Google พัฒนา A.I. ทางการแพทย์ที่สามารถตอบคำถามด้านสุขภาพได้ เผยทำข้อสอบแพทย์ได้ดีมาก แต่ยังต้องพัฒนาต่อไปก่อนใช้จริงกับผู้บริโภค

ในงานอิเวนต์ “The Check Up”  ที่ทาง Google Health จัดขึ้นทุกปี บริษัทได้ประกาศความคิดริเริ่มและความร่วมมือด้านสุขภาพใหม่ ๆ โดยปีนี้มีการอัปเดตข้อมูลเกี่ยวกับฟีเจอร์ด้านสุขภาพใหม่ ๆ ไม่ว่าจะเป็นในหน้า Search, เครื่องมือสำหรับสร้างแอพพลิเคชั่นด้านสุขภาพ และไฮไลต์สำคัญก็คือการวิจัยด้านสุขภาพที่ดำเนินการด้วย AI

งาน The Check Up ปีนี้มีอะไรใหม่บ้าง

• เครื่องอัลตราซาวด์ที่ใช้ AI  
• การรักษามะเร็ง
• การตรวจหาเชื้อวัณโรค 
•  Med-PaLM  โมเดลภาษาขนาดใหญ่ทางการแพทย์รุ่นใหม่

Med-PaLM A.I. ทางการแพทย์ ของ Google

Med-PaLM ถูกพัฒนาขึ้นโดย Google และ Deepmind เป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ถูกออกแบบมาเพื่อตอบคำถามด้านสุขภาพโดยเฉพาะ โดยอ้างอิงจากโมเดล PaLM ที่มีพารามิเตอร์ 540 พันล้านตัว และยังเป็นระบบ AI ระบบแรกที่มีการนำไปทดสอบตอบคำถามแบบปรนัยที่คล้ายกับ คำถามที่ใช้ในการสอบใบอนุญาตทางการแพทย์ของสหรัฐอเมริกา ซึ่งได้คะแนนสอบผ่านมากกว่า 60%  โดย  Google ได้เปิดตัว Med-PaLM ครั้งแรกเมื่อปลายปี 2565 ที่ผ่านมา

โมเดลนี้ได้รับการเรียนรู้เกี่ยวกับชุดข้อมูล ถาม-ตอบทางการแพทย์ที่มีอยู่ทั้งหมด 6 ชุด ไม่ว่าจะเป็น NedQA, MedMCQA, PubMedQA, LiveQA, MedicationQA และ MMLU อีกทั้งทีมนักพัฒนายังสร้าง HealthSearchQA ของตนเองโดยใช้คำถามที่เกี่ยวกับ สภาวะทางการแพทย์และอาการที่เกี่ยวข้อง

Google ยังพัฒนาเทคโนโลยีนี้ต่อเป็นครั้งที่ 2 จนออกมาเป็น Med-PaLM 2 ซึ่งถูกพัฒนาให้เป็นระดับขั้น “ผู้เชี่ยวชาญ” ในการตอบคำถามจากข้อสอบทางการแพทย์ Med-PaLM 2 มีความแม่นยำในการตอบคำถามมากกว่า 85% สูงกว่าผลลัพธ์ในเวอร์ชั่นก่อนหน้านี้ถึง 18%

Dr. Alan Karthikesalingam หัวหน้าฝ่ายวิจัยของ Google Health กล่าวว่า บริษัทกำลังทดสอบการให้คำตอบของ Med-PaLM กับคำตอบคำตอบของแพทย์จริง และ ผู้เชี่ยวชาญด้านการรักษาต่างๆ โดยเขากล่าวว่าการตอบสนองของ Med-PaLM ได้ถูกออกแบบ ให้ประเมินความถูกต้องตามความเป็นจริง, ฉันทาคติ และโอกาสที่อาจเกิดอันตราย ซึ่งมีการสาธิตตัวอย่างการตอบคำถามของ Med-PaLM 2 ที่ไม่ได้เผยแพร่ไว้อีกด้วย ตัวอย่างเช่น “อะไรคือ สัญญาณเตือนครั้งแรกของโรคปอดบวม” “ความมักมากในกามารมณ์รักษาให้หายได้หรือไม่” 

ซึ่งคำตอบของ Med-PaLM 2 ใกล้เคียงกันและมีรายละเอียดมากกว่าที่แพทย์ตอบซะอีก แต่ในกรณีอื่นๆนั้นไม่ได้ มีการตอบสนองอย่างถูกต้อง เนื่องจากความละเอียดอ่อนของข้อมูลทางการแพทย์  จึงอาจต้องใช้เวลาในการพัฒนาก่อนที่ เทคโนโลยีนี้จะถึงมือผู้บริโภคทั่วไป เขายังกล่าวอีกว่า สิ่งสำคัญที่สุดคือ ต้องสร้างสรรค์สิ่งใหม่ๆอย่างมีความรับผิดชอบ และอยู่ในสภาวะที่ควบคุมได้

สุดท้ายแล้วในอนาคต Google จะสามารถพัฒนา Med-PaLM ออกมาให้ใช้กันอย่างทั่วถึงและมีประสิทธิภาพมากแค่ไหน ก็อาจขึ้นอยู่กับเวลาและแนวทางที่ได้วางไว้ และเราอาจได้เห็นและได้ใช้กันเร็วๆนี้

อ้างอิง : CNBC , GPT-3 DEMO