Panoramica dei modelli MedLM

Sfondo

MedLM è una famiglia di modelli di base ottimizzati per il settore sanitario. Med-PaLM 2 è uno dei modelli basati sul testo sviluppati da Google Research che alimenta MedLM ed è stato il primo sistema di IA a raggiungere il livello di esperto umano nella risposta alle domande in stile USMLE (United States Medical Licensure Examination). Lo sviluppo di questi modelli è stato basato su esigenze specifiche dei clienti, come la risposta a domande mediche e la stesura di riepiloghi.

Scheda del modello MedLM

La scheda del modello MedLM illustra i dettagli del modello, ad esempio lo scopo previsto di MedLM, la panoramica dei dati e le informazioni sulla sicurezza. Fai clic sul seguente link per scaricare una versione PDF della scheda del modello MedLM:

Scarica la scheda del modello MedLM

Informazioni sulle normative

Uso previsto da MedLM

MedLM si basa sui grandi studi di Google Research linguistico di grandi dimensioni, Med-PaLM 2. È destinato a essere utilizzato per rispondere alle domande e creare bozze di riepiloghi dalla documentazione esistente, da esaminare, modificare e approvare dall'utente prima dell'utilizzo. MedLM viene utilizzato anche per scopi didattici, in modo che un operatore sanitario possa porre e rispondere a domande mediche per ricevere assistenza.

Condizioni d'uso e applicazioni non coperte

  • I clienti e gli utenti di MedLM devono rispettare le Norme relative all'uso vietato dell'IA generativa, i Termini specifici dei servizi della piattaforma Google Cloud, i Termini di servizio, le Norme relative all'utilizzo accettabile, la Guida dell'utente e altra documentazione del prodotto.
  • Nell'ambito dei Termini specifici dei servizi, i clienti non possono utilizzare MedLM per scopi clinici (per chiarezza, non ricerca, pianificazione e altre attività amministrative non sono limitate), a fornire consulenza medica o in qualsiasi altro modo supervisionato o richiesto autorizzazione o approvazione da parte di un ente regolatore di dispositivi medici.
    • L'utilizzo diretto da parte del paziente è vietato. Il prodotto funge da strumento di assistenza per un medico, un professionista sanitario o un professionista con un elevato grado di competenza, formazione o esperienza nel settore della salute e delle scienze biologiche.
    • È vietato l'utilizzo di MedLM come Software come dispositivo medico.
  • L'utilizzo previsto di MedLM è creare bozze di documenti e risposte che verrebbe esaminata da un "human-in-the-loop" prima dell'utilizzo.
  • Consigliamo l'utilizzo di MedLM esclusivamente per sessioni di domande e risposte mediche e Riepilogo dei casi d'uso in questa fase:
    • Domande e risposte nel formato lungo
    • Domande e risposte a scelta multipla
    • Riepiloghi, ad esempio la creazione di riepiloghi dopo la visita o di note relative alla storia e all'esame fisico
  • Esempi di usi di dispositivi medici non consentiti includono (a titolo esemplificativo) limitato a:
    • Analisi delle cartelle cliniche dei pazienti, dei modelli di prescrizione, dei dati geografici, e così via per identificare i pazienti con una possibile diagnosi di oppioidi la dipendenza.
    • Analisi delle informazioni mediche specifiche del paziente per rilevare un patologie letali, come ictus o sepsi, e generano una un allarme o un avviso per avvisare un HCP.
    • Analisi delle informazioni mediche specifiche del paziente presenti nelle cartelle cliniche, inclusi i risultati più recenti del referto mammografico, per fornire un elenco di azioni di follow-up o opzioni di trattamento.
    • Analisi di un elenco prioritario di opzioni di trattamento della depressione autorizzate dalla FDA per un professionista sanitario in base a un'analisi dei risultati segnalati in un database di studi clinici che utilizzano informazioni mediche (ad esempio diagnosi e dati demografici) della cartella clinica del paziente.

Al momento, MedLM è disponibile solo per i clienti inclusi nella lista consentita negli Stati Uniti.

MedLM non è destinato a essere utilizzato come dispositivo medico. Cliente i casi d'uso devono essere coerenti con l'uso previsto e con le condizioni d'uso previste. La funzionalità Domande e risposte deve essere utilizzata solo a scopo didattico e come output di riassunto devono sempre essere esaminati e verificati in modo indipendente dall'utente in base alle proprie il giudizio clinico.

