🕯️Google ปล่อย MedGemma-27B-IT AI วิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ตัวใหม่ล่าสุด
💡 วงการสาธารณสุขกำลังเปลี่ยนแปลงด้วยพลังของ AI
วงการสาธารณสุขกำลังนำ 🤖 AI มาใช้มากขึ้นเพื่อปรับปรุงการจัดการเวิร์กโฟลว์ 🧩 การสื่อสารกับผู้ป่วย 🗣️ และการสนับสนุนการวินิจฉัยและการรักษา 🏥
สิ่งสำคัญคือระบบ AI เหล่านี้ต้องไม่เพียงแต่ “ฉลาดและมีประสิทธิภาพสูง” เท่านั้น แต่ยังต้อง ปลอดภัยและเคารพความเป็นส่วนตัวของข้อมูลผู้ป่วย 🔐
⸻
🚀 เปิดตัว Health AI Developer Foundations (HAI-DEF)
เพื่อบรรลุเป้าหมายนี้ Google ได้เปิดตัว Health AI Developer Foundations (HAI-DEF) 🧠
นี่คือ ชุดโมเดลเปิดขนาดเล็ก (Open Model Suite) ที่มอบจุดเริ่มต้นที่แข็งแกร่งสำหรับนักพัฒนา 💻
เหมาะสำหรับการ วิจัยและพัฒนาแอปพลิเคชันด้านสุขภาพ ของตนเอง 🩺
เพราะ HAI-DEF เป็นแบบ Open Source
นักพัฒนาจึงสามารถควบคุม ความเป็นส่วนตัว (Privacy)
โครงสร้างพื้นฐาน (Infrastructure)
และ การปรับแต่งโมเดล (Customization) ได้อย่างอิสระ ⚙️
⸻
🧬 ขยายความสามารถด้วย MedGemma
ในเดือนพฤษภาคมที่ผ่านมา Google ได้ขยาย HAI-DEF ด้วย MedGemma 🩸
ซึ่งเป็นชุดโมเดลเชิงกำเนิด (Generative Model) ที่พัฒนาจาก Gemma 3
ออกแบบมาเพื่อเร่งนวัตกรรม AI ใน การดูแลสุขภาพและวิทยาศาสตร์ชีวภาพ 🧫
⸻
🏆 สองโมเดลใหม่ล่าสุดในปีนี้
วันนี้ Google ได้ภูมิใจเสนอโมเดลใหม่ 2 ตัวในคอลเลกชันนี้ 🎉
1️⃣ MedGemma 27B Multimodal
เสริมจากรุ่น 4B Multimodal และ 27B Text-Only ที่เปิดตัวก่อนหน้านี้
เพิ่มขีดความสามารถในการตีความ บันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ (EHR) 📋
ทั้งแบบ หลายโหมด (Multimodal) และ แบบตามยาว (Longitudinal) ซึ่งซับซ้อนมากขึ้น
2️⃣ MedSigLIP
โมเดล Encoder ภาพและข้อความน้ำหนักเบา (Lightweight Image-Text Encoder)
เหมาะสำหรับ การจำแนกภาพ (Classification)
การค้นหาข้อมูล (Retrieval) และงานอื่นที่เกี่ยวข้อง 🔎
โดยใช้ Image Encoder เดียวกับที่ใช้ใน MedGemma 4B และ 27B
⸻
🧩 ประโยชน์และการประยุกต์ใช้
💬 MedGemma เหมาะกับงานทางการแพทย์ที่ต้อง สร้างข้อความอิสระ (Free-Text Generation)
เช่น การสร้างรายงาน 📄 หรือ การตอบคำถามด้วยภาพ 🖼️
📊 MedSigLIP เหมาะสำหรับงานที่ผลลัพธ์เป็น ข้อมูลเชิงโครงสร้าง (Structured Output)
