MedGemma на практике: установка, запуск на RTX 4060 и тесты на медицинских данных

Когда медицинский ИИ помещается в 8 ГБ видеопамяти

Помните времена, когда для запуска медицинской нейросети нужен был сервер стоимостью как квартира? Сегодня все проще. MedGemma 4B - самая свежая версия на январь 2026 года - запускается на обычной RTX 4060. И работает. Не просто "работает", а реально помогает с медицинскими задачами.

Что может MedGemma 4B (а что нет)

Не ждите от 4-миллиардной модели чудес. Она не заменит врача. Но вот что она делает хорошо:

• Объясняет медицинские термины простым языком
• Анализирует симптомы и предлагает возможные диагнозы
• Генерирует структурированные заметки из хаотичных записей врача
• Отвечает на вопросы по клиническим рекомендациям
• Работает с медицинскими аббревиатурами и жаргоном

Чего она НЕ делает:

• Не ставит окончательный диагноз (и никогда не должна)
• Не работает с изображениями (для этого нужен MedGemma-CXR)
• Не заменяет консультацию специалиста
• Не всегда точна в дозировках препаратов

Установка за 15 минут: RTX 4060 Edition

Если у вас есть RTX 4060 с 8 ГБ памяти - вы в игре. Вот минимальные требования:

1 Ставим зависимости

# Обновляем пип и ставим torch с поддержкой CUDA 12.4
pip install --upgrade pip
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124

# Основные библиотеки
pip install transformers accelerate sentencepiece protobuf

# Для квантования (если хотим сэкономить память)
pip install bitsandbytes

2 Базовый запуск модели

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

# Загружаем модель в формате bfloat16 для экономии памяти
model_name = "google/medgemma-4b-it"  # Instruct-версия с тонкой настройкой

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True
)

# Простейший медицинский запрос
prompt = """Объясни простыми словами: что такое сердечная недостаточность?"""

inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
outputs = model.generate(
    **inputs,
    max_new_tokens=256,
    temperature=0.7,
    do_sample=True
)

response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(response)

Первая загрузка займет время - модель весит около 8 ГБ. После первого запуска transformers кэширует веса локально.

3 Квантование для экономии памяти

Если модель не влезает в память или работает медленно - квантуем до 4-бит:

from transformers import BitsAndBytesConfig
import torch

bnb_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16,
    bnb_4bit_use_double_quant=True,
    bnb_4bit_quant_type="nf4"
)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    quantization_config=bnb_config,
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True
)

4-битное квантование сокращает использование памяти с 8 ГБ до ~4 ГБ. Скорость падает на 10-15%, но модель все еще работает в реальном времени.

Тесты на реальных медицинских данных

Я взял датасет из конкурса Kaggle "Medical Question Pairs" и прогнал через MedGemma 4B. Вот что получилось:

Не идеально, но для локальной модели на потребительской видеокарте - впечатляет. Особенно учитывая, что она работает без интернета и не отправляет данные на сервера Google.

Сравнение с альтернативами

MedGemma не единственная медицинская LLM. Вот как она выглядит на фоне конкурентов:

MedGemma выигрывает у конкурентов в одном: она сбалансирована. Не такая огромная как Med-PaLM, но и не такая простая как ClinicalBERT. Золотая середина для локального использования.

Практические примеры использования

Вот три реальных сценария, где MedGemma 4B на RTX 4060 может быть полезной прямо сейчас:

1. Анализ симптомов пациента

symptoms = """
Пациент: женщина 32 года
Жалобы: головная боль в затылочной области, тошнота, мелькание "мушек" перед глазами
Анамнез: беременность 28 недель, АД 160/100 мм рт.ст., отеки голеней
Вопрос: Какое наиболее вероятное состояние?
"""

# MedGemma отвечает:
# "Описанная клиническая картина соответствует преэклампсии беременных. 
# Требуется срочная госпитализация в акушерский стационар, 
# контроль АД каждые 15 минут, анализ мочи на белок, УЗИ плода."

2. Генерация структурированных записей

Врач надиктовывает хаотичные заметки, а MedGemma превращает их в структурированный документ:

raw_notes = """
Осмотр терапевта. Пациент М, 58 лет. Жалуется на одышку при ходьбе, 
отеки ног к вечеру. В анамнезе ИБС, стентирование в 2022. 
Аускультативно: ритм галопа, хрипы в нижних отделах. ЭКГ: синусовый ритм, ЧСС 98.
"""

prompt = f"""Преобразуй следующие врачебные записи в структурированный медицинский отчет:
{raw_notes}

Структура:
1. Жалобы
2. Анамнез
3. Данные осмотра
4. Данные обследований
5. Предварительный диагноз
"""

3. Объяснение медицинских терминов для пациентов

term = "артериальная гипертензия"
patient_age = 65
education_level = "среднее образование"

prompt = f"""
Объясни пациенту {patient_age} лет с образованием "{education_level}", 
что означает термин "{term}". Используй простой язык, аналогии из повседневной жизни.
Максимально просто, но без упрощений.
"""

# MedGemma генерирует:
# "Артериальная гипертензия - это когда давление в ваших кровеносных сосудах 
# постоянно повышено. Представьте садовый шланг: если увеличить напор воды, 
# шланг изнашивается быстрее. То же самое происходит с сосудами при высоком давлении."

Ограничения и подводные камни

Не обольщайтесь. MedGemma 4B - инструмент, а не волшебная палочка. Вот что бесит на практике:

• Контекст в 8192 токена - звучит много, но медицинская выписка на 10 страниц уже не влезет
• Нет поддержки изображений в базовой версии - для рентгенов нужна отдельная MedGemma-CXR
• Английские термины иногда пробиваются в русских ответах - модель обучалась на смешанных данных
• Температура генерации требует тонкой настройки: при 0.9 выдает фантазии, при 0.3 - шаблонные ответы
• Память видеокарты - 8 ГБ хватает впритык, без квантования могут быть проблемы

Кому подойдет MedGemma на RTX 4060?

Эта связка - не для всех. Вот кому она действительно пригодится:

1. Медицинские студенты - для быстрых справок по учебным материалам
2. Исследователи - анализ медицинских текстов без отправки данных в облако
3. Разработчики медицинского ПО - прототипирование функций с локальным ИИ
4. Врачи в удаленных районах - доступ к медицинским знаниям без интернета
5. Участники Kaggle челленджей по медицинским данным - готовый инструмент для feature engineering

Если вы из этой категории - RTX 4060 + MedGemma 4B дадут вам больше, чем облачные API за те же деньги за год.

Что дальше? Будущее локальных медицинских LLM

Тренд ясен: медицинский ИИ уходит с облачных серверов на локальные машины. В 2026 году мы видим уже третье поколение таких моделей. Что будет через год?

• Мультимодальность в одной модели - текст, изображения, ЭКГ, лабораторные данные
• Специализация по направлениям - отдельные модели для кардиологии, неврологии, педиатрии
• Квантование до 2 бит - модели размером с игру для телефона
• Реальное время на edge-устройствах - УЗИ-аппараты с встроенным ИИ

MedGemma 4B на RTX 4060 - это proof of concept. Доказательство, что медицинский ИИ может быть демократичным. Не идеальным, не всезнающим, но доступным.

Попробуйте запустить ее сегодня. Не для замены врача, а для понимания, куда движется отрасль. Через год такие модели будут в каждом медицинском учреждении. Лучше разобраться в них сейчас, чем догонять потом.

А если хочется чего-то посерьезнее - посмотрите на MoE-архитектуры или бюджетные фермы GPU. Но для старта хватит и RTX 4060.