谷歌推生成式AI医疗模型MedLM 专业考试准确率达85%

**划重点:**

1. 🚀 谷歌MedLM模型首次亮相，专为医疗保健行业定制。

2. 🏥 MedLM模型基于Med-PaLM2，在美国医学执照考试中取得85%准确率，相当于“专家”医生水平。

3. 🌍 谷歌计划整合Gemini模型，进一步拓展MedLM的人工智能功能，服务于全球医疗行业。

谷歌日前发布了MedLM生成式人工智能模型，专门为医疗保健领域设计。根据公司发布的博客文章，该模型的前两个版本已经面向美国谷歌云客户开放，通过谷歌的Vertex AI平台提供，该平台使用机器学习工作流来指导用户进行生成式人工智能模型的训练、评估和部署。

MedLM模型基于Med-PaLM2，这是谷歌推出的第二代“医学调校”人工智能工具，也是大型语言模型（LLMs）的一部分。据谷歌表示，Med-PaLM2今年在美国医学执照考试问题上取得85%的准确率，这被等同于“专家”医生水平。与去年首个Med-PaLM模型相比，Med-PaLM2的得分提高了18%。

这两个MedLM模型的区别主要体现在它们的大小上:“第一个MedLM模型更大，设计用于处理复杂任务。而第二个是中等模型，可以进行微调，最适合在各种任务中扩展使用。” 谷歌在博客文章中解释道。

谷歌还计划在未来几个月将基于Gemini的模型整合到MedLM系列中，以进一步扩展MedLM的人工智能功能。

新推出的AI工具旨在服务于医疗行业的各个方面，包括医院、药物开发、面向患者的聊天机器人等。在博客文章中，谷歌强调了一些组织已经开始测试MedLM套件的情况，并表示其中许多组织“正在将其纳入解决方案的生产中，或扩大其测试范围”。

在HCA Healthcare的试点项目中，MedLM技术被用于增强Augmedix的技术，该技术旨在监听临床医生和患者的对话，并自动将其翻译成医学记录。谷歌表示，将MedLM的生成式人工智能与Augmedix的自然语言处理结合使用，将有助于不断提高生成记录的质量，同时也使得跨医院扩展转录技术变得更加容易和经济实惠。

BenchSci将MedLM添加到其现有的AI驱动的研发平台，旨在增强ASCEND引擎快速筛选大量临床数据并识别某些疾病与生物标志物之间的联系。

Accenture和Deloitte也成为MedLM工具的早期采用者，前者旨在加速对临床文件、注册表格、医疗索赔等的AI处理，后者旨在提高联系中心代理商进行患者匹配的效率。

谷歌表示，未来将继续在医疗保健领域推出新的MedLM模型，以进一步提升其在人工智能领域的影响力。