เช่น การจำแนกภาพทางการแพทย์ หรือ การดึงข้อมูลจากฐานภาพ 🧠
⸻
⚡ ประสิทธิภาพและการใช้งานจริง
โมเดลทั้งหมดสามารถทำงานได้บน GPU เครื่องเดียว 💪
และ MedGemma 4B รวมถึง MedSigLIP ยังสามารถปรับให้ทำงานบน อุปกรณ์พกพา (Portable Hardware) ได้อีกด้วย 📱
🧠 MedGemma: โมเดลการกำเนิดหลายรูปแบบสำหรับสุขภาพ
ในยุคที่ AI กำลังเข้ามามีบทบาทสำคัญในวงการสาธารณสุข 🏥
MedGemma ถือเป็นหนึ่งในโมเดลเชิงกำเนิด (Generative Model) ที่ถูกออกแบบมาเพื่อรองรับการทำงานหลายรูปแบบ (Multimodal)
สามารถรับได้ทั้งภาพ 🖼️ และข้อความ 💬 แล้วสร้างผลลัพธ์ออกมาเป็นข้อความเชิงวิเคราะห์ทางการแพทย์ได้โดยตรง
⸻
⚙️ รูปแบบและขนาดของโมเดล
คอลเลกชัน MedGemma มีให้เลือกสองขนาดหลัก ได้แก่
• 4B (ขนาดเล็ก)
• 27B (ขนาดกลาง–ใหญ่)
ซึ่งทั้งสองสามารถรับ อินพุตเป็นภาพและข้อความ และสร้าง เอาต์พุตเป็นข้อความทางคลินิกหรือรายงานผล ได้อย่างมีประสิทธิภาพ 💡
⸻
🔹 MedGemma 4B Multimodal
📊 ประสิทธิภาพโดดเด่นในงานทางการแพทย์
• ทำคะแนนได้ 64.4% บนเกณฑ์ MedQA ซึ่งจัดให้อยู่ในกลุ่มโมเดลเปิดขนาดเล็กมาก (<8B) ที่ดีที่สุดในปัจจุบัน 🏅
• ในการทดสอบแบบ blind evaluation พบว่า
👉 81% ของรายงานเอกซเรย์ทรวงอก (Chest X-ray Reports) ที่สร้างจาก MedGemma 4B
ถูกประเมินโดยรังสีแพทย์ที่ได้รับการรับรองจากคณะกรรมการของสหรัฐฯ ว่า
“มีความแม่นยำเพียงพอ” และ สามารถใช้แทนรายงานจริงได้ในระดับคลินิก 🩻
• นอกจากนี้ MedGemma 4B ยังมีความสามารถในการ จำแนกภาพทางการแพทย์ (Medical Image Classification)
ที่ ทัดเทียมหรือดีกว่าโมเดลเฉพาะด้านรุ่นใหม่ (State-of-the-art) 🎯
⸻
🔹 MedGemma 27B Text & MedGemma 27B Multimodal
💥 เป็นโมเดลขนาดกลางที่ทรงพลังมาก โดยจากทั้งการประเมินภายในและผลตีพิมพ์ภายนอกพบว่า
• MedGemma 27B จัดเป็นหนึ่งในโมเดลเปิดขนาดเล็ก (<50B) ที่มีประสิทธิภาพดีที่สุดในเกณฑ์มาตรฐาน MedQA
• รุ่น Text-only ทำคะแนนได้สูงถึง 87.7% ✨
ซึ่งน้อยกว่าโมเดลเปิดชั้นนำ DeepSeek R1 เพียง 3 คะแนนเท่านั้น
แต่มี ต้นทุนการประมวลผล (Inference Cost) ต่ำกว่าถึง 10 เท่า 💰
📈 ด้านการประยุกต์ใช้งานจริง
MedGemma 27B สามารถแข่งขันได้กับโมเดลขนาดใหญ่ในหลายเกณฑ์มาตรฐาน
ทั้งในด้าน
• การดึงข้อมูล (Retrieval) 🔍
• การตีความข้อมูลสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ (EHR Interpretation) 💾
