Google Research の Health AI 責任者である Greg Corrado 氏と、 Google Research のエンジニアリングおよびリサーチ担当副社長である Yossi Matias 氏は、LLM にマルチモーダル機能を導入するためのさまざまなアプローチを概説するブログ投稿を公開し、マルチモーダル構築の扱いやすさに関するいくつかの興味深い結果を共有しました。医療LLM。ここでこの記事のポイントを見てみましょう。医療の分野では、臨床医は医療画像、臨床記録、臨床検査、電子医療記録、ゲノミクスなどのさまざまな種類のデータを利用して治療を提供します。人工知能 (AI) システムは、CT スキャンや病理スライドなどの特定の種類のデータの分析において大幅な進歩を遂げました。ただし、より包括的な医療 AI システムを構築するには、これらのさまざまなデータ形式を統合する必要があります。マルチモーダル AI システムを構築するには、ツールの使用、モデルのグラフティング、ジェネラリスト システムという 3 つの主なアプローチがあります。ツール使用アプローチでは、中央の AI システムがさまざまなモダリティの分析を特殊なソフトウェア サブシステムにアウトソーシングします。たとえば、医療 AI システムは胸部 X 線画像を分析のために放射線科 AI システムに送信できます。このアプローチはサブシステム間の柔軟性と独立性を提供しますが、サブシステム間の慎重な通信が必要です。モデル グラフティングのアプローチには、各モダリティに特化したニューラル ネットワークを適応させて AI システムに直接接続することが含まれます。これは、新しいモダリティからのデータを AI システムの入力空間にマッピングすることで実現できます。たとえば、ニューラル ネットワーク分類器をトレーニングしてスパイログラム (呼吸能力の評価に使用) を解釈することができ、その出力を AI システムの入力として機能するように適合させることができます。このアプローチにより、AI システムは各モダリティの既存のモデルを活用できますが、モダリティごとにアダプターを構築する必要があります。最も野心的なアプローチは、あらゆるモダリティからの情報を処理できる、完全に統合されたジェネラリスト AI システムを構築することです。このアプローチには、言語モデルとビジョン エンコーダーを、さまざまな種類の生物医学データを解釈できる単一のモデルに結合することが含まれます。この汎用システムは最大限の柔軟性とモダリティ間の情報転送を提供しますが、計算コストが高くなり、ドメインの専門性が低下する可能性があります。アプローチの選択は、特定の使用例で求められる柔軟性、シンプルさ、結果の品質などのさまざまな要因によって異なります。医療におけるさまざまな用途に最も効果的なアプローチを決定するには、継続的な研究と医療提供者および業界パートナーとの協力が必要です。マルチモーダル機能を AI システムに統合すると、医療専門家向けの支援技術の提供、医学研究のサポート、消費者向けアプリケーションの強化により、医療に革命をもたらす可能性があります。ただし、これらのテクノロジーの有効性と安全性を確保するには、慎重な評価と医療界との協力が不可欠です。