ヘルスケアは、ワークフローの管理、患者のコミュニケーション、診断と治療のサポートを改善するために、AIをますます使用しています。これらのAIベースのシステムが高性能で、効率的で、プライバシーを保護するものであることは非常に重要です。これに対処するために、Health AI Developer Foundations（HAI-DEF）が構築されました。これは、開発者が独自のヘルス研究とアプリケーション開発のための堅牢な出発点を提供する軽量なオープンモデルのコレクションです。HAI-DEFモデルのオープン性により、開発者はプライバシー、インフラストラクチャ、モデルの変更について完全な制御を維持できます。HAI-DEFの一部であるMedGemmaコレクションには、4Bと27Bのサイズのバリアントが含まれており、画像とテキストの入力を受け取り、テキスト出力を生成します。MedGemmaモデルは、自由なテキストを生成する必要がある医療テキストまたは画像タスクの強力な出発点です。MedSigLIPは、分類、検索、その他のタスクのための軽量な画像とテキストエンコーダーであり、分類や検索などの構造化された出力が必要な画像タスクに適しています。すべてのMedGemmaとMedSigLIPモデルは、単一のGPUで実行でき、一部はモバイルハードウェアで実行できるように適応することもできます。MedGemmaコレクションはオープンであり、開発者はモデルをダウンロードして、構築して、微調整して、特定のニーズをサポートできます。研究者や開発者は、MedGemmaモデルを使用して、重要な問題を解決するために使用しています。開発者が始めるのを助けるために、GitHubの詳細なノートブックは、Hugging FaceでMedSigLIPとMedGemmaのインスタンスを作成して、推論と微調整する方法を示しています。