Google 表示，MedGemma 开放权重模型正被用于构建全球各地诊所和医疗机构的医疗分诊、诊断筛查和临床决策支持工具，部分应用可以在没有互联网连接的情况下运行，并将患者数据保留在本地。Google 称，这些模型采用开放权重，因此可以根据当地语言和医疗需求进行调整。
MedGemma 是一组基于 Gemma 构建、经过专门训练以理解医疗文本和图像的模型，包括临床记录、X 射线和计算机断层扫描图像。据 Google 称，其下载次数已超过 1000 万次，并被用于全球数千项研究改进。该公司通过 Health AI Developer Foundations 网站提供模型、代码和文档。
在初级医疗和偏远地区的应用
在乌干达，Crane AI 正在使用经过修改的 MedGemma 开发 EaseHealth 应用。该应用可在设备上运行，帮助医务人员评估症状、查阅指南，并在没有互联网连接的情况下作出初步分诊决定。
在赞比亚，Dawa Health 使用 DawaMom 和 MedSigLIP 两款应用进行宫颈癌筛查。Google 表示，该应用已为超过 3500 名女性完成筛查，并计划在赞比亚境内及邻近地区扩展。至于印度，Visilant 已将 MedGemma 集成到一套基于智能手机运行的成像系统中；此前，该系统已为超过 5 万名患者筛查白内障和其他眼部疾病。
医院内部和国家项目中的试验
在 AIIMS Delhi，IndusDerma 正在接受测试，以协助对皮肤病病例进行分诊，其设计考虑了印度人口和肤色的需求。Aarogyam 应用则重点帮助门诊患者分诊，缩短其等待专科医生接诊的时间。在完成试验和临床验证后，AIIMS 计划在其医院网络内扩大这些应用的使用范围；该网络每天接待多达 1.5 万次门诊就诊。
在印度尼西亚，卫生部正在使用 MedGemma 和 MedSigLIP 开发结核病检测模型。该模型使用当地胸部 X 射线图像进行训练，以支持每年筛查 5000 万人的目标。
实际会发生什么变化？
其实际价值在于提供可在设备或本地服务器上运行的模型，这可能有助于网络连接不可靠，或需要将患者数据置于自身控制之下的机构。开放权重的特性还可以让相关工具根据特定的数据、语言和医疗重点进行调整，而不是依赖通用云服务。
但这些应用并不构成独立的诊断或治疗工具。Google 说明，MedGemma 和 MedSigLIP 需要针对每种使用场景进行验证、调整和适当改造，其输出可能不准确，不得直接用于作出诊断决定、管理患者或提出治疗建议。因此，在扩大运营之前，临床试验、独立验证以及与医疗环境的结合仍是必不可少的条件。