Google publie MedGemma, des modèles médicaux déployables localement

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Google publie MedGemma, une famille de modèles multimodaux consacrés à la médecine et fondés sur Gemma 3, selon AlphaSignal. Deux versions sont proposées, avec 4 et 27 milliards de paramètres, pour traiter des informations médicales sous différentes formes. Google lance aussi MedSigLIP, un encodeur autonome de 400 millions de paramètres, qui peut servir à classer des images médicales ou à en rechercher de similaires. Les résultats rapportés sont prometteurs : MedGemma obtient 86,2 % à MedQA, un test de questions médicales, et des cliniciens jugent 81 % de ses comptes rendus de radiographies thoraciques aussi bons ou meilleurs que les originaux. Après un ajustement sur des données hospitalières, le modèle réduit de 50 % les erreurs de recherche dans les dossiers médicaux électroniques ; pour certaines tâches liées au pneumothorax et à l’histopathologie, il égale aussi des modèles spécialisés. Les poids sont téléchargeables et les modèles peuvent être exécutés dans l’infrastructure contrôlée d’un hôpital. Cette possibilité peut aider les établissements à traiter des données sensibles dans leur propre infrastructure. L’étude associée paraît dans Nature Medicine, mais le corpus complet utilisé pour entraîner les modèles n’est pas public, et les poids restent soumis à leurs conditions d’utilisation.