• และการให้เหตุผลเชิงคลินิก (Clinical Reasoning) ที่ซับซ้อน 🧩
ใน MedQA โมเดล MedGemma 4B และ 27B ถือเป็นโมเดลที่มีประสิทธิภาพดีที่สุดเมื่อเทียบกับโมเดลอื่นๆ โปรดทราบว่าในกราฟนี้ การประมาณต้นทุนอ้างอิงจาก การวิเคราะห์ราคาของ legacy.lmarena.ai และ together.ai/pricing
🧩 เบื้องหลังการพัฒนา MedGemma และ MedSigLIP
ในโครงการนี้ Google ได้พัฒนาโมเดล AI ทางการแพทย์โดยใช้แนวทางที่ผสานทั้งความเชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีและความเข้าใจในงานสุขภาพอย่างลึกซึ้ง 🧠
⸻
🩻 เริ่มจากการฝึก “ตัวเข้ารหัสภาพทางการแพทย์” (Medical Image Encoder)
ก่อนอื่น ทีมวิจัยได้ฝึก ตัวเข้ารหัสภาพ (Image Encoder) ที่ผ่านการปรับแต่งเฉพาะทางด้านการแพทย์
ซึ่งต่อมาได้ถูกเปิดเผยอย่างอิสระภายใต้ชื่อ MedSigLIP 🌐
🧬 MedSigLIP ทำหน้าที่เป็นหัวใจสำคัญของระบบ
ช่วยให้โมเดลเข้าใจภาพทางการแพทย์ เช่น ภาพเอกซเรย์ ฟิล์ม MRI หรือภาพจากกล้องจุลทรรศน์ได้อย่างมีบริบท 🩸
⸻
⚙️ การต่อยอดด้วย Gemma 3 (เวอร์ชัน 4B และ 27B)
จากนั้น Google ได้ใช้โมเดล Gemma 3 รุ่น 4B และ 27B มาฝึกเพิ่มเติมกับข้อมูลด้านสุขภาพ
เพื่อสร้างโมเดลเชิงกำเนิดที่สามารถทำงานกับข้อมูลทางการแพทย์ได้โดยเฉพาะ 🏥
แต่ที่สำคัญคือ…
💡 ทีมพัฒนา “ไม่ยอมแลก” ความสามารถทั่วไปของ Gemma ทิ้งไป
⸻
🌍 รักษาความสามารถรอบด้านของ Gemma
ระหว่างกระบวนการฝึก ทีม Google ให้ความสำคัญอย่างมากกับการ คงความสามารถทั่วไป (General Capabilities) ของ Gemma เอาไว้ ✨
ซึ่งหมายความว่า
• MedGemma ยังคง เข้าใจงานที่ไม่ใช่ด้านการแพทย์ได้ดี 💬
• สามารถ ทำงานกับข้อมูลผสม (Medical + Non-Medical) ได้อย่างยืดหยุ่น 🔄
• และยัง รองรับภาษาที่ไม่ใช่ภาษาอังกฤษ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ 🌏
⚡ ปัจจัยสำคัญ: “ความสามารถในการปรับตัว” ของโมเดล AI ทางการแพทย์
หนึ่งในคุณสมบัติที่ทำให้ MedGemma และโมเดลในตระกูลเดียวกันโดดเด่น คือ ความสามารถในการปรับตัว (Adaptability) 🧩
ซึ่งหมายความว่า นักพัฒนาสามารถนำโมเดลเหล่านี้ไปปรับแต่ง (Fine-tune) ให้เหมาะสมกับ งานเฉพาะทางด้านสุขภาพ ได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด 💡
⸻
🩻 ตัวอย่างที่พิสูจน์ความสามารถ
หลังจากผ่านการ ปรับแต่งอย่างละเอียด (Fine-tuning)
