ภาพรวม: ทำไม MedGemma และ MedSigLIP ถึงน่าจับตา?
Google เปิดตัวโมเดล AI สายสุขภาพแบบ Open source ในตระกูล Gemma คือ MedGemma และ MedSigLIP เปิดให้ใช้ได้ฟรีสำหรับนักพัฒนาและนักวิจัย เพื่อนำไปต่อยอดงานด้านการแพทย์ได้อย่างยืดหยุ่นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
ทั้งสองโมเดลถูกออกแบบมาเพื่อช่วยผลักดันการพัฒนาแอปพลิเคชันทางการแพทย์ ตั้งแต่การวิเคราะห์ภาพ ไปจนถึงงานวิจัยเชิงลึก โดยยังคงให้ความสำคัญกับเรื่องประสิทธิภาพและการใช้งานจริงในภาคสนาม
MedGemma & MedSigLIP: สองโมเดลใหม่ในตระกูล Gemma สำหรับงานแพทย์
Google เพิ่มสมาชิกใหม่ให้กับตระกูล Gemma ด้วยโมเดลสาย Health AI ที่เน้นการใช้งานในวงการแพทย์ ได้แก่ MedGemma และ MedSigLIP ซึ่งถูกออกแบบมาเพื่อช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างเครื่องมือด้านสุขภาพได้ เร็วขึ้น ฉลาดขึ้น และเฉพาะทางมากขึ้น
MedGemma เป็นโมเดลแบบ multimodal generative รองรับทั้งอินพุตเป็นข้อความและภาพ แล้วสร้างผลลัพธ์ออกมาเป็นข้อความ เช่น รายงานผลภาพรังสี หรือคำตอบจากคำถามที่อ้างอิงภาพ
MedSigLIP เป็น image encoder ที่ออกแบบมาสำหรับงานที่ต้องการผลลัพธ์แบบมีโครงสร้าง เช่น การจำแนกภาพ หรือการค้นคืน (retrieval) จากฐานข้อมูลภาพจำนวนมาก
หนึ่งในจุดขายสำคัญคือ ทั้งคู่สามารถรันได้ด้วย GPU เพียงตัวเดียว และในรุ่นที่มีขนาดเล็กอย่าง MedGemma 4B และ MedSigLIP ยังสามารถปรับแต่งให้ทำงานบนอุปกรณ์พกพาได้ เหมาะกับยุคที่ต้องการ AI ไปอยู่ใกล้หน้างานมากขึ้น
MedGemma: Multimodal Generative สำหรับงานแพทย์
โมเดล MedGemma พัฒนาต่อยอดจาก Gemma ในเวอร์ชัน 4B และ 27B รองรับการนำเข้าทั้ง รูปภาพและข้อความ แล้วแปลงออกมาเป็น ข้อความเชิงอธิบาย เช่น รายงานทางการแพทย์ หรือผลสรุปจากภาพตรวจ
จุดเด่นของ MedGemma คือความ ยืดหยุ่นและศักยภาพในการปรับแต่ง (fine-tune) เมื่อนำ MedGemma 4B ไป fine-tune สำหรับการสร้างรายงานเอ็กซเรย์ทรวงอก ผลลัพธ์ที่ได้สามารถทำคะแนน RadGraph F1 ที่ 30.3 ซึ่งอยู่ในระดับใกล้เคียงผลงานวิจัยชั้นนำในสายงานเดียวกัน
สิ่งนี้สะท้อนว่า MedGemma เป็นฐานโมเดลที่มีศักยภาพสูง สำหรับใช้พัฒนาโซลูชัน AI ด้านสุขภาพ ไม่ว่าจะเป็นเครื่องมือช่วยแพทย์ ตัวย่อยข้อมูลทางการแพทย์ หรือระบบช่วยสรุปรายงานภาพตรวจต่าง ๆ
MedSigLIP: Image Encoder ที่เกิดมาเพื่อสาย Medical Imaging
MedSigLIP คือโมเดล Image Encoder เฉพาะทางการแพทย์ ที่ต่อยอดจากสถาปัตยกรรม SigLIP (Sigmoid loss for Language Image Pre-training) โดยนำไปฝึกกับข้อมูลภาพทางการแพทย์หลายประเภท เช่น
ภาพเอ็กซ์เรย์ทรวงอก
ภาพพยาธิวิทยา
ภาพโรคผิวหนัง
ภาพจอประสาทตา
หัวใจสำคัญของ MedSigLIP คือการเชื่อมโยงโลกของ ภาพ และ ข้อความทางการแพทย์ เข้าด้วยกัน ผ่านการแปลงข้อมูลทั้งสองฝั่งให้อยู่ใน “Common Embedding Space” หรือพื้นที่เวกเตอร์ชุดเดียวกัน ทำให้ระบบสามารถ
เปรียบเทียบภาพกับคำอธิบายเป็นข้อความได้โดยตรง
ทำความเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างสิ่งที่มองเห็น กับคำอธิบายเชิงคลินิกได้ลึกขึ้น
ด้วยแนวคิดนี้ MedSigLIP จึงสามารถทำงานด้านการจำแนกภาพทางการแพทย์ได้ เทียบเท่าหรือเหนือกว่าโมเดลเฉพาะทางหลายตัว แถมยังมีความยืดหยุ่นสูง สามารถนำไปใช้กับหลายโดเมนในสายแพทย์ได้โดยไม่ติดกรอบเกินไป
MedSigLIP เหมาะกับงานประเภทไหนบ้าง?
