Google triển khai MedLM: Mô hình mang tính đột quá trong ngành chăm sóc sức khỏe

Đây là nỗ lực mới nhất của Google nhằm thương mại hóa các công cụ AI trong  ngành chăm sóc sức khỏe, do sự cạnh tranh giành thị phần gay gắt giữa các đối thủ như Amazon và Microsoft HCA Healthcare.

Bộ MedLM bao gồm một mô hình AI cỡ lớn và vừa, cả hai đều được xây dựng trên Med-PaLM 2 – mô hình ngôn ngữ lớn được đào tạo dựa trên dữ liệu y tế mà Google công bố lần đầu tiên vào tháng 3. Google cho biết mặc dù chi phí của bộ AI thay đổi tùy thuộc vào cách các công ty sử dụng mô hình khác nhau, nhưng mô hình cỡ trung bình sẽ ít tốn kém hơn. 

Google chia sẻ thêm họ cũng có kế hoạch giới thiệu các phiên bản AI Gemini dành riêng cho chăm sóc sức khỏe. Đây là mô hình AI mới nhất và “mạnh mẽ nhất” của công ty đến thời điểm hiện tại.

Aashima Gupta, giám đốc toàn cầu về chiến lược và giải pháp chăm sóc sức khỏe của Google Cloud, cho biết công ty nhận thấy rằng các mô hình AI được điều chỉnh về mặt y tế khác nhau có thể thực hiện một số nhiệm vụ tốt hơn các mô hình khác. Đó là lý do tại sao Google quyết định giới thiệu một bộ mô hình thay vì cố gắng xây dựng một giải pháp “phù hợp cho tất cả”. 

Ví dụ: Google cho biết mô hình MedLM lớn của họ sẽ tốt hơn trong việc thực hiện các nhiệm vụ phức tạp đòi hỏi kiến ​​thức sâu và nhiều sức mạnh tính toán, chẳng hạn như tiến hành một nghiên cứu sử dụng dữ liệu từ toàn bộ bệnh nhân của tổ chức chăm sóc sức khỏe. Nhưng theo Gupta, nếu các công ty cần một mô hình linh hoạt hơn có thể được tối ưu hóa cho các chức năng cụ thể hoặc theo thời gian thực, chẳng hạn như tóm tắt sự tương tác giữa bác sĩ và bệnh nhân, thì mô hình cỡ trung bình sẽ hoạt động tốt hơn.

CÁC TRƯỜNG HỢP SỬ DỤNG TRONG THẾ GIỚI THỰC

Khi Google công bố Med-PaLM 2 vào tháng 3, ban đầu công ty cho biết mô hình có thể được sử dụng để trả lời các câu hỏi như “Dấu hiệu cảnh báo viêm phổi là gì?”. Nhưng khi công ty thử nghiệm công nghệ này với khách hàng, các trường hợp sử dụng đã thay đổi, theo Greg Corrado, người đứng đầu bộ phận AI về sức khỏe của Google. 

Corrado cho biết các bác sĩ lâm sàng thường không cần trợ giúp với những câu hỏi về bản chất của bệnh lý, vì vậy Google không nhận thấy nhiều nhu cầu về những khả năng đó từ khách hàng. Thay vào đó, các tổ chức y tế thường muốn AI giúp giải quyết nhiều vấn đề hậu cần hơn, như quản lý giấy tờ.  

Ví dụ: HCA Healthcare, một trong những hệ thống y tế lớn nhất ở Mỹ, đã thử nghiệm công nghệ AI của Google kể từ mùa xuân. Công ty đã công bố sự hợp tác chính thức với Google Cloud vào tháng 8 nhằm mục đích sử dụng AI tổng hợp của mình để “cải thiện quy trình làm việc đối với các nhiệm vụ tốn thời gian”. 

