香港研究センター（中国）が脳手術を支援するAIを発表

中国科学院香港支部人工知能ロボットセンター（CAIR）は3月11日、脳神経外科医がより効率的な臨床診断を提供し、包括的な参考資料に基づいてより良い医学的判断を下せるよう支援するAIモデルCARES Copilot 1.0をリリースした。

同センターの劉紅斌事務局長は、CARES Copilot 1.0システムは香港地域と中国本土のいくつかの病院で内部テストを実施したと語った。これは医師のワークフローに実装されており、手術計画の準備や術後の問題の管理に役立ちます。

3月11日に香港サイエンスパークで行われたライブプレゼンテーションで、香港中文大学外科部脳神経外科部長のダニー・チャン・タットミン氏は、CARES Copilot 1.0モデルが数秒以内に複数の学術論文から引用を含む重要な情報を生成し、回答の正確性を確保できることを実演しました。チャン氏は、このツールは最大95％の精度を達成できると述べた。

香港のInnoHK研究プログラムが共同出資する人工知能・ロボティクスセンターによる最新の取り組みは、ChatGPTの親会社であるOpenAIなどの現在のAIリーダーに追いつくために、さまざまなAIイノベーションを開発しようとする中国政府機関の取り組みを反映している。

Meta の Llama 2 大規模言語モデル (LLM) をベースにした CARES Copilot 1.0 エンジンは、医療分野向けに特別に設計された、テキスト、画像、磁気共鳴画像 (MRI)、コンピューター断層撮影 (CT)、超音波などのさまざまなマルチモーダル データベースでトレーニングされています。 LLM は、ChatGPT や同様の合成 AI サービスをトレーニングするために使用されるテクノロジーでもあります。

しかし、劉鴻斌氏は、現在、脳外科手術に関する専門データベースの数は依然限られており、病院間の連携も確立されていないと述べた。しかし、「AI業界では、データセットが大きいほど、より強力なモデルをトレーニングできることも一般的にわかっています」と彼は述べた。

その制限を克服するために、Liu 氏は、研究チームが CARES Copilot 1.0 に何千もの国際的な医学教科書、学術論文、脳神経外科のガイドラインを提供したと指摘しました。

「臨床上の意思決定は、CTスキャン、MRI、患者の生理学的検査結果など、複数の情報源に依存しています。したがって、私たちは医師が複数の情報源を組み合わせてより正確な決定を下せるようにしたいと考えています」とLiu氏は語った。