บรรณาธิการของ Downcodes จะแนะนำให้คุณรู้จักกับ MMed-RAG ซึ่งเป็นระบบรุ่นที่ปรับปรุงแล้วในการดึงข้อมูลหลายรูปแบบใหม่ ซึ่งมีจุดมุ่งหมายเพื่อแก้ไขปัญหาที่มีมายาวนานของภาพลวงตาในแบบจำลองภาษาภาพขนาดใหญ่ทางการแพทย์ (Med-LVLM) จึงมีนัยสำคัญ ปรับปรุงการวินิจฉัยทางการแพทย์ให้มีความแม่นยำและเชื่อถือได้ แกนหลักของ MMed-RAG อยู่ที่กลไกการดึงข้อมูลแบบ Domain-Aware และวิธีการสอบเทียบแบบปรับได้ ซึ่งสามารถเลือกรูปแบบการดึงข้อมูลและข้อมูลเชิงบริบทที่เหมาะสมที่สุดได้อย่างชาญฉลาดโดยอิงตามประเภทภาพทางการแพทย์ที่แตกต่างกัน ส่งผลให้การวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์มีประสิทธิภาพและแม่นยำยิ่งขึ้น ซึ่งไม่เพียงช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการวินิจฉัยเท่านั้น แต่ยังช่วยลดความเสี่ยงของการวินิจฉัยผิดพลาด ซึ่งเป็นแนวทางใหม่สำหรับการพัฒนาการรักษาพยาบาลอัจฉริยะในอนาคต
ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ผลกระทบของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่มีต่ออุตสาหกรรมการแพทย์มีความสำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการวินิจฉัยโรคและการวางแผนการรักษา การพัฒนาแบบจำลองภาษาภาพทางการแพทย์ขนาดใหญ่ (Med-LVLM) มอบความเป็นไปได้ใหม่ๆ ในการใช้เครื่องมือวินิจฉัยทางการแพทย์ที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้น อย่างไรก็ตาม ในการใช้งานจริง โมเดลเหล่านี้มักจะประสบปัญหาที่ไม่สามารถละเลยได้ นั่นก็คือภาพลวงตาของข้อเท็จจริง ปรากฏการณ์นี้อาจไม่เพียงแต่นำไปสู่ผลการวินิจฉัยที่ไม่ถูกต้อง แต่ยังอาจส่งผลร้ายแรงต่อสุขภาพของผู้ป่วยด้วย
เพื่อที่จะแก้ปัญหาที่รบกวน AI ทางการแพทย์นี้ นักวิจัยได้พัฒนาระบบการสร้างการเพิ่มประสิทธิภาพการดึงข้อมูลหลายรูปแบบใหม่ซึ่งมีชื่อว่า MMed-RAG เป้าหมายการออกแบบของระบบนี้คือการปรับปรุงความถูกต้องตามข้อเท็จจริงของ Med-LVLM ซึ่งจะเป็นการเพิ่มความน่าเชื่อถือของการวินิจฉัยทางการแพทย์ จุดเด่นที่สุดของ MMed-RAG คือมีกลไกการดึงข้อมูลแบบ Domain-Aware ซึ่งช่วยให้สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพและแม่นยำยิ่งขึ้นเมื่อประมวลผลภาพทางการแพทย์ประเภทต่างๆ
โดยเฉพาะอย่างยิ่ง MMed-RAG ใช้โมดูลการจดจำโดเมน ซึ่งใช้เพื่อเลือกโมเดลการดึงข้อมูลที่เหมาะสมที่สุดโดยอัตโนมัติตามภาพทางการแพทย์ที่ป้อนเข้า วิธีการเลือกแบบปรับเปลี่ยนนี้ไม่เพียงแต่ปรับปรุงความแม่นยำในการดึงข้อมูลเท่านั้น แต่ยังช่วยให้มั่นใจได้ว่าระบบจะสามารถตอบสนองความต้องการของภาพทางการแพทย์ต่างๆ ได้อย่างรวดเร็ว ตัวอย่างเช่น เมื่อแพทย์อัปโหลดภาพรังสีวิทยา ระบบสามารถระบุได้ทันทีว่าภาพนั้นมาจากช่องใด และเลือกแบบจำลองที่เกี่ยวข้องสำหรับการวิเคราะห์
