В центре внимания инновации: спонсируемый Google марафон идей в области науки о данных для здравоохранения, проходящий по всей Африке.

Африканские исследователи и разработчики использовали модели искусственного интеллекта Google для решения важнейших медицинских задач.

Генеративный искусственный интеллект стремительно меняет здравоохранение, открывая возможности для более эффективного решения реальных проблем здравоохранения. На всем африканском континенте наблюдается широкий интерес к решению таких проблем, от скрининга рака шейки матки до поддержки охраны здоровья матери.

Учитывая вышесказанное, в сотрудничестве с тремя панафриканскими сообществами, занимающимися наукой о данных и машинным обучением — SisonkeBiotik, Ro'ya и DS-I Africa — мы провели общеафриканский Идеатон по науке о данных для здравоохранения, посвященный использованию открытых моделей искусственного интеллекта Google в здравоохранении для решения реальных проблем здравоохранения.

Из более чем 30 амбициозных и технически сложных заявок были отобраны шесть команд-финалистов, отличающихся смелыми идеями, прочной основой и потенциалом для значимого влияния на системы здравоохранения Африки. Эти команды получили наставничество от ведущих мировых экспертов и технические ресурсы, предоставленные Google Research и Google DeepMind.

Это отражает широкий интерес на всем африканском континенте к пониманию того, как ИИ может быть использован для создания локальных решений местных приоритетных задач в области здравоохранения, сельского хозяйства и климата. Это часть более широких инициатив Google по применению ИИ в Африке, в том числе в таких областях, как здравоохранение, образование, продовольственная безопасность, инфраструктура и языкознание.

Новая модель совместных инноваций в сфере здравоохранения

Идеатон , как и хакатон, — это платформа для междисциплинарных команд, где они разрабатывают решения важнейших задач, при этом креативность идеи ценится так же высоко, как и ее реализация.

Запуск Ideathon состоялся на конференции Deep Learning Indaba 2025 в Кигали, Руанда.

Идеатон был запущен во время семинара «Наука о данных для здравоохранения в Африке 2025» в рамках Deep Learning Indaba — встречи африканского сообщества машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (AI), посвященной укреплению и развитию африканского ИИ, которая проходила в Кигали, Руанда. Идеатон основывался на общем видении наращивания потенциала в африканских сообществах ИИ и здравоохранения. Участники семинара также имели возможность посетить практический мастер-класс по MedGemma, проведенный доктором Секу Реми и доктором Мерси Асиеду, научными сотрудниками Google Research.

Командам предлагалось изучить открытые модели искусственного интеллекта Google для здравоохранения, а именно: MedGemma, TxGemma и MedSigLIP, и применить эти модели для решения задач здравоохранения, начиная от диагностики и заканчивая разработкой политических рамок. Работы оценивались по таким критериям, как инновационность, осуществимость, контекстная релевантность и креативное использование инструментов ИИ Google в африканских условиях.

От идеи к результату: двухэтапный путь.

Идеатон проходил в два этапа:

1. Разработка идей : Команды представили своих участников, определили проблемы здравоохранения и изложили подходы к применению ИИ с использованием моделей Google. Отобранные команды получили наставничество, вычислительные ресурсы Google Cloud Vertex для ИИ и техническую документацию для доработки своих идей.
2. Прототипирование и презентация : Команды представили демонстрационные видеоролики, показывающие их решения, которые затем были рассмотрены группой экспертов, выбравших шесть финалистов для финальной презентации вживую.

Финальная презентация: Творчество встречается с целью

Шесть команд-финалистов представили свои решения во время прямой трансляции презентаций идей DS4H Ideathon, которая велась по всему миру, после чего состоялась сессия вопросов и ответов с участием команд и жюри. Мероприятие подчеркивало не только техническое совершенство, но и видение, сотрудничество и контекстуальные инновации в здравоохранении Африки.

Команды-победители и награды

Вот проекты-победители, демонстрирующие, как открытые модели Google могут служить основой для разработки и решения актуальных проблем здравоохранения в Африке:

Первое место и приз зрительских симпатий: Dawa Health – многоязычный инструмент для обучения и скрининга рака шейки матки на основе искусственного интеллекта.

