[HABER] Google, Sağlık için Açık Kaynak AI: MedGemma ve MedSigLIP Modelleri



Google, sağlık alanında yapay zekâ altyapısını güçlendirmek için geliştirdiği **MedGemma** koleksiyonunu ve **MedSigLIP** modelini açık kaynak olarak paylaştı. Bu haber, özellikle sağlık teknolojileri ve yapay zeka meraklıları için çok ilgi çekici!

---

---

MedGemma Nedir?

- **MedGemma**, Google’ın “Health AI Developer Foundations (HAI-DEF)” inisiyatifi çerçevesinde geliştirilen yeni, **multimodal** (metin + görsel işleme) AI modelleridir :contentReference[oaicite:1]{index=1}.
- Mevcut modeller:
- **4B Multimodal**: Göğüs röntgeni gibi tıbbi görselleri yorumlayabiliyor ve yaklaşık %64 MedQA skoru alıyor.
- **27B Text‑only & 27B Multimodal**: Büyük metin tabanlı analizde %87.7 MedQA skoru ile etkileyici sonuçlar veriyor :contentReference[oaicite:2]{index=2}.
- Ayrıca **MedSigLIP** adlı hafif bir görüntü kodlayıcı da mevcut – tıbbi görsel sınıflandırma, arama ve sıfır atış uygulamaları için ideal :contentReference[oaicite:3]{index=3}.

---

---

Teknik Özellikler ve Performans

- **Erişilebilirlik**: Tüm modeller **açık kaynak**, Hugging Face ve Github üzerinden erişilebilir :contentReference[oaicite:4]{index=4}.
- **GPU ile Çalışabilme**: 4B sürümler düşük donanımda bile çalışabilir; 27B ise bulut ya da güçlü sunucular için optimize :contentReference[oaicite:5]{index=5}.
- **Performans verileri**:
- 4B multimodal, radyolog değerlendirmelerinde %81 oranla benzer klinik kararlar üretiyor :contentReference[oaicite:6]{index=6}.
- 27B modeli, MedQA skorunda lider modellerle boy ölçüşüyor ve daha düşük maliyetle çalışıyor :contentReference[oaicite:7]{index=7}.

---

---

Potansiyel Kullanım Alanları

- Radyoloji raporu üretimi
- Klinik özetleme, hasta triyaj ve soru-cevap
- Mobil cihazlarda görüntü tanıma
- Görsel arama veya sınıflandırma uygulamaları
- Hastane veya araştırma ortamlarında özelleştirilebilir AI çözümleri :contentReference[oaicite:8]{index=8}

---

---

Açık Kaynak Olmanın Avantajları

• **Gizlilik ve Kontrol**: Kendi altyapınızda, veriler gizli kalacak şekilde çalıştırabilirsiniz :contentReference[oaicite:9]{index=9}.
• **Özelleştirme – Fine‑tuning**: Klinik veri setleriyle özelleştirilebilir ve optimize edilebilir :contentReference[oaicite:10]{index=10}.
• **Kararlılık ve Şeffaflık**: Belirli bir model sürümüne bağlı kalırsınız, güncelleme kaynaklı değişikliklerden etkilenmezsiniz :contentReference[oaicite:11]{index=11}.

---

---

Dikkat Edilmesi Gerekenler

- MedGemma henüz **tedavi veya klinik karar verme için onaylı değil**; her zaman insan gözetimi şart :contentReference[oaicite:12]{index=12}.
- **Fenotipik sınırlamalar** olabilir (örneğin, TBC gibi karmaşık durumlarda hata yapabiliyor) :contentReference[oaicite:13]{index=13}.
- Kurumsal entegrasyon, uyumluluk (FHIR, HIPAA) ve kalite kontrol gerektirir :contentReference[oaicite:14]{index=14}.

---

---

Özetle:

Google’ın **MedGemma ve MedSigLIP** modelleri, sağlıkta **demokratik ve açık kaynaklı AI inovasyonuna yeni bir sayfa açıyor**.
Radyoloji raporu üretimi, klinik özetleme, mobil tanı sistemleri gibi alanlarda kullanılabilir;
kendi altyapınızda çalıştırmak, veri gizliliğini korumak ve özelleştirmek mümkün.

Bu modelleri sağlık uygulamalarınıza nasıl entegre edersiniz? Tartışmaya başlayalım!

---