A Google afirma que instituições de saúde e desenvolvedores em vários países usam os modelos MedGemma para criar ferramentas de triagem médica, exames diagnósticos e apoio à decisão clínica, com algumas aplicações funcionando sem conexão à internet e mantendo os dados dos pacientes localmente. A Google diz que os modelos têm pesos abertos, o que permite adaptá-los aos idiomas e às necessidades locais de saúde.
MedGemma é um conjunto de modelos baseado no Gemma e preparado para compreender textos e imagens médicas, incluindo anotações clínicas, radiografias e tomografias computadorizadas. Segundo a Google, o número de downloads ultrapassou 10 milhões, e os modelos foram usados em milhares de adaptações de pesquisa em todo o mundo. A empresa disponibiliza os modelos, o código e a documentação por meio do site Health AI Developer Foundations.
Usos na atenção primária e em áreas remotas
Em Uganda, a Crane AI desenvolve o aplicativo EaseHealth usando uma versão modificada do MedGemma que funciona no dispositivo, para ajudar profissionais de saúde a avaliar sintomas, consultar diretrizes e tomar decisões iniciais de triagem sem conexão à internet.
Na Zâmbia, a Dawa Health usa os aplicativos DawaMom e MedSigLIP para o rastreamento do câncer do colo do útero. A Google afirma que o aplicativo examinou mais de 3500 mulheres, com planos de expansão dentro da Zâmbia e nas regiões vizinhas. Na Índia, a Visilant integrou o MedGemma a um sistema de imagem que funciona em smartphones e que já examinou mais de 50 mil pacientes em busca de catarata e outras doenças oculares.
Testes em hospitais e programas nacionais
Na AIIMS Delhi, o IndusDerma está sendo testado para ajudar na triagem de casos dermatológicos, com um design que leva em conta as necessidades da população e os tons de pele na Índia. O aplicativo Aarogyam também se concentra na triagem de pacientes ambulatoriais e na redução do tempo de espera antes do atendimento com um especialista. Após a conclusão dos testes e da validação clínica, a AIIMS pretende ampliar essas aplicações em sua rede de hospitais, que recebe até 15 mil consultas ambulatoriais por dia.
Na Indonésia, o Ministério da Saúde desenvolve um modelo para detectar tuberculose usando MedGemma e MedSigLIP, treinado com imagens locais de radiografias de tórax, para apoiar a meta de rastrear 50 milhões de pessoas por ano.
O que muda na prática?
O valor prático está na disponibilidade de modelos que podem ser executados em dispositivos ou servidores locais, o que pode ajudar instituições que não dispõem de uma conexão confiável ou precisam manter os dados dos pacientes sob seu controle. O caráter de pesos abertos também permite adaptar as ferramentas a dados, idiomas e prioridades de saúde específicos, em vez de depender de um serviço geral na nuvem.
No entanto, essas aplicações não constituem ferramentas independentes de diagnóstico ou tratamento. A Google esclarece que MedGemma e MedSigLIP precisam de validação, adaptação e ajustes adequados para cada caso de uso, e que suas saídas podem ser imprecisas e não devem ser usadas diretamente para tomar decisões de diagnóstico, gerir pacientes ou recomendar tratamentos. Por isso, os ensaios clínicos, a validação independente e a integração ao contexto médico continuam sendo condições essenciais antes da expansão operacional.