MedLM モデルの概要

免責事項: Vertex AI の MedLM は、許可リストに登録されたお客様にご利用いただけます。この許可リストに登録された一般提供リリース（米国限定の一般提供）では、医療関連の Q＆A と医療に関する要約の使用に重点を置いています。MedLM API を使用することにより、お客様は、生成 AI の禁止使用ポリシーおよび Google Cloud Platform のサービス固有の規約に同意して、MedLM の使用に関する規制上の問い合わせに対応するために、誠意を持って Google に通知し、調整することに同意するものとします。このプロダクトでは、Google Cloud Platform 利用規約に記載されている制限に従って、データ処理セキュリティ規約に概説されているとおり、個人データを処理できます。詳細については、リリースステージの説明をご覧ください。Google Cloud Platform サービスの使用を含む業務提携契約を Google と締結することを条件とし、MedLM API を使用して、1996 年の医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律（HIPAA）および / または HIPAA に基づく修正もしくは規制の対象となる保護医療情報を処理できます。

注意:

お客様は、MedLM の本番環境での使用を有効にする前に、Google プロダクトチームに連絡して、使用方法について打ち合わせを行う必要があります。
MedLM は、医療機器として使用するために設計、開発されたものではありません。いかなる出力も医療従事者（HCP）によって確認される必要があり、直接診断を行うべきではありません。
生成された出力は、必ずしも完全に信頼できるとは限りません。LLM と生成 AI の性質上、出力には誤った情報や偏った情報（ステレオタイプや他の有害なコンテンツなど）が含まれている可能性があるため、確認する必要があります。すべての要約や回答は、最終版ではなく草稿とお考えください。
Vertex AI でポリシー（Google Cloud Platform 利用規定や生成 AI の使用禁止ポリシーなど）違反のコンテンツが検出された場合、レスポンスは返されません。
MedLM は、HCP が Q＆A の目的で使用する場合、医療トレーニング用の教育ツールとして使用することや、HCP の事前トレーニングを強化することを意図しています。
LLM の出力は、プロンプトで指定された形式に忠実に従うとは限りません。各フィールドの情報を抽出するプロンプトの設計では、元の形式から逸脱する（フィールド名のダッシュ、大文字と小文字の正確な区別など）可能性を考慮する必要があります。

背景

MedLM は、医療業界向けに微調整された基盤モデルファミリーです。Med-PaLM 2 は、MedLM を支える Google Research が開発したテキストベースのモデルの一つで、米国医師免許試験（USMLE）形式の質問に回答し、人間の専門家レベルに到達した最初の AI システムです。これらのモデルの開発は、医療関連の質問への回答や要約の下書きなど、特定のお客様のニーズに基づいています。

MedLM モデルカード

MedLM モデルカードには、MedLM の用途、データの概要、安全性に関する情報など、モデルの詳細が表示されます。MedLM モデルカードの PDF 版をダウンロードするには、次のリンクをクリックします。

MedLM モデルカードをダウンロードする

規制に関する情報

MedLM の用途

MedLM は、Google Research による医療用に調整された大規模言語モデル Med-PaLM 2 をベースにしています。このドキュメントは、質問の回答や、既存のドキュメントから要約の下書き（使用前にユーザーによってレビュー、編集、承認される）を作成する目的で使用されます。また、MedLM は、医療従事者（HCP）が HCP を支えるために、医学的な質問と回答を行う教育目的にも使用されます。

使用条件と対象範囲外のアプリケーション

MedLM のお客様とユーザーは、生成 AI の使用禁止ポリシー、Google Cloud Platform サービス固有の規約、利用規約、利用規定、ユーザーガイド、その他のプロダクトドキュメントを遵守する必要があります。
サービス固有の規約の一部として、お客様は、MedLM を、臨床目的（明確にするために記すと、非臨床研究、スケジュール設定などの管理業務は制限されません）、医学的助言を提供する目的、または医療機器規制機関の監督下にある、もしくは医療機器規制当局の許可または承認を必要とする方法で使用することはできません。
- 患者への直接使用は禁止されています。このプロダクトは、ヘルスケアとライフサイエンス業界で高度な専門知識、教育、経験を有する臨床医、HCP、ナレッジワーカー向けの補助ツールとして機能します。
- MedLM を医療機器としてのソフトウェアとして使用することは禁止されています。
MedLM の用途は、使用前に「人間参加型」でレビューされるドキュメントとレスポンスの下書きを作成することです。
現段階では、医療 Q＆A と要約のユースケースにのみ MedLM を使用することをおすすめします。
- 長文形式の Q＆A
- 多肢選択式の Q＆A
- 要約（診察の概要や履歴、身体検査のメモなど）
許可されていない医療機器の使用例として、以下が挙げられます（ただし、これらに限定されません）。
- 患者記録、処方パターン、地理的データなどを分析して、オピオイド中毒と診断される可能性のある患者を特定する。
- 患者固有の医療情報を分析して、脳卒中や敗血症などの生命を脅かす状態を検出し、アラームやアラートを生成して HCP に通知する。
- 最新のマンモグラフィレポートなど、医療記録にある患者固有の医療に関する情報を分析することで、フォローアップ対応や治療の選択肢の一覧を提供する。
- 患者の医療記録からの医療に関する情報（診断やユーザー属性など）を使用して、臨床研究のデータベースで報告された結果の分析に基づき、FDA が承認したうつ病の HCP による治療方法の優先順位リストを分析する。