MedLM e PaLM

L'utilizzo di MedLM è simile a quello di PaLM. Tuttavia, a differenza di PaLM, MedLM è stato ottimizzato per attività mediche specifiche, come alcune forme di sintesi e la risposta a domande mediche.

Tuttavia, come per la maggior parte delle nuove applicazioni di LLM, ti invitiamo a eseguire una convalida e/o una messa a punto accurata dell'utilizzo di MedLM per garantire un buon rendimento in queste attività. Per attività che non richiedono competenze mediche specialistiche (ad esempio, attività generali di NLP o attività che si basano su dati medici, ma non richiedono competenze), prevediamo che il rendimento di MedLM possa essere simile come PaLM e incoraggiare gli esperimenti con entrambi i modelli caso d'uso. Consulta anche il paper su Med-PaLM per ulteriori dettagli sulle attività di Domande e risposte su cui è stato addestrato e convalidato MedLM. Funzionalità come l'approfondimento delle risposte in fonti mediche autorevoli o la considerazione della natura variabile nel tempo del consenso medico non sono integrate nel modello, come indicato nella pubblicazione.

In base ai nostri Termini specifici di servizio per l'IA generativa, i clienti non possono utilizzare MedLM per scopi clinici (per chiarezza, ricerca non clinica, pianificazione o altre attività amministrative non è limitata), per fornire consulenza medica o in qualsiasi altro modo che supervisionato da un ente regolatore dei dispositivi medici o che richiede l'autorizzazione o l'approvazione da parte di quest'ultimo.

Modelli MedLM

Nell'attuale release MedLM sono disponibili due modelli:

  • MedLM-medium
  • MedLM-large

Le dimensioni MedLM-medie e MedLM-grandi hanno e forniscono ai clienti ulteriore flessibilità per il loro utilizzo d'uso diversi. MedLM-medium offre ai clienti velocità effettiva e include i dati più recenti. MedLM-large è lo stesso modello della fase di anteprima. Entrambi i modelli continueranno a essere aggiornati durante il ciclo di vita del prodotto. In questa pagina, "MedLM" si riferisce sia a di grandi dimensioni.

Responsabilità del cliente

MedLM è stato sviluppato con servizi sanitari autorizzati e formati per gli utenti professionisti. I clienti e gli utenti finali di Google Cloud devono capire che gli LLM e l'IA generativa sono intrinsecamente probabilistici potrebbero non essere sempre precisi. Senza un'adeguata considerazione o controlli da parte dei clienti, l'utilizzo di modelli di IA generativa nel settore sanitario potrebbe costituire un pericolo per i pazienti a causa di contenuti imprecisi, mancanti o fuorvianti e parziali.

  • I clienti devono implementare misure di mitigazione dei rischi appropriate per tutti gli utilizzi di MedLM, ad esempio formazione e istruzione adeguate per i professionisti, valutazione dell'equità e controlli tecnici appropriati.
  • I clienti devono anche eseguire le proprie valutazioni in termini di prestazioni e sicurezza per garantire la prevenzione di danni per i loro casi d'uso.

MedLM potrebbe produrre risultati meno precisi per alcuni gruppi rispetto agli altri a seconda della domanda e di come viene posta. I clienti devono essere consapevoli che le prestazioni diverse degli output del modello nei diversi gruppi demografici hanno il potenziale di esacerbare le iniquità sanitarie e perpetuare bias dannosi. Tali inesattezze relative agli output non sono un'esclusiva di MedLM. e spesso derivano da molteplici fattori, come le esigenze sociali e strutturali disuguaglianze, equivoci in ambito medico, stereotipi negativi e mancanza di diversità nei dati di addestramento.

  • I clienti dovrebbero valutare l'implementazione di valutazioni incentrate sull'equità e mitigazioni dell'impatto ambientale. Ciò include la valutazione del rendimento e del comportamento del modello per i casi d'uso previsti all'interno di vari gruppi di popolazione (ad esempio razza/etnia, stato socioeconomico (SES), geografia, identità di genere, orientamento sessuale, età, preferenza linguistica, casta e così via); l'ottenimento di feedback sul rendimento; il coinvolgimento di esperti interdisciplinari e partner esterni specializzati nella definizione e nell'affrontare gli aspetti sociali e strutturali della salute; e la realizzazione di attività di monitoraggio continuo per valutare e risolvere i problemi di bias.

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