Google ha appena reso disponibile gratuitamente un’intelligenza artificiale medica avanzata. Si chiama MedGemma e può leggere radiografie, interpretare immagini dermatologiche, analizzare tessuti al microscopio e aiutare nella diagnosi di malattie, quasi come farebbe un intero team di specialisti.
Fino a oggi, le diagnosi basate su immagini, come le lastre, fotografie di lesioni cutanee o le biopsie, erano affidate esclusivamente a medici specializzati (radiologi, dermatologi, patologi etc…) ognuno con la sua lunga formazione, chiamato a riconoscere segnali sottili e a valutare ogni dettaglio. In ospedali sovraccarichi o in aree prive di personale esperto, questo sistema ha però mostrato i suoi limiti, le analisi sono manuali, lente e spesso dipendono dall’esperienza del singolo.
Ed ecco che entra in gioco MedGemma, insieme a MedSigLIP, due modelli di intelligenza artificiale addestrati da Google per lavorare con immagini mediche e testi clinici. L’ultimo aggiornamento mostra casi d’uso sorprendenti: in un test, MedGemma interpreta una radiografia del torace, identifica un pneumotorace e descrive l’edema polmonare. In un altro, analizza una lesione cutanea e riconosce un carcinoma basocellulare. In un terzo, osserva una sezione istologica e individua un tumore maligno al seno. Il modello più grande, MedGemma 27B, ha ottenuto l’87,7% di accuratezza in un test chiamato MedQA, pensato per valutare la capacità di rispondere a quesiti medici specialistici. Un punteggio che supera molti modelli precedenti e si avvicina a quello di un medico in formazione. Anche il modello più piccolo ha raggiunto l’81%, rimanendo molto efficace.
La grande novità è che questi strumenti sono open-source. Chiunque può scaricarli, modificarli e usarli localmente, senza bisogno di connessione o licenze costose. Non sono però un’app per il pubblico generico, servono competenze tecniche, computer potente e un minimo di esperienza con i modelli di intelligenza artificiale. Sono sistemi pensati per ospedali, università, startup e ricercatori, anche in aree del mondo dove l’accesso alla sanità è limitato, mentre fino a pochi anni fa, l’analisi automatizzata delle immagini era disponibile solo tramite software costosi o sistemi chiusi nelle mani di grandi aziende.
Naturalmente, restano dei rischi. Usare questi strumenti senza formazione adeguata può portare a diagnosi sbagliate. La responsabilità clinica resta umana, ma ora abbiamo tra le mani uno strumento potente e gratuito, sta a noi decidere se sarà una rivoluzione al servizio di tutti o un’occasione persa.
