داخل نماذج MedGemma من Google للذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية
توسّع جوجل مجموعتها من الذكاء الاصطناعي الطبي مفتوح المصدر بإطلاق MedGemma 27B Multimodal وMedSigLIP، وهما نموذجان مصممان لتطبيقات الرعاية الصحية.
شهد سوق تكنولوجيا الرعاية الصحية نموًا سريعًا مع سعي المؤسسات الطبية إلى دمج الأنظمة الآلية في سير العمل السريري.
ومع ذلك، واجه تبني هذه التكنولوجيا قيودًا بسبب المتطلبات التنظيمية، ومخاوف الخصوصية، والحاجة إلى برامج تعمل ضمن أطر حوكمة البيانات المؤسسية.
وقد خلقت هذه البيئة التنظيمية طلبًا على برامج طبية مفتوحة المصدر يمكن لمطوري الرعاية الصحية تعديلها ونشرها محليًا ودمجها مع الأنظمة الحالية دون الحاجة إلى مشاركة بيانات خارجية.
واستجابت شركات التكنولوجيا الكبرى لهذا الطلب بإطلاق أدوات رعاية صحية متخصصة تُعطي الأولوية للخصوصية والتخصيص على الراحة.
وأصدرت جوجل نموذجين جديدين ضمن مجموعة MedGemma، مما يُمثل أحدث توسع في عروض برامج الرعاية الصحية مفتوحة المصدر التي تقدمها الشركة.
ما وظيفة نماذج MedGemma من جوجل؟
تشمل إصدارات جوجل الجديدة MedGemma 27B Multimodal، الذي يعالج النصوص والصور، وMedSigLIP، وهو مُرمِّز خفيف الوزن للصور والنصوص مُصمَّم للتطبيقات الطبية.
يُشكِّل كلا النموذجين جزءًا من برنامج Google Health AI Developer Foundations (HAI-DEF)، الذي يُوفِّر للمطورين نقاط انطلاق مفتوحة المصدر لتطوير برمجيات الرعاية الصحية.
احتفظت الشركة بالقدرات العامة لـ Gemma طوال هذه العملية، مما مكّن MedGemma من التعامل مع مهام تجمع بين المعلومات الطبية وغير الطبية مع الحفاظ على قدرات متابعة التعليمات بلغات غير الإنجليزية.
MedSigLIP يستهدف مهام التصنيف والاسترجاع
MedSigLIP هو مُشفّر صور بـ 400 مليون معلمة، ويستخدم بنية فقدان سيجمويد للتدريب المسبق على صور اللغة (SigLIP).
تم تعديل النموذج من SigLIP من خلال التدريب على بيانات تصوير طبي متنوعة، بما في ذلك صور الأشعة السينية للصدر، وبقع الأنسجة المرضية، وصور الأمراض الجلدية، وصور قاع العين.
يربط المُشفّر الصور الطبية والنصوص الطبية عن طريق ترميزها في مساحة تضمين مشتركة، مما يتيح المقارنة بين المعلومات الطبية المرئية والنصية.
يحافظ MedSigLIP على الأداء على الصور الطبيعية مع إضافة قدرات التصوير الطبي.
يدعم النموذج تصنيف الصور التقليدي، وتصنيف الصور من اللقطة الصفرية، وتطبيقات استرجاع الصور الدلالية.
يسمح تصنيف "اللقطة الصفرية" للنظام بتصنيف الصور دون الحاجة إلى أمثلة تدريبية محددة، وذلك بمقارنة تمثيلات الصور بملصقات الفئات النصية.
اعتماد المطورين يشمل تطبيقات رعاية صحية متعددة
قام أوائل المستخدمين بنشر نماذج MedGemma في تطبيقات رعاية صحية متنوعة.
على سبيل المثال، استكشف مطورو DeepHealth، وهي شركة تكنولوجيا رعاية صحية مقرها ماساتشوستس، MedSigLIP لتطبيقات فرز صور الأشعة السينية للصدر وكشف العقيدات.
بالإضافة إلى ذلك، وجد باحثون في مستشفى تشانغ غونغ التذكاري في تايوان أن MedGemma يعمل مع الأدبيات الطبية الصينية التقليدية ويجيب على أسئلة الطاقم الطبي.
تُظهر تجربة المستشفى القدرات المتعددة اللغات للنماذج في البيئات السريرية.
قام مطورو Tap Health، وهي شركة تكنولوجيا رعاية صحية مقرها جورجاون، الهند، أيضًا بتطبيق MedGemma للمهام التي تتطلب حساسية للسياق السريري.