MedSigLIP ถูกออกแบบมาให้ตอบโจทย์งานวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ที่หลากหลาย โดยเฉพาะงานที่ต้องการความเข้าใจเชิงความหมาย ไม่ใช่แค่ดูว่าภาพเหมือนหรือไม่เหมือนเท่านั้น
1. การจำแนกประเภทภาพแบบดั้งเดิม (Traditional Image Classification)
ใช้สร้างโมเดลที่สามารถ จำแนกประเภทของภาพทางการแพทย์ ได้อย่างแม่นยำ
ตัวอย่างเช่น ตรวจสอบจากภาพเอกซเรย์ว่า มีภาวะปอดบวมหรือไม่ หรือใช้ช่วยแพทย์ระบุความผิดปกติในภาพตรวจต่าง ๆ
2. Zero-shot Image Classification
สามารถจำแนกประเภทของภาพได้ แม้ไม่เคยเห็นตัวอย่างภาพนั้นมาก่อน
อาศัยการเปรียบเทียบระหว่างข้อมูลที่สกัดจากภาพ (Image Embeddings) กับข้อมูลที่สกัดจาก ป้ายกำกับที่เป็นข้อความ (Textual Class Labels)
ตัวอย่างการใช้งาน เช่น ระบุได้ว่าภาพผิวหนังหนึ่งภาพเป็น “ไฝ” หรือ “มะเร็งผิวหนัง” จากความเข้าใจในคำอธิบายเชิงข้อความ โดยไม่ต้องมีชุดภาพตัวอย่างจำนวนมากสำหรับแต่ละโรค
3. Semantic Image Retrieval: ค้นหาภาพด้วยความหมาย ไม่ใช่แค่ความคล้าย
ใช้ค้นหาภาพทางการแพทย์ที่มีลักษณะใกล้เคียงกันทั้งในเชิง ภาพที่มองเห็น และเชิง ความหมายที่ซ่อนอยู่
ช่วยดึงภาพที่เกี่ยวข้องจากฐานข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็ว เช่น ค้นหาภาพผู้ป่วยที่มีลักษณะใกล้เคียงกับเคสปัจจุบัน เพื่อช่วยแพทย์ในการวินิจฉัยและตัดสินใจรักษา
ด้วยความสามารถด้านการทำความเข้าใจเชิงลึกระหว่างภาพและข้อความ MedSigLIP จึงกลายเป็น เครื่องมือสำคัญสำหรับงานวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ยุคใหม่ ที่ต้องการทั้งความแม่นยำและความยืดหยุ่น
สรุป: ก้าวใหม่ของ Health AI แบบ Open Source
การมาของ MedGemma และ MedSigLIP แสดงให้เห็นว่า Google กำลังผลักดัน Health AI ให้เปิดกว้างมากขึ้น ทั้งในด้านการเข้าถึงและการพัฒนา
นักพัฒนาสามารถใช้ MedGemma เพื่อสร้างระบบที่ อ่านภาพและอธิบายออกมาเป็นข้อความ ได้แบบเฉพาะทางการแพทย์
ขณะเดียวกัน MedSigLIP ก็เข้ามาช่วยในงาน วิเคราะห์และจัดการภาพทางการแพทย์ ตั้งแต่การจำแนก ไปจนถึงการค้นหาภาพแบบมีความหมายเชิงลึก
เมื่อทั้งสองโมเดลเปิดให้ใช้งานแบบ Open source สิ่งที่น่าจับตาต่อไปคือ เครื่องมือด้านสุขภาพรุ่นใหม่ ๆ ที่จะถูกสร้างขึ้นจากโมเดลเหล่านี้ ไม่ว่าจะเป็นแอปช่วยแพทย์ ระบบช่วยวินิจฉัย หรือแพลตฟอร์มวิจัยด้านการแพทย์ยุคใหม่ ที่มี AI เป็นตัวเร่งสำคัญในทุกขั้นตอนของการทำงาน