Principales destacados:
- Google presentó dos nuevos modelos de inteligencia artificial médica de código abierto enfocados en imágenes clínicas y reconocimiento de voz.
- MedGemma 1.5 mostró mejoras relevantes en tomografías, resonancias magnéticas y análisis de historiales médicos.
- El anuncio se produce en medio de una competencia creciente con iniciativas recientes de OpenAI y Anthropic en el sector sanitario.
Google anunció el lanzamiento de MedGemma 1.5 y MedASR, ampliando su programa Health AI Developer Foundations.
La iniciativa refuerza la estrategia de la compañía de ofrecer modelos base abiertos para que desarrolladores creen soluciones médicas con IA, en un momento en el que la adopción de estas tecnologías se acelera rápidamente en el sector de la salud.
Los nuevos modelos llegan pocos días después de anuncios similares de competidores, lo que intensifica la disputa por el liderazgo en un mercado que crece a un ritmo superior al del resto de la economía.
Avances clave en el análisis de imágenes médicas
MedGemma 1.5 es un modelo multimodal de 4 mil millones de parámetros diseñado para interpretar distintos tipos de estudios clínicos. La nueva versión amplía el soporte para tomografías computarizadas y resonancias magnéticas tridimensionales, láminas de histopatología y análisis longitudinal de radiografías de tórax.
Según pruebas internas de Google, la precisión en la clasificación de tomografías pasó del 58% al 61%. En el caso de la detección de hallazgos patológicos en resonancias magnéticas, el avance fue más notable, con un aumento de 14 puntos porcentuales hasta alcanzar un 65% de precisión.
Mejor desempeño en textos clínicos y expedientes electrónicos
Además de imágenes, MedGemma 1.5 mostró progresos significativos en tareas basadas en texto médico. En el benchmark EHRQA, enfocado en preguntas y respuestas sobre expedientes clínicos electrónicos, la precisión subió del 68% al 90%.
En la extracción de información de informes de laboratorio, la puntuación macro F1 aumentó del 60% al 78%, lo que indica una mayor capacidad para comprender y estructurar datos clínicos complejos, un punto clave para flujos hospitalarios y sistemas de apoyo a la decisión médica.
MedASR reduce errores en dictados médicos
El segundo lanzamiento, MedASR, es un modelo especializado en reconocimiento de voz clínica. En pruebas con dictados de radiografías de tórax, alcanzó una tasa de error del 5,2%, frente al 12,5% del modelo Whisper large-v3 de OpenAI, lo que representa un 58% menos errores de transcripción.
En tareas más amplias de dictado médico, la diferencia fue aún mayor. MedASR redujo los errores en un 82%, con una tasa del 5,2%, mientras que el modelo comparado registró un 28,2%. Este tipo de mejora puede impactar directamente en la rutina médica, reduciendo tiempo administrativo y retrabajo.
El sector salud lidera la adopción de IA
Datos citados por Google indican que el sector sanitario adopta IA a una velocidad 2,2 veces mayor que la media de la economía. Los sistemas de salud encabezan la adopción con una tasa del 27%, seguidos por proveedores ambulatorios con un 18% y aseguradoras con un 14%.
La compañía también destacó que los modelos originales MedGemma, lanzados en 2025, ya acumulan millones de descargas y cientos de variantes creadas por la comunidad en Hugging Face. Google enfatiza que estos modelos no son herramientas diagnósticas listas para usar, sino bases que deben adaptarse a flujos clínicos específicos y requisitos regulatorios.
