Nossos modelos abertos mais capazes para o desenvolvimento de IA em saúde

A saúde está adotando cada vez mais a IA para melhorar o gerenciamento do fluxo de trabalho, a comunicação com os pacientes e o suporte ao diagnóstico e ao tratamento. É fundamental que estes sistemas baseados em IA não sejam apenas de alto desempenho, mas também eficientes e que preservem a privacidade. É com essas considerações em mente que construímos e lançamos recentemente Fundações para desenvolvedores de IA em saúde (HAI-DEF). HAI-DEF é uma coleção de modelos abertos e leves projetados para oferecer aos desenvolvedores pontos de partida robustos para suas próprias pesquisas em saúde e desenvolvimento de aplicações. Como os modelos HAI-DEF são abertos, os desenvolvedores mantêm controle total sobre a privacidade, a infraestrutura e as modificações nos modelos. Em Poderia deste ano, ampliamos a coleção HAI-DEF com MedGemmauma coleção de modelos generativos baseados em Gema 3 que são projetados para acelerar o desenvolvimento de IA em saúde e ciências biológicas.

Hoje temos o orgulho de anunciar dois novos modelos desta coleção. O primeiro é o MedGemma 27B Multimodal, que complementa os modelos 4B Multimodal e 27B somente texto lançados anteriormente, adicionando suporte para interpretação complexa de registros de saúde eletrônicos multimodais e longitudinais. O segundo novo modelo é o MedSigLIP, um codificador leve de imagem e texto para classificação, pesquisa e tarefas relacionadas. MedSigLIP é baseado no mesmo codificador de imagem que alimenta os modelos MedGemma 4B e 27B.

MedGemma e MedSigLIP são fortes pontos de partida para pesquisa médica e desenvolvimento de produtos. MedGemma é útil para tarefas de texto médico ou imagem que exigem a geração de texto livre, como geração de relatórios ou resposta visual a perguntas. MedSigLIP é recomendado para tarefas de imagem que envolvem resultados estruturados como classificação ou recuperação. Todos os modelos acima podem ser executados em uma única GPU, e MedGemma 4B e MedSigLIP podem até ser adaptados para rodar em hardware móvel.

Detalhes completos do desenvolvimento e avaliação do MedGemma e MedSigLIP podem ser encontrados no Relatório técnico MedGemma.