CHỨC NĂNG GHI CHÉP, BÀN GIAO CA TỰ ĐỘNG

Tiến sĩ Michael Schlosser, phó chủ tịch cấp cao về chuyển đổi và đổi mới chăm sóc tại HCA, cho biết công ty đã sử dụng MedLM để giúp các bác sĩ cấp cứu tự động ghi lại các tương tác của họ với bệnh nhân. Ví dụ: HCA sử dụng hệ thống tài liệu giọng nói của một công ty có tên Augmedix để ghi lại các cuộc họp giữa bác sĩ và bệnh nhân. Sau đó, bộ MedLM của Google có thể lấy những bản ghi đó và chia chúng thành các thành phần của ghi chú của nhà cung cấp.

Schlosser cho biết HCA đã sử dụng MedLM trong các phòng cấp cứu tại bốn bệnh viện và công ty muốn mở rộng việc sử dụng trong năm tới. Schlosser cho biết thêm, đến tháng 1/2024, ông kỳ vọng công nghệ của Google sẽ thành công hơn mà không cần sự trợ giúp từ nhà cung cấp. 

Đối với các bác sĩ có thể dành tới bốn giờ mỗi ngày cho công việc giấy tờ văn thư, Schlosser cho biết việc tiết kiệm thời gian và công sức sẽ tạo ra sự khác biệt trong hiệu quả công việc. 

Schlosser chia sẻ với CNBC: “Đó là một bước tiến lớn đối với chúng tôi. Bây giờ, chúng tôi nghĩ rằng chúng tôi sẽ đạt đến điểm mà AI có thể tự mình tạo ra hơn 60% ghi chú một cách chính xác trước khi chúng tôi nhờ con người thực hiện đánh giá và chỉnh sửa”. 

Schlosser cho biết HCA cũng đang nỗ lực sử dụng MedLM để phát triển công cụ chuyển tiếp cho y tá. Công cụ này có thể đọc qua hồ sơ sức khỏe điện tử và xác định thông tin liên quan để y tá chuyển sang ca tiếp theo. 

Việc chuyển giao “tốn công sức” và là một điểm thực sự gây khó khăn cho các y tá, vì vậy việc tự động hóa quy trình giúp nâng cao hiệu quả. Các y tá trên khắp các bệnh viện của HCA thực hiện khoảng 400.000 lượt chuyển giao mỗi tuần và hai bệnh viện HCA đã thử nghiệm công cụ chuyển giao y tá. Schlosser cho biết các y tá tiến hành so sánh song song giữa quá trình chuyển giao truyền thống và chuyển giao do AI tạo ra và đưa ra phản hồi.

NHỮNG RỦI RO CỦA MÔ HÌNH MEDLM

Tuy nhiên, MedLM vẫn là mô hình đang phát triển không thể tránh khỏi những rủi ro. Schlosser cho biết việc các mô hình AI có thể đưa ra thông tin không chính xác là một thách thức lớn và HCA đã hợp tác với Google để đưa ra các phương pháp hay nhất nhằm giảm thiểu những thông tin bịa đặt đó. Ông nói thêm rằng các giới hạn về mã thông báo, hạn chế lượng dữ liệu có thể được cung cấp cho mô hình và việc quản lý AI theo thời gian là những thách thức bổ sung đối với HCA. 

Mặc dù vậy, Schlosser cho biết phản hồi ban đầu của các nhà cung cấp đối với MedLM là tích cực và HCA đang nỗ lực triển khai công nghệ này một cách có trách nhiệm.

Ông nói: “Chúng tôi đang rất thận trọng với cách tiếp cận những mô hình AI này. Chúng tôi không sử dụng những trường hợp mà kết quả đầu ra có thể ảnh hưởng đến việc chẩn đoán và điều trị của bệnh nhân”.

Google cũng có kế hoạch giới thiệu các phiên bản dành riêng cho chăm sóc sức khỏe của Gemini cho MedLM trong tương lai. Corrado và Gupta của Google cho biết Gemini vẫn đang ở giai đoạn đầu và mô hình cần được thử nghiệm và đánh giá với khách hàng trong các cơ sở chăm sóc sức khỏe để kiểm soát trước khi triển khai rộng rãi hơn thông qua MedLM.