MedGemma i jego zastosowanie w diagnostyce i analizie danych medycznych

Na naszym blogu dużo piszemy o tym, jak korzystać z pomocy sztucznej inteligencji w marketingu, a przecież narzędzia AI rozwija się też w wielu innych obszarach. Choćby w medycynie, gdzie w niedalekiej przyszłości mogą stawić czoło największym wyzwaniom, z jakimi mierzą się lekarze. I, co ciekawe, spory w tym udział ma… Google, wraz ze swoim modelem MedGemma. W tym artykule opowiemy, co potrafi.

MedGemma – Google wchodzi do świata medycyny

MedGemma to rodzina modeli AI, które powstały na bazie architektury Gemma 3 – jednej z najnowszych generacji modeli językowych Google. Czym się wyróżniają? Tym, że zostały one wytrenowane specjalnie na danych medycznych: od obrazów radiologicznych (RTG czy MRI), przez zdjęcia dermatologiczne, po dokumentację kliniczną i literaturę naukową. Dzięki temu – według Google – powinny być w stanie osiągać bardzo wysokie wyniki w zadaniach wymagających wiedzy medycznej przy stosunkowo niskich kosztach. 

I tak też, jak wskazują dotychczasowe badania, jest. W teście MedQA, czyli najczęściej wykorzystywanym benchmarku do oceny wiedzy medycznej, MedGemma 27B („mocniejsza” z dwóch wersji modelu) osiąga wynik na poziomie 87-88% dokładności. Jedynym modelem z podobnymi możliwościami jest, póki co, DeepSeek R1 – tyle że koszt inferencji, a więc pojedynczej operacji na modelu, jest w jego przypadku… prawie dziesięć razy wyższy. 

Zdj 1. Wykres pokazujący, jak wypadają modele Google MedGemma na tle konkurencji.

Źródło: research.google/blog/medgemma-our-most-capable-open-models-for-health-ai-development

Właśnie dlatego prezentacja MedGemma na ubiegłorocznej konferencji Google I/O wzbudziła spore zainteresowanie. Model (skupiamy się tu głównie na wersji 27B, jednak warto pamiętać też o lżejszym, bardziej „ekonomicznym” 4B) wchodzi na najwyższy do tej pory poziom w zadaniach klinicznych, ale robi to za ułamek ceny. 

W jaki sposób model od Google może pomóc lekarzom?

A zadań, z którymi MedGemma już teraz bardzo dobrze sobie radzi, jest wiele.

• Klasyfikacja obrazów medycznych – przede wszystkim, model potrafi analizować zdjęcia RTG, obrazy z tomografii komputerowej, rezonansu magnetycznego (MRI), obrazy dermatologiczne czy histopatologiczne i na ich podstawie klasyfikować możliwe schorzenia. Tak więc mając prześwietlenie klatki piersiowej MedGemma jest w stanie np. wykryć zmiany wskazujące na to, że w płucach rozwijają się guzki nowotworowe. A na podstawie zdjęć skóry – może pomóc określić, czy przebarwienia u pacjenta wymagają badań w kierunku nowotworu, czy raczej konsultacji z dermatologiem. 
• Interpretacja obrazów – MedGemma umie też generować bardzo dokładne raporty z analizy zdjęć, podobne do tych, jakie mógłby sam napisać lekarz. Co więcej, w badaniach przeprowadzonych przez Google okazało się, że raporty sporządzone przez MedGemma 4B dla zdjęć RTG były na tyle dokładne, że w 81% przypadków prowadziłyby do podjęcia takiej samej ścieżki leczenia, jak opisy przygotowane przez certyfikowanego radiologa.

Zdj 2. Tak MedGemma radzi sobie z analizą obrazów medycznych – w tych trzech przykładach model doszedł do identycznych wniosków, co doświadczeni specjaliści.

Źródło: research.google/blog/medgemma-our-most-capable-open-models-for-health-ai-development

• Odpowiadanie na pytania tekstowe związane z medycyną – model działa również w trybie tekstowym, podobnie jak zwykłe, konwersacyjne LLMy pokroju Gemini czy ChataGPT. Wyobraźmy zatem sobie scenariusz, w którym lekarz potrzebuje szybko sprawdzić, jakie są wytyczne dotyczące leczenia konkretnego schorzenia albo jakie interakcje mogą wystąpić między podawanymi lekami. Zamiast przeszukiwać literaturę medyczną czy bazy danych, może zadać pytanie MedGemma – i otrzyma odpowiedź opartą na wiedzy zgromadzonej w trakcie treningu modelu. 

I oczywiście, trzeba tu dodać, że modele MedGemma – jak każde narzędzie – mogą tylko wspierać lekarzy. Wyniki generowane przez AI zawsze wymagają weryfikacji – bo nawet jeśli model osiąga skuteczność na poziomie 80-90%, wciąż daje to duży margines błędu. A gdy stawką jest czyjeś zdrowie, nie można go zostawić tylko w rękach sztucznej inteligencji. Jednak potencjał modeli od Google jest ogromny i zapewne z każdym miesiącem będą stosowane na coraz szerszą skalę.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o innych narzędziach AI – na przykład tych, z których korzystamy w branży SEO – zapraszamy do lektury naszego bloga!

Genialne firmy mnożą
swój potencjał z

Sprawdź nasze Case Studies

Ocena Clutch

5.0

Ocena Google

4.8

Sprawdź, czy Twój
marketing działa.

Umów konsultację z Marcinem Stypułą, CEO Semcore i sprawdź swoją strategię digital marketingu.

Umów konsultację 299 zł/h