Системы здравоохранения все чаще используют ИИ для улучшения управления рабочим процессом, общения с пациентами и поддержки диагностики и лечения, и критически важно, чтобы эти системы на основе ИИ были высокопроизводительными, эффективными и сохраняющими конфиденциальность. Для решения этой задачи была создана Health AI Developer Foundations (HAI-DEF), коллекция легковесных открытых моделей, которые предлагают разработчикам надежные стартовые точки для своих исследований в области здравоохранения и разработки приложений. Модели HAI-DEF открыты, что позволяет разработчикам сохранять полный контроль над конфиденциальностью, инфраструктурой и модификациями моделей. Коллекция MedGemma, входящая в состав HAI-DEF, включает в себя варианты размером 4B и 27B, которые принимают входные данные в виде изображений и текста и производят текстовые выходы. Модели MedGemma являются мощными стартовыми точками для медицинских исследований и разработки продуктов, полезными для медицинских задач, требующих генерации свободного текста. MedSigLIP - это легковесный кодировщик изображений и текста для классификации, поиска и связанных задач, и рекомендуется для задач, связанных с изображениями, которые требуют структурированных выходов, таких как классификация или поиск. Все модели MedGemma и MedSigLIP могут работать на одном GPU, а некоторые из них даже могут быть адаптированы для работы на мобильном оборудовании. Коллекция MedGemma открыта, что позволяет разработчикам скачивать, развивать и тонко настраивать модели для поддержки своих конкретных потребностей. Исследователи и разработчики уже исследуют модели MedGemma для своих случаев использования, обнаруживая, что они эффективно решают критические проблемы. Чтобы помочь разработчикам начать работу, на GitHub доступны подробные тетради, демонстрирующие, как создать экземпляры MedSigLIP и MedGemma для инференции и тонкой настройки на Hugging Face.