👉 MedGemma 4B สามารถสร้างรายงานผล เอกซเรย์ทรวงอก (Chest X-ray Reports)
ได้ในระดับ ประสิทธิภาพล้ำสมัย (State-of-the-art)
โดยได้คะแนน RadGraph F1 = 30.3 📊
ซึ่งเป็นเกณฑ์ที่ใช้วัด “ความถูกต้องเชิงโครงสร้างและความสัมพันธ์ทางคลินิก”
ของรายงานที่โมเดลสร้างขึ้น เทียบกับรายงานจริงของรังสีแพทย์ 🧠
ผลลัพธ์นี้แสดงให้เห็นว่า MedGemma 4B ไม่เพียงเข้าใจภาพและข้อความทางการแพทย์เท่านั้น
แต่ยัง สามารถสรุป วิเคราะห์ และรายงานผลอย่างเป็นระบบเหมือนแพทย์ผู้เชี่ยวชาญ ได้จริง 🩺
⸻
🧠 คุณค่าสำหรับนักพัฒนา
สิ่งที่น่าทึ่งคือ นักพัฒนาสามารถ ปรับปรุงหรือขยายความสามารถของโมเดล
ให้เข้ากับแอปพลิเคชันเป้าหมายของตนเองได้อย่างง่ายดาย 🎯
เช่น
• การสร้างรายงานทางรังสีวิทยาอัตโนมัติ 🩻
• การตรวจจับความผิดปกติจากภาพถ่ายทางการแพทย์ 🔎
• หรือระบบผู้ช่วยแพทย์ที่ใช้ภาษาธรรมชาติในการอธิบายผลการตรวจ 🗣️
🧠 MedSigLIP: ตัวเข้ารหัสภาพเฉพาะทางสำหรับการดูแลสุขภาพ
MedSigLIP คือโมเดลเข้ารหัสภาพน้ำหนักเบา (Lightweight Image Encoder) ที่ออกแบบมาเพื่อเข้าใจ “ภาพทางการแพทย์” อย่างลึกซึ้ง 🩻
มีพารามิเตอร์เพียง 400 ล้านตัว เท่านั้น ⚙️
แต่ใช้สถาปัตยกรรมที่ทรงพลังคือ Sigmoid loss for Language–Image Pre-training (SigLIP) 💡
⸻
🔬 พื้นฐานการพัฒนา
MedSigLIP ถูก ดัดแปลงจาก SigLIP ผ่านการปรับแต่ง (Fine-tuning) ด้วย ข้อมูลภาพทางการแพทย์หลากหลายประเภท ได้แก่
• ภาพเอกซเรย์ทรวงอก 🫁
• แผ่นแปะทางพยาธิวิทยา (Pathology Patches) 🧫
• ภาพผิวหนัง (Dermatology Images) 🩹
• ภาพจอประสาทตา (Retina Images) 👁️
การฝึกแบบนี้ทำให้โมเดล เรียนรู้ลักษณะเฉพาะของเนื้อเยื่อและลวดลายทางคลินิกได้อย่างละเอียดมาก 🔍
และที่สำคัญที่สุด —
แม้จะถูกฝึกด้วยข้อมูลทางการแพทย์จำนวนมาก MedSigLIP ยังคงรักษาความสามารถในการประมวลผลภาพธรรมชาติ (Natural Images)
เหมือนที่ SigLIP ดั้งเดิมทำได้ 🖼️
ทำให้โมเดลนี้ทั้ง แม่นยำในงานเฉพาะทาง และ คล่องตัวในงานทั่วไป 🚀
⸻
🧩 เชื่อมโยงภาพและภาษาเข้าด้วยกัน
MedSigLIP ถูกออกแบบมาเพื่อ เชื่อมช่องว่างระหว่าง “ภาพทางการแพทย์” กับ “ข้อความทางการแพทย์”
โดยแปลงข้อมูลทั้งสองให้อยู่ใน พื้นที่ฝังตัวส่วนกลาง (Shared Embedding Space) 🔗
ผลที่ได้คือ —
MedSigLIP สามารถนำไปใช้กับงานด้านการแพทย์ที่ต้องการ การเชื่อมโยงระหว่างภาพและภาษา ได้อย่างยืดหยุ่นและทรงพลัง 💬🩻
