(English Version Below)

人工知能の世界では、医療の未来は驚くほどマルチモーダルに見えます。これは、医療画像、臨床ノート、検査結果、電子健康記録、ゲノムなどのさまざまなデータ源をAIシステムに統合するという概念で、患者のケアを改善することを目指しています。しかし、これが一般の人々にとって何を意味するのでしょうか？それは私たちが病気を診断し、治療する方法を革新し、医療をよりパーソナライズされ、効率的にする可能性があります。

Google ResearchのHealth AI部門の責任者であるGreg Corradoと、Google ResearchのエンジニアリングとリサーチのVPであるYossi Matiasによるブログ投稿によれば、医療は本質的にマルチモーダルです。臨床医はケアを提供する際に、幅広いデータを解釈し、AIシステムはこれらのモダリティ内の特定のタスクで専門家レベルのパフォーマンスを発揮しています。

例えば、一部のAIシステムはCTスキャンの処理に長けている一方で、他のシステムは高倍率病理スライドの分析に優れており、また別のシステムは稀な遺伝的変異の探索に熟練しています。課題は、これらの能力を統合して、すべての情報源から情報を活用できる医療AIシステムを作り出すことです。

著者たちは、この目標を達成するためのアプローチのスペクトルを説明しています。これには、ツールの使用、モデルの移植、一般的なシステムの作成などが含まれます。各アプローチには強みと限界があり、著者たちはこれらの技術の評価には、医療コミュニティや医療生態系との協力が必要だと強調しています。

成功すれば、マルチモーダルな医療AIシステムは、専門的な医療、医療研究、消費者向けアプリケーションにおける新しい補助技術の基盤となる可能性があります。これにより、医療へのアプローチが革新され、患者が受けるケアの質が向上する可能性があります。

結論として、医療の未来はますますデジタル化が進み、AIが中心的な役割を果たすようになっています。これらの技術が進化し熟成するにつれて、ケアの質や患者の結果の大幅な改善が見込まれます。一般の人々にとって、これはより早い診断、よりパーソナライズされた治療、そして最終的にはより良い健康結果を意味する可能性があります。医療の未来はここにあり、それはマルチモーダルです。

The Future of Medicine is Multimodal

In the world of artificial intelligence, the future of medicine looks remarkably multimodal. This is a concept that involves the integration of various data sources, such as medical images, clinical notes, lab tests, electronic health records, and genomics, into AI systems to improve patient care. But what does this mean for the average person? It could revolutionize the way we diagnose and treat diseases, making healthcare more personalized and efficient.

According to a blog post by Greg Corrado, Head of Health AI at Google Research, and Yossi Matias, VP, Engineering and Research at Google Research, medicine is inherently multimodal. Clinicians interpret a wide range of data when providing care, and AI systems have shown expert-level performance on specific tasks within these modalities.

For example, some AI systems are adept at processing CT scans, while others excel at analyzing high magnification pathology slides, and others still are proficient at hunting for rare genetic variations. The challenge lies in integrating these capabilities to create medical AI systems that can leverage information from all these sources.

The authors describe a spectrum of approaches to achieving this goal. These include tool use, model grafting, and creating generalist systems. Each approach has its strengths and limitations, and the authors emphasize the need for careful evaluation of these technologies in collaboration with the medical community and healthcare ecosystem.

If successfully matured, multimodal medical AI systems could serve as the basis for new assistive technologies across professional medicine, medical research, and consumer applications. This could potentially revolutionize the way we approach healthcare and improve the quality of care patients receive.

In conclusion, the future of medicine is looking increasingly digital, with AI playing a central role. As these technologies continue to evolve and mature, we can expect to see significant improvements in the quality of care and patient outcomes. For the average person, this could mean faster diagnoses, more personalized treatments, and ultimately, better health outcomes. The future of medicine is here, and it's multimodal.

参考

[1] https://ai.googleblog.com/feeds/posts/default?alt=rss. "Multimodal medical AI". 2023-08-03.

[2] Michael Wallner. "Build and train computer vision models to detect car positions in images using Amazon SageMaker and Amazon Rekognition". 2023-08-03.

[3] Peter Chung. "Accelerate business outcomes with 70% performance improvements to data processing, training, and inference with Amazon SageMaker Canvas". 2023-08-03.

[4] Haje Jan Kamps. "The future of AI is video, and it’s coming at us fast". 2023-08-03.

[5] LucianoSphere. "Large Language Models in Light of the Turing Test and the Chinese Room Argument". 2023-08-03.

Other References and Readings

[1] https://ai.googleblog.com/feeds/posts/default?alt=rss. "Multimodal medical AI". 2023-08-03

[2] Michael Wallner. "Build and train computer vision models to detect car positions in images using Amazon SageMaker and Amazon Rekognition". 2023-08-03

[3] Peter Chung. "Accelerate business outcomes with 70% performance improvements to data processing, training, and inference with Amazon SageMaker Canvas". 2023-08-03

[4] Haje Jan Kamps. "The future of AI is video, and it’s coming at us fast". 2023-08-03

[5] LucianoSphere. "Large Language Models in Light of the Turing Test and the Chinese Room Argument". 2023-08-03

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