นอกจากนี้ MMed-RAG ยังแนะนำวิธีการสอบเทียบแบบปรับได้สำหรับการเลือกจำนวนบริบทที่ดึงข้อมูลอย่างชาญฉลาด ในอดีต หลายระบบดึงข้อมูลจำนวนมากในคราวเดียวระหว่างการดึงข้อมูล แต่ข้อมูลนี้ไม่มีประโยชน์สำหรับการวินิจฉัยขั้นสุดท้ายเสมอไป ด้วยการสอบเทียบแบบปรับเปลี่ยนได้ MMed-RAG สามารถเลือกข้อมูลตามบริบทที่เหมาะสมที่สุดในสถานการณ์ต่างๆ ได้ ซึ่งจะช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของการใช้ข้อมูล
บนพื้นฐานของระบบนี้ MMed-RAG ยังรวมเอากลยุทธ์การปรับแต่งตามความชอบแบบ RAG เข้าไปด้วย วัตถุประสงค์ของกลยุทธ์นี้คือเพื่อปรับปรุงการจัดแนวข้ามโมดัลและโดยรวมของแบบจำลองเมื่อสร้างคำตอบ
โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ระบบได้ออกแบบคู่การตั้งค่าบางคู่เพื่อสนับสนุนให้แบบจำลองใช้รูปภาพทางการแพทย์ได้อย่างเต็มที่เมื่อสร้างคำตอบ แม้ว่าคำตอบบางข้อจะถูกต้องหากไม่มีรูปภาพก็ตาม พยายามหลีกเลี่ยง ด้วยวิธีนี้ ไม่เพียงแต่ปรับปรุงความแม่นยำของการวินิจฉัยเท่านั้น แต่ยังช่วยให้แบบจำลองเข้าใจข้อมูลบริบทที่ดึงมาได้ดีขึ้น เมื่อเผชิญกับความไม่แน่นอน และหลีกเลี่ยงการรบกวนจากข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้อง
จากการทดสอบชุดข้อมูลทางการแพทย์หลายชุด MMed-RAG ทำงานได้ดีมาก นักวิจัยพบว่าระบบปรับปรุงความแม่นยำของข้อเท็จจริงโดยเฉลี่ย 43.8% ซึ่งเพิ่มความน่าเชื่อถือของ AI ทางการแพทย์ได้อย่างมาก ความสำเร็จนี้ไม่เพียงแต่อัดฉีดแรงผลักดันใหม่ให้กับกระบวนการสร้างอัจฉริยะในสาขาการแพทย์เท่านั้น แต่ยังให้แนวคิดอ้างอิงสำหรับการพัฒนาเครื่องมือวินิจฉัยทางการแพทย์ในอนาคตอีกด้วย
ด้วยการถือกำเนิดของ MMed-RAG เราคาดหวังได้ว่า AI ทางการแพทย์ในอนาคตจะสามารถให้บริการแพทย์และผู้ป่วยได้แม่นยำยิ่งขึ้น และตระหนักถึงวิสัยทัศน์ของการดูแลสุขภาพอัจฉริยะอย่างแท้จริง
บทความ: https://arxiv.org/html/2410.13085v1
ทางเข้าโครงการ: https://github.com/richard-peng-xia/MMed-RAG
ไฮไลท์:
ระบบ MMed-RAG ปรับปรุงความสามารถในการประมวลผลของภาพทางการแพทย์ต่างๆ ผ่านกลไกการดึงข้อมูลแบบ Domain-Aware
วิธีการสอบเทียบแบบปรับเปลี่ยนช่วยให้มั่นใจได้ว่าการเลือกบริบทการดึงข้อมูลมีความแม่นยำมากขึ้นและการใช้ข้อมูลมีประสิทธิภาพมากขึ้น
ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าความแม่นยำตามข้อเท็จจริงของ MMed-RAG ในชุดข้อมูลทางการแพทย์หลายชุดได้รับการปรับปรุงขึ้น 43.8%
การเกิดขึ้นของ MMed-RAG ถือเป็นความก้าวหน้าครั้งสำคัญในด้านความแม่นยำและความน่าเชื่อถือของ AI ทางการแพทย์ โดยชี้ให้เห็นทิศทางสำหรับการพัฒนาการดูแลทางการแพทย์อัจฉริยะในอนาคต เราหวังว่าจะได้รับผลการวิจัยที่คล้ายกันมากขึ้นซึ่งจะเป็นประโยชน์ต่อแพทย์และผู้ป่วยมากขึ้น!