⸻
⚡ ประสิทธิภาพและการประยุกต์ใช้
MedSigLIP แสดงให้เห็นว่ามี ประสิทธิภาพการจำแนกภาพ (Image Classification)
ที่ ใกล้เคียงหรือดีกว่าโมเดลเฉพาะทางที่ฝึกมาเพื่อภารกิจเดียว (Task-specific Models)
แต่ในขณะเดียวกันกลับมี ความยืดหยุ่นสูงกว่าอย่างมาก ✅
MedSigLIP เหมาะสำหรับงานต่อไปนี้:
1️⃣ การจำแนกประเภทภาพแบบดั้งเดิม (Traditional Classification)
🔍 ใช้สร้างโมเดลวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ เช่น เอกซเรย์หรือภาพจุลทรรศน์ เพื่อแยกความผิดปกติทางคลินิก
2️⃣ การจำแนกภาพแบบ Zero-shot
🤖 จำแนกภาพได้ โดยไม่ต้องฝึกด้วยตัวอย่างเฉพาะทาง เพียงแค่เปรียบเทียบ “embedding” ของภาพกับป้ายคลาสข้อความ
3️⃣ การค้นหาภาพเชิงความหมาย (Semantic Image Retrieval)
📸 ค้นหาภาพที่มีความคล้ายกันทั้งในเชิงสายตาและความหมาย จากฐานข้อมูลภาพทางการแพทย์ขนาดใหญ่ เช่น PACS หรือระบบเก็บภาพรังสี
⸻
🔓 พลังของโมเดลแบบเปิด (Open Models)
หนึ่งในสิ่งที่ทำให้ MedSigLIP และคอลเลกชัน MedGemma แตกต่างคือ —
📂 พวกมันเป็น โมเดลแบบเปิด (Open Source Models)
นักพัฒนาสามารถ
• ดาวน์โหลด ปรับแต่ง และนำไปใช้งานได้โดยตรง
• ไม่ต้องพึ่งพา API ปิดที่จำกัดสิทธิ์การเข้าถึงหรือมีความเสี่ยงด้านข้อมูลผู้ป่วย ❗
⸻
🌐 ข้อได้เปรียบของแนวทางแบบเปิด
💎 1. ความยืดหยุ่นและความเป็นส่วนตัว (Flexibility & Privacy)
สามารถรันโมเดลบน
• เซิร์ฟเวอร์ของสถาบันเอง 🖥️
• หรือบน Google Cloud Platform ☁️
ช่วยลดความกังวลด้านความเป็นส่วนตัวและข้อจำกัดตามนโยบายองค์กรได้อย่างมาก
⚙️ 2. การปรับแต่งเพื่อประสิทธิภาพสูงสุด
นักวิจัยสามารถปรับโมเดลให้เหมาะกับ ชุดข้อมูลเฉพาะทางหรือสภาวะคลินิกของแต่ละสถาบัน
เพิ่มความแม่นยำในการวินิจฉัยได้อย่างยืดหยุ่น
🧭 3. ความสามารถในการทำซ้ำและความเสถียร (Reproducibility & Stability)
เพราะโมเดลแบบเปิดเผยแพร่ในรูปแบบ snapshot ที่ตรึงพารามิเตอร์ไว้
จึงมั่นใจได้ว่า “ผลลัพธ์จะไม่เปลี่ยนไปโดยไม่คาดคิด” ต่างจากโมเดล API ที่อาจอัปเดตอัตโนมัติในอนาคต 🔒
ความเสถียรนี้เป็น หัวใจสำคัญของงานทางการแพทย์ ที่ต้องการความสม่ำเสมอและตรวจสอบย้อนกลับได้ 🏥
⸻
🌍 สิ่งที่นักพัฒนาสร้างด้วย MedGemma และ MedSigLIP
หลังจากการเปิดตัวของโมเดล MedGemma และ MedSigLIP 🔬
นักวิจัยและนักพัฒนาทั่วโลกได้เริ่มนำโมเดลเหล่านี้ไปทดลองใช้ในงานด้านสุขภาพจริง
