의료 분야에서는 워크플로우 관리, 환자 소통, 진단 및 치료 지원을 개선하기 위해 AI를 점점 더 많이 사용하고 있으며, 이러한 AI 기반 시스템은 높은 성능, 효율성, 그리고 개인 정보 보호 기능을 갖추는 것이 매우 중요합니다. 이를 해결하기 위해 개발자들에게 자체적인 건강 연구 및 애플리케이션 개발을 위한 강력한 시작점을 제공하는 경량 오픈 모델 모음인 Health AI Developer Foundations (HAI-DEF)가 구축되었습니다. HAI-DEF 모델은 개방형으로, 개발자들은 개인 정보 보호, 인프라, 그리고 모델 수정에 대한 완전한 제어권을 유지할 수 있습니다. HAI-DEF의 일부인 MedGemma 컬렉션은 이미지와 텍스트 입력을 받아 텍스트 출력을 생성하는 4B 및 27B 크기의 변형을 포함합니다. MedGemma 모델은 의료 연구 및 제품 개발에 강력한 시작점이 되며, 자유로운 텍스트 생성이 필요한 의료 텍스트 또는 이미지 작업에 유용합니다. MedSigLIP은 분류, 검색 및 관련 작업에 사용되는 경량 이미지 및 텍스트 인코더이며, 분류 또는 검색과 같이 구조화된 출력이 포함된 이미지 작업에 권장됩니다. 모든 MedGemma 및 MedSigLIP 모델은 단일 GPU에서 실행할 수 있으며, 일부는 모바일 하드웨어에서 실행하도록 조정할 수도 있습니다. MedGemma 컬렉션은 개방형으로, 개발자들이 모델을 다운로드하고, 기반을 구축하며, 특정 요구사항을 지원하기 위해 미세 조정할 수 있도록 합니다. 연구원 및 개발자들은 MedGemma 모델을 다양한 사용 사례에 맞게 탐색해 왔으며, 중요한 문제를 해결하는 데 능숙하다는 것을 발견했습니다. 개발자들이 시작하는 데 도움을 주기 위해 GitHub에 상세한 노트북이 제공되어 Hugging Face에서 MedSigLIP 및 MedGemma의 인퍼런스 및 미세 조정을 위한 인스턴스를 생성하는 방법을 시연합니다.