Google презентовала MedGemma — эффективные ИИ-разработки для здравоохранения

Новинки называются MedGemma 27B Multimodal и MedSigLIP и входят в растущую коллекцию моделей искусственного интеллекта Google с открытым исходным кодом для здравоохранения. Их особенность заключается не только в техническом совершенстве, но и в том, что больницы, исследователи и разработчики могут загружать их, изменять и использовать по своему усмотрению.

Флагманская модель MedGemma 27B не просто считывает медицинский текст, как предыдущие версии; она может «смотреть» на медицинские изображения и понимать, что видит. Будь то рентгенограммы грудной клетки, патологические срезы или истории болезни пациентов, охватывающие месяцы или годы, она может обрабатывать всю эту информацию как это делает врач.

Показатели производительности впечатляют. При тестировании в MedQA текстовая модель 27B набрала 87,7%. Это ставит её в один ряд с более крупными и дорогими моделями, при этом её эксплуатация обходится примерно в десять раз дешевле. Для систем здравоохранения, испытывающих финансовые трудности, это потенциально революционный подход.

MedGemma 4B может быть и скромнее. Несмотря на небольшой размер по современным стандартам ИИ, модель набрала 64,4% по тем же тестам, что делает ее одной из лучших в своей категории.

MedSigLIP: лёгкий и мощный инструмент

Помимо этих генеративных моделей ИИ, Google выпустила MedSigLIP. Имея всего 400 миллионов параметров, он практически невесом по сравнению с современными гигантами ИИ, но при этом специально обучен понимать медицинские изображения так, как не могут универсальные модели.

MedSigLIP создаёт мост между изображениями и текстом. Покажите ему рентгенограмму грудной клетки и попросите найти похожие случаи в базе данных, и он распознает не только визуальное сходство, но и медицинскую значимость.

Медицинские работники используют модели ИИ от Google на практике

Показатель эффективности любого инструмента ИИ заключается в том, действительно ли профессионалы хотят его использовать. Предварительные данные свидетельствуют о том, что врачи и медицинские компании с энтузиазмом относятся к возможностям этих моделей.