Google, Sağlık Geliştiricileri İçin Açık Yapay Zeka Modelini Yayınladı

Geliştiricilere göre MedGemma 27B, MedGemma paketinde daha önce sunulan 4B Multimodal ve 27B salt metin modellerini tamamlayacak. 4B Multimodal bir bilgisayarlı görme hizmetidir. Çalışmanın başlarında, Amerika Birleşik Devletleri'nden kurul onaylı bir doktor, 4B Multimodal tarafından hazırlanan göğüs röntgeni raporlarının %81'ini yeterince doğru olarak değerlendirmişti. Google'ın dahili değerlendirmelere atıfta bulunduğu MedGemma 27B salt metin modeli, "MedQA tıbbi bilgi ve muhakeme kıyaslamasında [performans karşılaştırma standardı - Vademecum] en iyi performans gösteren küçük açık modeller" arasında yer alıyor. MedQA, ABD tıp lisanslama sınavlarından alınan çok dilli bir soru veritabanıdır. Google'ın dil modeli %87,7 doğruluk oranına sahiptir.

MedGemma, tıbbın çeşitli alanlarında kullanılmak üzere tasarlanmış açık kaynaklı yapay zeka modellerinden oluşan bir koleksiyondur. Bu hizmet seti, Kasım 2024'te geliştiricilerin sağlık sistemlerinde yapay zeka hizmetleri oluşturmasına ve uygulamasına yardımcı olmak için başlatılan büyük bir proje olan Sağlık Yapay Zeka Geliştirici Temelleri'ne (HAI-DEF) entegre edilmiştir. Google, HAI-DEF'e entegre edilen modellerin çoğunu Gemma hafif yapay zeka ailesine dayanarak geliştirmektedir. Benzer teknoloji, yeni modellerin mobil cihazlarda bile çalışmaya uyarlanabilmesini sağlayacak olan MedGemma 4B ve MedSigLIP'in geliştirilmesinde de kullanılmıştır. Ayrıca, Gemma'nın tıbbi olmayan yeteneklerinin korunması, yeni algoritmaların, İngilizce dışındaki dillerde talimatları takip etme ve çalışma yeteneğini korurken, uzmanlaşmış ve uzmanlaşmamış bilgileri birleştiren sorunları etkili bir şekilde çözmesine olanak tanır.

MedSigLIP, Google tarafından yalnızca 400 milyon parametre içeren hafif bir görüntü kodlayıcı olarak tanımlanıyor. Model, göğüs röntgenleri, yama testi sonuçları, dermatolojik görüntüler ve fundus görüntüleri gibi çeşitli tıbbi görüntüleme türlerine göre ayarlandı. Geliştiriciler, tıbbi görüntüleri sınıflandırmak için hizmet tabanlı modeller oluşturma, belirli eğitim örnekleri olmadan görüntüleri sınıflandırma ve büyük veritabanlarında görsel veya anlamsal olarak benzer görüntüleri arama becerisini MedSigLIP'in üç ana kullanım alanı olarak belirlediler.

Google, "MedGemma koleksiyonu açık olduğu için, modelleri indirilebilir, eklenebilir ve geliştiricilerin özel ihtiyaçlarını karşılayacak şekilde özelleştirilebilir" sonucuna vardı.

Aralık 2024'te, yapay zeka geliştirme konusunda uzmanlaşmış bir Rus şirketi olan Smart Engines, bilgisayarlı tomografi sırasında hastanın maruz kaldığı radyasyon yükünü azaltan bir teknoloji için Amerika Birleşik Devletleri'nde patent aldığını duyurdu . Belge, 17 Aralık'ta Amerika Birleşik Devletleri Patent ve Ticari Marka Ofisi tarafından yayınlandı. Smart Engines çalışanları proje üzerinde 2018 yılında çalışmaya başladı; Rusya'da 2021 yılında bir patent başvurusu yapıldı, ancak başvuru hala değerlendirme aşamasında. Geliştiricilere göre, yapay zeka radyasyon yükünde ortalama %15'lik bir azalma sağlıyor.