Google’un MedGemma tıbbi yapay zekası, dünyada yerel sağlık uygulamalarına giriyor

Açık ağırlıklı MedGemma modelleri, çevrimdışı çalışan mobil uygulamalardan ulusal tarama programlarına kadar farklı ülkelerde triyaj ve tarama süreçlerine entegre ediliyor.

Google’un Gemma modelleri üzerine inşa edilen MedGemma, tıbbi metin ve görüntüleri anlamaya odaklı, açık ağırlıklı bir yapay zeka ailesi olarak konumlanıyor. Geliştiriciler, bu sayede çevrimdışı çalışan mobil sağlık uygulamaları geliştirebiliyor ve veriyi cihaz üzerinde işleyebiliyor.

MedGemma, şimdiye kadar dünya genelinde 10 milyondan fazla kez indirildi ve binlerce araştırma uyarlamasında kullanıldı. Uganda’da Crane AI, EaseHealth adlı uygulamada MedGemma’yı cihaz üzerinde çalışan bir klinik karar destek aracı olarak kullanıyor; uygulama semptom değerlendirme ve triyaj için tasarlandı.

Zambia’da Dawa Health’in DawaMom uygulaması, MedGemma ve MedSigLIP modelleriyle 3,500’den fazla kadını taradı ve ülke geneline ve komşu bölgelere yayılacak şekilde ölçeklenmesi planlanıyor. Hindistan’da Visilant, akıllı telefon tabanlı görüntüleme sistemiyle 50,000’den fazla kişiyi katarakt ve diğer göz hastalıkları için taradı ve MedGemma’yı bu iş akışına entegre ediyor.

Hindistan’daki AIIMS Delhi, IndusDerma adlı, yerel sağlık ihtiyaçları ve cilt tonlarına göre tasarlanmış dermatoloji tarama aracını pilot olarak kullanıyor. Bu araç, birinci basamakta erken triyaj ve karar desteği sağlamayı hedefliyor. Aynı kurumun Aarogyam uygulaması ise poliklinik triyajına odaklanıyor ve uzman öncesi bekleme süresini yüzde 40 azaltmayı amaçlıyor.

AIIMS Delhi, IndusDerma ve Aarogyam’ı, günlük 15,000’e kadar poliklinik ziyaretini yöneten hastane ağı genelinde, pilotların ve klinik doğrulamanın başarılı olması halinde ölçeklemeyi planlıyor. Kurumlar MedGemma’yı kendi veri merkezlerinde ya da istedikleri bulut sağlayıcısında çalıştırarak hasta verisini yerelde ve kendi kontrollerinde tutabiliyor.

Endonezya Sağlık Bakanlığı da MedGemma ve MedSigLIP kullanarak, yerel akciğer röntgeni verisiyle eğitilen bir tüberküloz tespit modeli geliştiriyor. Bu modelin, yılda 50 milyon vatandaşı hedefleyen tüberküloz tarama programını desteklemesi planlanıyor.