بدلاً من حجز نماذج MedGemma AI الجديدة وراء واجهات برمجية مكلفة، قررت Google منح هذه الأدوات القوية لمطوري الرعاية الصحية. تأتي هذه النماذج تحت اسم MedGemma 27B Multimodal وMedSigLIP، وهي جزء من مجموعة Google المتزايدة من نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر في مجال الرعاية الصحية.
الذكاء الاصطناعي في خدمة الرعاية الصحية
النموذج الرائد MedGemma 27B لا يقتصر على قراءة النصوص الطبية كما كان الحال في النسخ السابقة، بل يمكنه “رؤية” الصور الطبية وفهم ما يراه. سواء كانت صور أشعة سينية، أو شرائح مرضية، أو سجلات مرضى تمتد على أشهر أو سنوات، يمكنه معالجة كل هذه المعلومات جنبًا إلى جنب، تمامًا كما يفعل الأطباء.
تظهر الأرقام أداءً مثيرًا للإعجاب. عند اختباره على MedQA، وهو معيار قياسي للمعرفة الطبية، حصل النموذج على 87.7%. وهذا يجعله قريبًا من نماذج أكبر وأكثر تكلفة، ولكن بتكاليف تشغيل أقل بعشر مرات. هذا التحول المحتمل يمكن أن يكون حلاً فعّالاً للأنظمة الصحية المحدودة الموارد.
MedGemma 4B: أداء متميز
بالرغم من أن أخيه الأصغر، MedGemma 4B، قد يبدو أكثر تواضعًا، إلا أنه حقق 64.4% في نفس الاختبارات، مما يجعله من بين أفضل النماذج في فئته. الأهم من ذلك، أن مراجعي الأشعة المعتمدين في الولايات المتحدة اعتبروا 81% من تقارير الأشعة التي كتبها دقيقة بما يكفي لتوجيه رعاية المرضى الفعلية.
MedSigLIP: قوة خفيفة الوزن
بجانب هذه النماذج، أصدرت Google نموذج MedSigLIP، الذي يحتوي على 400 مليون معامل فقط. على الرغم من كونه صغيرًا مقارنة بالعملاق، إلا أنه تم تدريبه خصيصًا لفهم الصور الطبية بطرق لا تستطيع النماذج العامة القيام بها.
يمثل MedSigLIP جسرًا بين الصور والنصوص. إذا عرضت عليه صورة أشعة سينية، يمكنه العثور على حالات مشابهة في قاعدة بيانات، وليس فقط التعرف على التشابهات البصرية، بل فهم الأهمية الطبية.
استخدام نماذج Google من قبل المحترفين
تظهر التقارير المبكرة أن الأطباء والشركات الصحية متحمسون لإمكانات هذه النماذج. تقوم شركة DeepHealth في ماساتشوستس باختبار MedSigLIP لتحليل الأشعة السينية، وتجد أنه يساعد في اكتشاف المشكلات المحتملة التي قد تفوتها الأشعة، مما يعمل كشبكة أمان للأشعة المتعبة.
أهمية مفتاح المصدر في الرعاية الصحية
قرار Google بجعل هذه النماذج مفتوحة المصدر هو خطوة استراتيجية. تحتاج المستشفيات إلى التأكد من أن بيانات مرضاها لا تغادر منشآتها، بينما تتطلب المؤسسات البحثية نماذج لا تتغير سلوكياتها فجأة.
ومع ذلك، تحذر Google من أن هذه النماذج ليست بديلة للأطباء. إنها أدوات تتطلب إشرافًا بشريًا وتحققًا سريريًا قبل أي نشر في العالم الحقيقي.
في النهاية، ما يثير الحماس ليس فقط القدرات الفورية، بل ما يمكّن منه. يمكن للمستشفيات الصغيرة التي لم تكن قادرة على تحمل تكاليف خدمات الذكاء الاصطناعي المتطورة الآن الوصول إلى التكنولوجيا الحديثة.
مع استمرار مواجهة الرعاية الصحية لنقص الموظفين وزيادة أعباء المرضى، يمكن أن توفر أدوات الذكاء الاصطناعي مثل MedGemma من Google بعض الراحة الضرورية. ليس عن طريق استبدال الخبرة البشرية، بل من خلال تعزيزها وجعلها أكثر وصولاً حيثما دعت الحاجة.
هذا المحتوى تم باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي.
