Google AI Представляет MedGemma: Открытый Набор Моделей для Понимания Медицинских Текстов и Изображений
На конференции Google I/O 2025 компания Google представила MedGemma — открытый набор моделей, предназначенных для многомодального понимания медицинских текстов и изображений. Созданный на архитектуре Gemma 3, MedGemma предоставляет разработчикам надежную основу для создания приложений в области здравоохранения, требующих интегрированного анализа медицинских изображений и текстовых данных.
Варианты Моделей и Архитектура
MedGemma доступен в двух конфигурациях:
- MedGemma 4B: Многомодальная модель с 4 миллиардами параметров, способная обрабатывать как медицинские изображения, так и текст. Она использует энкодер изображения SigLIP, предварительно обученный на анонимизированных медицинских наборах данных, включая рентгеновские снимки грудной клетки, дерматологические изображения, изображения офтальмологии и слайды по гистопатологии.
- MedGemma 27B: Модель только для текста с 27 миллиардами параметров, оптимизированная для задач, требующих глубокого понимания медицинского текста и клинического мышления. Этот вариант исключительно ориентирован на инструкции и предназначен для приложений, требующих продвинутого текстового анализа.
Развертывание и Доступность
Разработчики могут получить доступ к моделям MedGemma через Hugging Face, согласившись с условиями использования Health AI Developer Foundations. Модели могут быть запущены локально для экспериментов или развернуты в виде масштабируемых HTTPS конечных точек через Google Cloud’s Vertex AI для приложений производственного уровня. Google предоставляет ресурсы, включая заметки Colab, для облегчения дообучения и интеграции в различные рабочие процессы.
Применения и Примеры Использования
MedGemma служит фундаментальной моделью для нескольких приложений, связанных со здравоохранением:
- Классификация Медицинских Изображений: Предварительное обучение модели 4B делает ее подходящей для классификации различных медицинских изображений, таких как радиологические снимки и дерматологические изображения.
- Интерпретация Медицинских Изображений: Она может генерировать отчеты или отвечать на вопросы, связанные с медицинскими изображениями, помогая в диагностических процессах.
- Анализ Клинического Текста: Модель 27B превосходно справляется с пониманием и резюмированием клинических заметок, поддерживая такие задачи, как триаж пациентов и поддержку принятия решений.
Адаптация и Дообучение
Хотя MedGemma обеспечивает высокую базовую производительность, разработчики могут проводить валидацию и дообучение моделей под свои конкретные задачи. Для повышения производительности можно использовать техники, такие как проектирование запросов, обучение в контексте и методы эффективного дообучения параметров, такие как LoRA. Google предлагает руководство и инструменты для поддержки этих процессов адаптации.
Заключение
MedGemma представляет собой значительный шаг вперед в предоставлении доступных, открытых инструментов для разработки медицинского искусственного интеллекта. Сочетая многомодальные возможности с масштабируемостью и адаптируемостью, он предлагает ценную информацию для разработчиков, стремящихся создать приложения, интегрирующие анализ медицинских изображений и текстов.
Вы можете ознакомиться с моделями на Hugging Face и на странице проекта. Вся благодарность за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не стесняйтесь следить за нами в Twitter, присоединяться к нашему SubReddit на 95k+ участников и подписываться на нашу рассылку.
Практические Рекомендации по Внедрению Искусственного Интеллекта
Рассмотрите возможность автоматизации процессов. Найдите моменты в взаимодействии с клиентами, где искусственный интеллект может принести наибольшую пользу.
Определите важные ключевые показатели эффективности (KPI), чтобы убедиться, что ваши инвестиции в ИИ действительно оказывают положительное влияние на бизнес.
Выбирайте инструменты, которые соответствуют вашим потребностям и позволяют их настраивать в соответствии с вашими целями.
Начните с небольшого проекта, собирайте данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ в своей работе.
Если вам нужно руководство по управлению ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей ИИ, подпишитесь на наш Telegram https://t.me/itinai.
Пример Решения на Основе Искусственного Интеллекта
Посмотрите практический пример решения на основе ИИ: бот для продаж от https://itinai.ru/aisales, предназначенный для автоматизации взаимодействия с клиентами круглосуточно и управления взаимодействиями на всех этапах процесса обслуживания клиентов.