MedLM は現在、米国の許可リストに登録されたお客様にのみご利用いただけます。

MedLM は医療機器としての使用を目的としたものではありません。お客様のユースケースは、意図する用途および使用条件と一致している必要があります。Q&A は教育目的のみに使用するものであり、要約の出力は、常に臨床判断に基づいてユーザーが個別にレビューおよび検証する必要があります。

MedLM と PaLM の比較

MedLM の使用方法は PaLM の使用方法と似ています。ただし、PaLM とは異なり、MedLM は要約や医療に関する質問への回答など、特定の医療タスクに合わせて調整されています。

ただし、LLM のほとんどの新しいアプリケーションと同様に、これらのタスクで良好なパフォーマンスを確保するために、MedLM の使用を慎重に検証し、チューニングすることをおすすめします。専門的な医療専門知識を必要としないタスク（一般的な NLP タスクや、医療データを操作する必要があるが、専門知識を必要としないタスクなど）では、MedLM は PaLM など一般的なモデルと同じような動作することが想定されます。また、ユースケースに応じて両方をテストすることをおすすめします。MedLM がトレーニングされて検証された Q＆A タスクの詳細については、Med-PaLM の論文もご覧ください。出版物で指摘されているように、信頼できる医学的情報源に基づいた回答や、医療コンセンサスの時間的変化を考慮するような機能はモデルに組み込まれていません。

生成 AI サービス固有の規約に基づき、お客様は、MedLM を臨床目的（明確にするために記すと、臨床以外の研究、スケジュール、その他の管理業務は制限されません）、医療アドバイスの提供、または医療機器規制機関による監督または承認を必要とする方法で使用することはできません。

MedLM モデル

現在の MedLM リリースでは、2 つのモデルが利用できます。

MedLM-medium
MedLM-large

MedLM-medium と MedLM-large には個別のエンドポイントがあり、お客様のユースケースに柔軟に対応します。MedLM-medium は、お客様により良いスループットを提供し、より新しいデータを保持しています。MedLM-large はプレビュー段階のものと同じモデルです。どちらのモデルも、プロダクトのライフサイクルの中で継続的に更新されます。このページでは、「MedLM」は両方のモデルを指します。

お客様の責任

MedLM は、訓練を受けた、有資格の医療従事者ユーザーを念頭に置いて開発されました。Google Cloud のお客様とエンドユーザーは、LLM と生成 AI は本質的に確率的であり、常に正確であるとは限らないことを理解する必要があります。お客様による十分な考慮や管理がなければ、医療における生成 AI モデルの使用は、不正確な内容、欠落した内容、誤解を招く偏った内容が原因で、患者にとって危険なものになる可能性があります。

お客様は、MedLM のすべての使用について、適切な実務担当者の教育、トレーニング、公平性の評価、適切な技術的管理など、適切な危険軽減策を実施する必要があります。
お客様は、ユースケースでの被害を防ぐため、パフォーマンスと安全性に対して独自の評価を行う必要もあります。

MedLM では、質問や問いかけ方によっては、他のグループと比較して精度が低下する場合があります。ユーザー属性グループ間でモデルの出力のパフォーマンスが異なると、健康格差を広げ、有害な偏見を助長する可能性があることに注意する必要があります。このような出力の不正確さは MedLM に固有のものではなく、多くの場合、既存の社会的および構造的不公平、医学的誤解、否定的な偏見、トレーニングデータの多様性の欠如など、複数の要因に起因します。

お客様は、公平性に重点を置いた評価と緩和策の実施を検討する必要があります。これには、さまざまな集団（人種 / 民族、社会経済的地位（SES）、地理、性別、性自認、年齢、言語の嗜好、社会的階層など）における意図されたユースケースに対するモデルのパフォーマンスと行動の評価、パフォーマンスに関するフィードバックを取得、健康の社会的および構造的な側面の定義と対処を専門とする学際的な専門家や外部パートナーの関与、バイアスの問題を評価して対処するための継続的なモニタリングの実施などが含まれます。

アクセス権のリクエスト

MedLM モデルへのアクセスは制限されています。アクセス権のリクエストについては、Google Cloud アカウントチームにお問い合わせください。

フィードバックを送信する

お寄せいただいたフィードバックは、今後のモデルバージョンを改善し、また Google のユーザーに可能な限り最良のエクスペリエンスを提供し続けるうえで役立ちます。[email protected] にお問い合わせのうえ、Google Cloud アカウント担当者と Google Cloud カスタマーエンジニア（CE）をコピーしてください。このメールアドレスは即時サポート用ではありません。すぐにサポートをリクエストするには、Google Cloud アカウント担当者または Google Cloud カスタマーエンジニア（CE）にお問い合わせください。

メールでの回答は、Google Cloud サービス契約の条件に基づいてフィードバックとして使用され、Google Cloud のプライバシーに関するお知らせに従って収集されます。このフィードバックフォームには、個人情報（名前、メールアドレス）やその他の機密性の高いデータは含めないでください。データは、人間によるレビューと自動処理の両方を使用して審査される場合があります。

MedLM API の不正使用の疑いや、不適切なコンテンツを含む出力、または不正確な情報を報告するには、Google Cloud で不正行為が疑われる場合の報告をご利用ください。Google Cloud Platform サービスのリストで、[Cloud AI] を選択します。

料金

次のステップ

MedLM プロンプトを作成する方法の例を確認する。