Google presenta modelos de inteligencia artificial MedGemma para análisis médico multimodal en conferencia Google I/O
Google presenta en I/O innovadores modelos de IA medica multimodal que potencian diagnósticos y aplicaciones en salud digital.
En el marco de la conferencia Google I/O de este año, Google presentó dos innovadores modelos de inteligencia artificial centrados en el análisis de textos e imágenes médicas. Basados en la arquitectura Gemma-3, estos modelos, denominados MedGemma, buscan acelerar el desarrollo de aplicaciones de salud con capacidades multimodales y especializadas. La versión MedGemma 4B, que combina procesamiento multimodal, permite interpretar imágenes radiológicas y sintetizar datos clínicos, facilitando tareas como el análisis radiológico y el resumen de información médica compleja.
Estos modelos, de tamaño compacto, ofrecen una alta eficiencia en su personalización para casos específicos y han demostrado un rendimiento notable en benchmarks clínicos. En particular, MedGemma 27B, centrado en texto, alcanzó resultados similares a modelos mucho más grandes como GPT-4o en tareas de razonamiento y conocimiento clínico. Además, ambas variantes están disponibles de forma abierta en plataformas como Hugging Face y Model Garden, permitiendo su despliegue tanto local como en la nube de Google, y pueden integrarse con herramientas externas como buscadores médicos y procesadores FHIR para enriquecer las aplicaciones de salud digital.
Junto a estos avances, Google presentó AMIE (Articulate Medical Intelligence Explorer), un asistente de inteligencia artificial diseñado para diagnósticos médicos. Desarrollado en colaboración con Google DeepMind, AMIE es un sistema multimodal capaz de interpretar imágenes médicas, resultados de laboratorio, electrocardiogramas y otros datos clínicos, integrando esta información en conversaciones para ofrecer diagnósticos más precisos. El sistema incluye agentes especializados para gestionar enfermedades crónicas, generando planes de tratamiento y seguimiento conforme a las guías clínicas. Según estudios internos de Google, AMIE superó en simulaciones a médicos de cabecera en la interpretación de datos multimodales y mostró mayor empatía en sus interacciones, abriendo nuevas posibilidades para la atención médica asistida por inteligencia artificial.