現代の医療分野において、人工知能（AI）は作業効率の向上、患者とのコミュニケーションの改善、診断および治療のサポートなど、重要なツールとして徐々にその役割を果たしています。医療用AIシステムが性能、効率、プライバシー保護などの要件に対応するため、Health AI Developer Foundations（HAI-DEF）が登場しました。

このプロジェクトは、開発者に強力な基盤を提供することを目的とした軽量なオープンモデルのシリーズです。HAI-DEFモデルのオープン性により、開発者はデータのプライバシー、インフラストラクチャ、およびモデルの修正を完全に制御できます。

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今年5月、HAI-DEFを拡張し、Gemma3をベースにした生成モデルであるMedGemmaをリリースしました。これは医療や生命科学分野におけるAIの発展を加速するためのものです。最近、さらに2つの新しいモデル、MedGemma27BマルチモーダルモデルとMedSigLIPを公開しました。MedGemma27Bマルチモーダルモデルは、既存の4Bマルチモーダルモデルおよび27Bテキストモデルに加え、複雑なマルチモーダルおよび縦断的電子健康記録の解釈をサポートします。一方、MedSigLIPは、分類や検索などのタスクに適した軽量な画像およびテキストエンコーダーです。

MedGemmaおよびMedSigLIPモデルは、医学研究および製品開発の良い出発点を提供します。MedGemmaは、報告書の生成や視覚的質問応答などの自由なテキスト生成タスクに特に適しています。一方、MedSigLIPは、分類や検索などの構造化出力を必要とする画像タスクに推奨されます。これらのモデルは単一のGPUで動作でき、MedGemma4BとMedSigLIPはモバイルハードウェアにも対応しています。

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MedGemmaシリーズモデルのオープン性により、開発者はモデルをダウンロードし、構築し、特定のニーズに合わせてファインチューニングすることが可能です。APIモデルと比較して、医療分野ではこのようなオープン方式が顕著な利点があります。開発者は自分の好きな環境でモデルを実行し、プライバシーや機関方針に対応できる柔軟性を持っています。また、ファインチューニングや修正を通じて、モデルのパフォーマンスを最適化し、安定性と再現性を確保することができます。これは医療アプリケーションにおいて非常に重要です。

開発者が迅速に始められるように、GitHub上には詳細なノートブックを提供しており、Hugging Faceプラットフォーム上でMedSigLIPおよびMedGemmaのインスタンスを作成し、推論およびファインチューニングを行う方法を紹介しています。さらに、MedGemmaおよびMedSigLIPはVertex AIにシームレスにデプロイ可能であり、専用のエンドポイントを提供します。

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

ポイント：

🌟 HAI-DEFはMedGemmaとMedSigLIPをリリースし、医療AI開発に強力な支援を提供しています。

🔍 MedGemmaは自由なテキスト生成タスクに適しており、MedSigLIPは画像分類や検索に特化しています。

🔑 開放モデルの柔軟性により、開発者はローカル環境で安全にモデルを最適化およびファインチューニングできます。