MedGemma: Görüntüleri Anlayan Çok Modlu Sağlık Yapay Zekâsı
Sağlıkta yapay zekâ devrimi hız kesmeden devam ederken, Google’ın tanıttığı MedGemma ve MedSigLIP modelleri, bu dönüşümün öncülerinden biri olarak dikkat çekiyor. Bu açık kaynaklı modeller; göğüs röntgenleri, tıbbi görüntüler ve hasta kayıtlarını okuyup yorumlayabilen, doktorlara adeta dijital bir ikinci görüş sunabilen kapasitede tasarlandı.
Yapay zekânın sadece metinleri anlaması değil, aynı zamanda “görebilmesi” de sağlık alanında yepyeni bir çağın kapılarını aralıyor.
Google, sağlık alanındaki yapay zekâ çalışmalarını Gemma 3 tabanlı üretken modeller ile yeni bir seviyeye taşıdı. MedGemma’nın 27B boyutundaki çok modlu versiyonu, hem metin hem de görüntüleri birlikte işleyerek MedQA kıyaslamasında %87,7 gibi etkileyici bir başarı elde etti. Bu oran, sağlık alanındaki yapay zekâ modelleri için önemli bir performans ölçütüdür.
Daha küçük boyuttaki MedGemma 4B modeli bile, ABD’li radyologlar tarafından yapılan körleme testlerinde %81 doğruluk oranı ile değerlendirildi. Bu, göğüs röntgeni raporlarında orijinal radyolog raporlarına yakın hasta yönetim kararları üretilebildiğini gösteriyor.
MedSigLIP: Tıbbi Görüntülerle Metinleri Buluşturan Kodlayıcı
MedSigLIP, sadece 400 milyon parametreli hafif bir model olmasına rağmen, sağlık sektöründe sınıflandırma, arama ve görüntü-metin eşleştirme gibi görevlerde büyük kolaylık sağlıyor. Göğüs röntgenleri, histopatoloji, dermatoloji ve fundus görüntüleri üzerinde eğitilen MedSigLIP, doğal ve tıbbi görüntüler arasında bağ kurabilen özel bir mimari ile geliştirildi.
Bu modelin temelinde, Sigmoid Kayıp Görüntü-Dil Ön Eğitimi (SigLIP) yer alıyor ve hem geleneksel hem de sıfır atışlı (zero-shot) sınıflandırma sistemlerinde başarılı sonuçlar veriyor.
Neden Bu Modeller Önemli?
Açık kaynaklı: Ücretsiz indirilebilir, düzenlenebilir ve yerel olarak çalıştırılabilir.
Tek GPU’da çalışabilir: Geliştiricilere düşük donanım gereksinimiyle güçlü bir başlangıç sağlar.
Veri gizliliği: API tabanlı çözümler yerine yerel uygulamalarla hasta verilerinin korunmasına olanak tanır.
Uyarlanabilirlik: Mobil cihazlarda bile çalışabilecek şekilde optimize edilebilir.
HAI-DEF: Geliştiriciler İçin Sağlık Yapay Zekâsı Temelleri
Google’ın oluşturduğu Health AI Developer Foundations (HAI-DEF) koleksiyonu, MedGemma ve MedSigLIP ile genişletildi. Bu koleksiyon; açık, hafif ve özelleştirilebilir yapısıyla geliştiricilerin kendi sağlık uygulamalarını inşa etmeleri için sağlam bir temel sunuyor.
Gerçek Dünya Uygulamaları
ABD'deki DeepHealth, MedSigLIP ile göğüs röntgeni triyajı ve nodül tespiti üzerinde çalışıyor.
Tayvan’daki Chang Gung Memorial Hastanesi, MedGemma’nın geleneksel Çince tıbbi belgeleri başarıyla yorumladığını bildiriyor.
Hindistan’daki Tap Health, MedGemma’nın klinik not özetleme ve rehber önerileri üretme konusunda güçlü olduğunu vurguluyor.
Başlamak İçin Ne Yapmalısınız?
Google, geliştiriciler için Hugging Face ve GitHub üzerinde MedGemma ve MedSigLIP ile ilgili ayrıntılı kullanım kılavuzları, örnek projeler ve demo uygulamalar sunuyor. Dileyenler bu modelleri Vertex AI üzerinde de devreye alabilir. Hatta hasta randevularında ön bilgi toplama süreçlerine entegre edilebilecek demo bile mevcut.
Sorumluluk Uyarısı
MedGemma ve MedSigLIP, doğrudan tanı koymak veya tedavi kararı almak için tasarlanmamıştır. Bu modellerin çıktıları, yalnızca geliştirici ve araştırmacıların doğrulama süreçlerinden sonra kullanıma uygundur. Modelin sunduğu sonuçlar, yalnızca ön değerlendirme niteliğindedir.
Açık Yapay Zekâ, Sağlıkta Yeni Bir Dönem Başlatıyor
Google’ın sağlık alanına sunduğu MedGemma ve MedSigLIP modelleri, tıbbi yapay zekâda açıklık, erişilebilirlik ve esneklik ilkeleriyle yepyeni bir vizyon sunuyor. Bu modeller sayesinde hem araştırmacılar hem de sağlık teknolojisi girişimleri, güçlü ve güvenilir sistemler geliştirme yolunda çok daha hızlı ilerleyebilecek.
Kaynaklar >>
- MedGemma: Our most capable open models for health AI development
- Health AI Developer Foundations | Google for Developers
- MedGemma - Google DeepMind
- Gemma 3 - Google DeepMind
- [2507.05201] MedGemma Technical Report
- [2009.13081] What Disease does this Patient Have? A Large-scale Open Domain Question Answering Dataset from Medical Exams
- GitHub - deepseek-ai/DeepSeek-R1
- [2106.14463] RadGraph: Extracting Clinical Entities and Relations from Radiology Reports
Sevgiyle kalın,
Murat Enöz
Yorumlar
Yorum Gönder