Создан на основе MedSigLIP и усовершенствован с помощью Gemini RAG. Акушерки сначала загружают изображения кольпоскопии через WhatsApp. Затем классификатор на основе MedSigLIP в режиме реального времени выявляет аномалии, указывающие на предраковое состояние/рак, а Gemini предоставляет контекстные клинические рекомендации, используя протоколы ВОЗ и Замбии [1, 2].

Команда: Тафадзва Мунцва, Ханьисиле Магагула, Кудзал Мведзи, Тариро Мунцва.

воспроизведение видео без звука зацикливание пауза видео без звука зацикливание включение звука видео выключение звука

Победивший прототип: инновационное решение компании Dawa Health для скрининга рака шейки матки, разработанное на основе технологий MedSigLIP и Gemini RAG.

Второе место: Солвер – CerviScreen AI

Веб-приложение FastAPI для автоматизированного скрининга цитологических исследований шейки матки на основе MedGemma-27B-IT, доработанное с помощью LoRA на наборе данных CRIC. Выводит аннотированные изображения и краткие клинические рекомендации для оказания помощи цитопатологам.

Состав команды: Бонавентура Ф.П. Доссу, Ариан Уэтохоссу, Аурель Чокпонхуэ, Гилит Гбагиди.

воспроизведение видео без звука зацикливание пауза видео без звука зацикливание включение звука видео выключение звука

Команда разработчиков Solver продолжает работу над проектом MedGemma-27B-IT для скрининга цитологии шейки матки.

Третье место: Mkunga – колл-центр по вопросам материнского ИИ.

Адаптация MedGemma и Gemini для предоставления консультаций по вопросам материнского здоровья на суахили с использованием TTS/STT, развернутых на платформе Vertex AI. Цель – масштабирование в качестве недорогого телемедицинского помощника.

Команда: Малик Ланлокун, Берил Апонди, Джанет Нджиру, Джозеф Васира.

Лучший пример реализации концепции (в автономном режиме / при слабом подключении к сети): HexAI – DermaDetect

Мобильное приложение, ориентированное на работу в офлайн-режиме, позволяет работникам здравоохранения проводить сортировку пациентов с кожными заболеваниями, используя адаптированные версии встроенного приложения MedSigLIP и облачного приложения MedGemma для углубленного анализа, создавая «механизм обработки данных» для непрерывного совершенствования.

Команда: Эбрима С. Джаллоу, Омар Кейта.

воспроизведение видео без звука зацикливание пауза видео без звука зацикливание включение звука видео выключение звука

HexAI использует MedSigLIP и MedGemma для сортировки пациентов с дерматологическими заболеваниями.

Самое интересное решение: MamaLens Lab

Многоязычный офлайн-помощник для Android, предназначенный для медицинских работников на местах, адаптирующий приложения MedGemma, MedSigLIP и TxGemma для оценки риска беременности на английском и языке йоруба.

Команда: Илериолувакие Аболаде, Фейт Нчифор, Тойибат Адель, Симеон Кра.

Что будет дальше?

Завершение Идеатона знаменует начало устойчивого развития и масштабирования. Несколько команд-финалистов изучают способы масштабирования и внедрения своих решений, опираясь на сети, созданные во время программы. Команда-победитель, Dawa Health, в настоящее время пилотирует программу раннего доступа к скринингу рака шейки матки с использованием классификатора на основе MedSigLIP и планирует расширить ее охват до 50 000 пациентов в следующем году, эффективно демонстрируя масштабируемое и реальное воздействие на практику.

Чтобы узнать больше об открытых моделях Google и начать изучать их для решения собственных задач, посетите наш сайт HAI-DEF. Мы будем рады вашим отзывам о моделях и ваших задачах.

Благодарности

Эта инициатива стала возможной благодаря видению, сотрудничеству и финансовой поддержке организационной команды и партнеров: Комфорт Адесина (председатель Ideathon, SisonkeBiotik), Абрахам Оводунни (технический координатор, SisonkeBiotik), Талия Вайнштейн (ведущая и консультант Ideathon, SisonkeBiotik), Ашери Мбилиньи (судья Ideathon), Лукман Исмаила (судья Ideathon), а также Google Research и DeepMind: Мерси Асиеду, Секу Л. Реми, Санни Янсен, Фереште Махвар, Тиффани Чен, Юн Лю, Кэтрин Хеллер, Джоэль Баррел, Рича Тивари, Санни Вирмани.

Источник: research.google