosis kecanduan opioid.
    • Analisis informasi medis khusus pasien untuk mendeteksi kondisi yang mengancam nyawa, seperti stroke atau sepsis, dan menghasilkan alarm atau peringatan untuk memberi tahu petugas kesehatan.
    • Analisis informasi medis spesifik per pasien yang ditemukan dalam rekam medis, termasuk temuan laporan mamografi terbaru, untuk memberikan daftar tindakan tindak lanjut atau opsi perawatan.
    • Menganalisis daftar prioritas opsi pengobatan depresi yang diizinkan FDA ke HCP berdasarkan analisis hasil yang dilaporkan dalam database studi klinis menggunakan informasi medis (misalnya, diagnosis dan demografi) dari rekam medis pasien.

MedLM saat ini hanya tersedia untuk pelanggan yang diizinkan di Amerika Serikat.

MedLM tidak dimaksudkan untuk digunakan sebagai perangkat medis. Kasus penggunaan pelanggan harus konsisten dengan penggunaan yang dimaksudkan dan ketentuan penggunaan. Tanya Jawab hanya boleh digunakan untuk tujuan pendidikan. Output ringkasan harus selalu ditinjau dan diverifikasi secara independen oleh pengguna berdasarkan penilaian klinis mereka.

MedLM versus PaLM

Penggunaan MedLM mirip dengan PaLM. Namun, tidak seperti PaLM, MedLM telah disesuaikan untuk tugas medis tertentu, seperti bentuk ringkasan tertentu dan jawaban pertanyaan medis.

Namun, seperti kebanyakan aplikasi LLM baru, sebaiknya Anda melakukan validasi dengan cermat dan/atau menyesuaikan penggunaan MedLM untuk memastikan performa yang baik pada tugas-tugas ini. Untuk tugas yang tidak memerlukan keahlian medis khusus (misalnya, tugas NLP umum atau tugas yang beroperasi pada data medis tetapi tidak memerlukan keahlian), kami berharap MedLM dapat berperforma serupa dengan model yang lebih umum seperti PaLM, dan mendorong eksperimen dengan kedua model tersebut pada kasus penggunaan tertentu. Lihat juga makalah Med-PaLM untuk detail selengkapnya tentang tugas Tanya Jawab yang telah dilatih dan divalidasi MedLM. Kemampuan seperti landasan respons pada sumber medis yang kredibel atau memperhitungkan sifat konsensus medis yang bervariasi waktu tidak disertakan dalam model, seperti yang disebutkan dalam publikasi.

Sesuai dengan Persyaratan Khusus Layanan AI Generatif kami, pelanggan tidak boleh menggunakan MedLM untuk tujuan klinis (agar lebih jelas, penelitian non-klinis, penjadwalan, atau tugas administratif lainnya tidak dibatasi), untuk memberikan saran medis, atau dengan cara apa pun yang diawasi oleh atau memerlukan izin atau persetujuan dari badan pengatur perangkat medis.

Model MedLM

Dalam rilis MedLM saat ini, dua model akan tersedia:

  • MedLM-sedang
  • MedLM-besar

MedLM-medium dan MedLM-large memiliki endpoint terpisah dan memberikan fleksibilitas tambahan kepada pelanggan untuk kasus penggunaannya. MedLM-medium memberi pelanggan throughput yang lebih baik dan menyertakan data yang lebih baru. MedLM-large adalah model yang sama dari fase pratinjau. Kedua model akan terus diperbarui selama siklus proses produk. Di halaman ini, "MedLM" mengacu pada kedua model tersebut.

Tanggung Jawab Pelanggan

MedLM telah dikembangkan dengan mempertimbangkan pengguna praktisi layanan kesehatan yang terlatih dan berlisensi. Pelanggan dan pengguna akhir Google Cloud harus memahami bahwa LLM dan AI Generatif pada dasarnya bersifat probabilistik dan mungkin tidak selalu akurat. Tanpa pertimbangan atau kontrol yang memadai oleh pelanggan, penggunaan model AI Generatif dalam perawatan kesehatan dapat menimbulkan bahaya bagi pasien karena konten yang tidak akurat, konten yang tidak ada, atau konten yang menyesatkan dan bias.

  • Pelanggan harus menerapkan mitigasi bahaya yang sesuai untuk semua penggunaan MedLM, seperti pendidikan praktisi yang memadai, pelatihan, penilaian kesetaraan, dan kontrol teknis yang tepat.
  • Pelanggan juga harus melakukan evaluasi mereka sendiri terkait performa dan keamanan guna memastikan pencegahan bahaya untuk kasus penggunaan mereka.

MedLM mungkin memberikan hasil yang kurang akurat untuk beberapa grup dibandingkan dengan grup lainnya, bergantung pada pertanyaan dan cara pengajuannya. Pelanggan harus menyadari bahwa perbedaan performa output model di seluruh kelompok demografis berpotensi memperburuk ketidaksetaraan kesehatan dan menyebabkan bias berbahaya. Ketidakakuratan output tersebut tidak hanya terjadi pada MedLM dan sering kali berasal dari beberapa faktor, seperti ketidaksetaraan sosial dan struktural yang ada, kesalahpahaman medis, stereotip negatif, dan kurangnya keragaman dalam data pelatihan.

  • Pelanggan sebaiknya mempertimbangkan untuk menerapkan evaluasi dan mitigasi yang berfokus pada kesetaraan. Hal ini mencakup penilaian performa dan perilaku model untuk kasus penggunaan yang diinginkan dalam berbagai populasi (misalnya ras/etnis, status sosial ekonomi (SES), geografi, identitas gender, orientasi seksual, usia, preferensi bahasa, kasta, dan sebagainya); mendapatkan masukan terkait performa; melibatkan pakar interdisipliner dan partner eksternal yang berspesialisasi dalam mendefinisikan dan menangani aspek sosial dan struktural kesehatan; serta menilai bias.

Minta akses

Akses ke model MedLM dibatasi. Untuk meminta akses, hubungi tim akun Google Cloud Anda.

Memberikan masukan

Masukan Anda di seluruh pengalaman akan membantu kami meningkatkan kualitas versi model di masa mendatang dan memastikan bahwa kami terus memberikan pengalaman terbaik bagi pengguna kami. Hubungi medlm-feedback@google.com lalu salin tim akun Google Cloud dan Customer Engineer (CE) Google Cloud Anda. Alamat email ini bukan untuk dukungan langsung. Untuk meminta dukungan segera, hubungi tim akun Google Cloud Anda atau Customer Engineer (CE) Google Cloud.

Respons email akan digunakan sebagai Masukan berdasarkan persyaratan Perjanjian Anda untuk Layanan Google Cloud dan akan dikumpulkan sesuai dengan Pemberitahuan Privasi Google Cloud. Jangan sertakan informasi pribadi apa pun (nama, alamat email) dalam formulir masukan ini atau data lain yang sensitif atau rahasia. Perhatikan bahwa data dapat ditinjau menggunakan peninjauan manual dan pemrosesan otomatis.

Melaporkan penyalahgunaan

Anda dapat melaporkan dugaan penyalahgunaan MedLM API, output yang dihasilkan yang berisi materi tidak pantas, atau informasi yang tidak akurat di Melaporkan dugaan penyalahgunaan di Google Cloud. Dalam daftar Layanan Google Cloud Platform, pilih Cloud AI.

Harga

Akses ke harga MedLM dibatasi. Untuk meminta akses, hubungi tim akun Google Cloud Anda. Jika Anda memiliki akses, lihat Harga MedLM.

Langkah selanjutnya