Google lança modelo aberto de IA para desenvolvedores da área da saúde

O MedGemma 27B, de acordo com os desenvolvedores, complementará os modelos 4B Multimodal e 27B somente texto, apresentados anteriormente no pacote MedGemma. O 4B Multimodal é um serviço de visão computacional. No início do estudo, um médico certificado dos Estados Unidos classificou 81% dos laudos de radiografia de tórax preparados pelo 4B Multimodal como suficientemente precisos. O MedGemma 27B somente texto, conforme relatado pelo Google, citando avaliações internas, está entre os "modelos abertos pequenos com melhor desempenho no benchmark de conhecimento e raciocínio médico MedQA [padrão para comparação de desempenho. – Vademecum]". O MedQA é um banco de dados multilíngue de questões de exames de licenciamento médico dos EUA. O modelo de linguagem do Google obtém 87,7% de acertos.

O MedGemma é uma coleção de modelos de IA de código aberto projetados para uso em diversas áreas da medicina. O conjunto de serviços está incorporado ao Health AI Developer Foundations (HAI-DEF), um grande projeto lançado em novembro de 2024 para ajudar desenvolvedores a criar e implementar serviços de IA em sistemas de saúde. O Google desenvolve muitos dos modelos incorporados ao HAI-DEF com base em sua família Gemma de IAs leves. Tecnologia semelhante foi usada no desenvolvimento do MedGemma 4B e do MedSigLIP, o que permitirá que novos modelos sejam adaptados para uso até mesmo em dispositivos móveis. Além disso, a preservação dos recursos não médicos do Gemma permite que novos algoritmos resolvam efetivamente problemas que combinam informações especializadas e não especializadas, mantendo a capacidade de seguir instruções e trabalhar em outros idiomas além do inglês.

O MedSigLIP é descrito pelo Google como um codificador de imagens leve, contendo apenas 400 milhões de parâmetros. O modelo foi ajustado com base em diversos tipos de imagens médicas: radiografias de tórax, resultados de testes de contato, imagens dermatológicas e imagens de fundo de olho. Os desenvolvedores identificaram a capacidade de criar modelos baseados em serviços para classificação de imagens médicas, classificação de imagens sem exemplos específicos de treinamento e busca por imagens visual ou semanticamente semelhantes em grandes bancos de dados como três usos principais do MedSigLIP.

"Como a coleção MedGemma é aberta, seus modelos podem ser baixados, adicionados e personalizados para atender às necessidades específicas dos desenvolvedores", concluiu o Google.

Em dezembro de 2024, a Smart Engines, empresa russa especializada em desenvolvimento de IA, anunciou ter recebido uma patente nos Estados Unidos para uma tecnologia que reduz a carga de radiação em um paciente durante uma tomografia computadorizada. O documento foi emitido pelo Escritório de Patentes e Marcas dos Estados Unidos em 17 de dezembro. Os funcionários da Smart Engines começaram a trabalhar no projeto em 2018; um pedido de patente na Rússia foi protocolado em 2021, mas ainda está em análise. De acordo com os desenvolvedores, a IA permite uma redução média de 15% na carga de radiação.