Tether a lansat un model AI medical numit QVAC MedPsy care rulează integral pe un smartphone și depășește MedGemma-27B al lui Google în scenarii din lumea reală. Conform companiei, modelul folosește de trei ori mai puține resurse de calcul și este de 16 ori mai mic decât versiunea Google pe care o întrece.
Performanță vs. Dimensiune
Testele de performanță arată că QVAC MedPsy obține scoruri mai mari decât MedGemma-27B în sarcini care mimică utilizarea clinică reală. În timp ce modelul Google necesită o procesare de nivel server semnificativă, modelul Tether se încadrează pe un dispozitiv mobil. Câștigul de eficiență provine din arhitectura compactă a modelului — de 16 ori mai mic în ceea ce privește numărul de parametri — dar totuși oferă rezultate superioare.
Diferența de dimensiune se traduce direct în necesitățile de calcul. QVAC MedPsy consumă aproximativ un treime din puterea de procesare a MedGemma-27B, făcându-l viabil pentru inferență pe dispozitiv fără acces la internet.
De ce este importantă eficiența pentru IA medicală
Rularea IA pe smartphone-uri deschide noi cazuri de utilizare în clinici remote și medii cu resurse limitate unde o conexiune server stabilă nu este garantată. Un model care se încadrează pe un dispozitiv poate analiza datele pacienților local, reducând întârzierile și riscurile de confidențialitate. Tether nu a dezvăluit planuri specifice de implementare, dar performanța modelului sugerează că acesta ar putea gestiona trierea psihiatrică sau psihologică — „Psy” din QVAC MedPsy se referă probabil la psihologie sau psihiatrie.
Domeniul medical a fost precaut în ceea ce privește IA bazată exclusiv pe cloud din cauza sensibilității datelor. Un model pe dispozitiv care depășește totuși competitorii mari ar putea accelera adoptarea în spitale și aplicații mobile de sănătate.
Tehnologia din spatele acestuia
Tether, cunoscut în principal pentru stablecoin-ul USDT, a construit în mod discret în domeniul IA. QVAC MedPsy este unul dintre primele sale modele medicale. Compania nu a publicat arhitectura detaliată a rețelei, dar capacitatea modelului de a rula pe un smartphone în timp ce depășește un model mult mai mare indică o optimizare agresivă în antrenare sau cuantizare.
MedGemma-27B de la Google, în schimb, este conceput pentru cloud sau hardware de înaltă performanță. Abordarea Tether inversează această presupunere, arătând că mai micul poate fi mai puternic în sarcini specifice domeniului.
Nu a fost anunțată nicio dată de lansare sau parteneriat. Pentru moment, rezultatele testelor de performanță reprezintă o dovadă că IA medicală nu are neapărat nevoie de echipamente puternice pentru a obține rezultate semnificative.