ผลลัพธ์ที่ได้สะท้อนถึง ศักยภาพในการประยุกต์ใช้อย่างกว้างขวางและมีคุณค่าทางคลินิกอย่างแท้จริง 🧠
⸻
🩻 DeepHealth (Massachusetts, USA)
นักพัฒนาที่บริษัท DeepHealth ในรัฐแมสซาชูเซตส์ 🇺🇸
ได้ใช้ MedSigLIP เพื่อพัฒนาเทคโนโลยีการตรวจคัดกรองโรคจากภาพ เอกซเรย์ทรวงอก (Chest X-ray Screening)
รวมถึงการ ตรวจหาก้อนเนื้อ (Lesion Detection) ภายในภาพอย่างแม่นยำ 🎯
โมเดลสามารถ เรียนรู้ลักษณะทางพยาธิวิทยาที่ซับซ้อน
และช่วยให้กระบวนการวินิจฉัยรวดเร็วขึ้น โดยยังคงความถูกต้องในระดับรังสีแพทย์ผู้เชี่ยวชาญ 🩺
⸻
🏥 Chang Gung Memorial Hospital (Taiwan)
นักวิจัยที่ โรงพยาบาล Chang Gung Memorial ประเทศไต้หวัน 🇹🇼
พบว่า MedGemma ทำงานได้อย่างยอดเยี่ยมกับ เอกสารทางการแพทย์ภาษาจีนแบบดั้งเดิม (Traditional Chinese Medical Records)
💬 โมเดลสามารถ ตอบคำถามจากเจ้าหน้าที่ทางการแพทย์ ได้อย่างถูกต้องและเข้าใจบริบท
เช่น การอธิบายผลตรวจ การสรุปเวชระเบียน หรือการวิเคราะห์ข้อมูลในภาษาท้องถิ่น
ซึ่งเป็นสิ่งที่โมเดลข้ามภาษา (Cross-lingual Medical AI) มักทำได้ยากมากก่อนหน้านี้ 🌏
⸻
💡 Tap Health (Gurgaon, India)
นักพัฒนาที่ Tap Health เมืองคุร์เคาน์ ประเทศอินเดีย 🇮🇳
ได้เน้นย้ำถึง “พื้นฐานทางการแพทย์ที่เหนือกว่า (Superior Medical Grounding)” ของ MedGemma
โมเดลแสดง ความน่าเชื่อถือ (Reliability) และ ความไวต่อบริบททางคลินิก (Clinical Sensitivity)
ซึ่งสำคัญมากในงานที่ต้องอาศัยการตีความบริบทอย่างละเอียด เช่น
• การ สรุปบันทึกความคืบหน้าผู้ป่วย (Progress Note Summarization) 📋
• หรือการ ให้คำแนะนำแนวทางปฏิบัติ (Clinical Practice Guidance)
ที่สอดคล้องกับแนวทางทางการแพทย์มาตรฐาน (Medical Guidelines) 🧾
🌟 สรุป
เรื่องราวเหล่านี้พิสูจน์ว่า ทั้ง MedGemma และ MedSigLIP
ไม่ได้เป็นเพียงผลงานวิจัยในห้องทดลอง แต่เป็น เครื่องมือจริง ที่ถูกนำไปใช้เพื่อพัฒนา AI ทางการแพทย์ในระดับโลก 🌐
จากการตรวจคัดกรองภาพเอกซเรย์ → การเข้าใจเวชระเบียนหลายภาษา → จนถึงการช่วยสรุปข้อมูลผู้ป่วย
โมเดลเหล่านี้กำลัง ปฏิวัติแนวทางการใช้ AI ในการดูแลสุขภาพ ให้มีทั้ง ความแม่นยำ ความเข้าใจ และความเป็นมนุษย์ มากขึ้น ❤️
📠แหล่งที่มา:
🔗 ลิงก์โมเดล:
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2026 Blockdit
