Google представила будущее медицины 🗒

Технологии и медицина постепенно сливаются в одно целое, и Google сделала шаг, который может изменить будущее здравоохранения. В своём отчёте о проекте Health AI Agents компания показала новый подход к созданию медицинских ИИ-систем. Вместо того чтобы разрабатывать универсальную модель вроде «Doctor-GPT», Google предложила концепцию Personal Health Agent (PHA) — многоагентной системы, которая состоит из нескольких специализированных ИИ, каждый из которых выполняет свою ключевую роль.

Каждый из этих ИИ выполняет свою уникальную задачу. Например, первый агент, Data Science Agent, работает с данными с носимых устройств и лабораторных анализов. Второй агент, Domain Expert, проверяет медицинские факты и актуальные знания. И, наконец, третий — Health Coach, который помогает пользователю ставить цели, следить за прогрессом и, что важно, добавляет элемент эмпатии в общение.

Эти агенты взаимодействуют друг с другом через оркестратор с памятью, который хранит информацию о целях и барьерах пользователя, чтобы всё взаимодействие было персонализированным и последовательным. В целом, эта система призвана не просто дать ответ на ваш вопрос, но и быть полезным инструментом для управления здоровьем на долгосрочной основе.

Почему этот подход может стать революционным? 👍

Традиционные медицинские ИИ-агенты часто ограничиваются базовыми задачами: они могут помочь с диагностикой или предоставить стандартные рекомендации. Но они не обладают «человеческим» подходом, который нужен для настоящего взаимодействия. PHA же предлагает более гибкую систему, способную адаптироваться под нужды конкретного человека. Этот многоагентный подход даёт возможность более глубоко учитывать все аспекты здоровья и сочетать знания, эмпатию и личные предпочтения.

Кроме того, в системе используются данные с носимых устройств, такие как Fitbit, что позволяет более точно мониторить состояние здоровья в реальном времени. Например, один из экспериментов, включавший пользователей Fitbit, показал, что взаимодействие с PHA было более эффективным, чем с обычными языковыми моделями, с улучшением результатов на 5-39% в зависимости от сложности запроса.

RHA превосходит многие модели в десятках медицинских задач, но работает медленнее одиночных агентов и требует улучшения защиты данных, аудиторских проверок и соблюдения норм. Google планирует адаптировать систему для эмпатичного и ответственного общения в медицине.

Data Science