Umjesto da svoje nove MedGemma AI modele drži zatvorene iza skupih API-ja, Google će ove moćne alate dati razvojnim programerima u zdravstvu.
Novi modeli zovu se MedGemma 27B Multimodal i MedSigLIP, a dio su Googleove sve veće kolekcije open-source AI modela za zdravstvenu skrb. Ono što ih čini posebnima nije samo njihova tehnička moć, već i činjenica da bolnice, istraživači i programeri mogu preuzeti, modificirati i koristiti ih prema vlastitim potrebama.
Googleova AI susreće stvarnu zdravstvenu skrb
Glavni model MedGemma 27B ne samo da čita medicinske tekstove kao prethodne verzije, već zapravo može “gledati” medicinske slike i razumjeti što vidi. Bilo da se radi o rendgenskim snimkama prsnog koša, patološkim uzorcima ili pacijentovim podacima koji sežu mjesecima ili godinama unazad, ovaj model može obraditi sve te informacije zajedno, slično kao što bi to učinio liječnik.
Rezultati su prilično impresivni. Kada je testiran na MedQA, standardnom mjerilu medicinskog znanja, 27B tekstualni model postigao je 87,7%. To ga dovodi vrlo blizu mnogo većim, skupljim modelima, dok su troškovi korištenja samo oko jedne desetine. Za bolnice s ograničenim budžetima, to može značajno promijeniti situaciju.
Manji model, MedGemma 4B, možda je skromniji po veličini, ali nije nimalo slab. Unatoč malim dimenzijama prema modernim AI standardima, postigao je 64,4% na istim testovima, čineći ga jednim od najboljih u svojoj kategoriji. Štoviše, kada su američki radiolozi pregledali rendgenske snimke koje je napisao, ocijenili su da je 81% njih dovoljno točno za vođenje stvarne medicinske skrbi.
MedSigLIP: Mala moćna snaga
Uz ove generativne AI modele, Google je predstavio i MedSigLIP. S samo 400 milijuna parametara, praktički je “lagan” u usporedbi s današnjim AI divovima, ali je posebno obučen za razumijevanje medicinskih slika na načine koje generalni modeli ne mogu.
Ovaj mali moćnik bio je treniran na rendgenskim snimkama prsnog koša, uzorcima tkiva, fotografijama kožnih stanja i skenovima očiju. Rezultat? Može prepoznati obrasce i značajke koje su važne u medicinskom kontekstu, dok istovremeno savršeno obrađuje svakodnevne slike.
MedSigLIP stvara most između slika i teksta. Pokažite mu rendgensku snimku prsnog koša i zatražite da pronađe slične slučajeve u bazi podataka, i razumjet će ne samo vizualne sličnosti već i medicinski značaj.
Zdravstveni radnici koriste Googleove AI modele
Dokaz bilo kojeg AI alata leži u tome hoće li ga stvarni profesionalci zapravo htjeti koristiti. Rane izvještaje sugeriraju da su liječnici i zdravstvene tvrtke uzbuđeni zbog onoga što ovi modeli mogu učiniti.
DeepHealth u Massachusettsu testira MedSigLIP za analizu rendgenskih snimaka prsnog koša. Utvrđuju da pomaže u prepoznavanju potencijalnih problema koji bi inače mogli biti propušteni, djelujući kao sigurnosna mreža za preopterećene radiologe. U međuvremenu, u Chang Gung Memorial Hospital u Tajvanu, istraživači su otkrili da MedGemma dobro surađuje s tradicionalnim kineskim medicinskim tekstovima i odgovara na pitanja osoblja s visokom točnošću.
Tap Health u Indiji ističe nešto ključno o pouzdanosti MedGemme. Za razliku od generalnih AI modela koji mogu halucinirati medicinske činjenice, MedGemma se čini sposobnom razumjeti kada je klinički kontekst važan. To je razlika između chatbota koji zvuči medicinski i onoga koji zapravo razmišlja medicinski.
