Araştırmacılar açık kaynaklı tıp modeli MedGemma ailesini duyurdu

Araştırmacılar, sağlık alanındaki karmaşık yapay zeka ihtiyaçlarına yanıt vermek amacıyla Gemma 3 mimarisini temel alan açık kaynaklı MedGemma model ailesini geliştirdi. MedGemma, çok modlu veri işleme kabiliyetiyle tıbbi metinleri ve görüntüleri analiz edebiliyor. Çalışma kapsamında MedGemma 4B ve 27B olmak üzere iki çok modlu modelin yanı sıra yalnızca metin odaklı MedGemma 27B Text sürümü tanıtıldı. Modellerin görsel işleme omurgasını ise milyonlarca tıbbi görüntü-metin çiftiyle eğitilen MedSigLIP adlı 400 milyon parametreli özel kodlayıcı oluşturuyor.

Yayımlanan değerlendirme sonuçlarına göre MedGemma, eğitim dağılımı dışındaki görevlerde temel Gemma modellerine kıyasla tıbbi görsel soru cevaplamada yüzde 2,6 ile yüzde 10, göğüs röntgeni bulgularını sınıflandırmada ise yüzde 15,5 ile yüzde 18,1 oranında performans artışı sağladı. MedQA testinde 86,2 puan alan MedGemma, DeepSeek-R1 haricinde benzer büyüklükteki açık modelleri geride bıraktı. Klinik simülasyon ortamı AgentClinic testlerinde MedGemma 27B, hekimlerin ortalama başarı oranını aşarak kapalı kaynaklı büyük modellere yakın sonuçlar kaydetti.

Araştırma ekibi, MedGemma'nın genel Gemma 3 yeteneklerini kaybetmeden tıbbi alanda uzmanlaştığını ve veri kısıtı bulunan görevlerde ince ayar yapmayı kolaylaştırdığını belirtti. MedGemma 4B'nin en büyük rakip modellere kıyasla 500 kat daha az işlem maliyeti sunduğu ifade edildi. Göğüs röntgeni raporlama testlerinde üretilen raporların yüzde 81'i, uzman değerlendirmelerinde klinik karar kalitesi bakımından orijinal raporlarla eşit veya daha üstün bulundu.