🧠 Integración MedGemma 1.5 - cimad

Resumen

MedGemma 1.5 4B es un modelo médico multimodal de Google diseñado para análisis de imágenes médicas y texto clínico. Esta integración potencia las capacidades de IA de cimad.

Modelo: google/medgemma-1.5-4b-it
Versión: 1.5.0 (Enero 2026)
Licencia: Health AI Developer Foundations Terms of Use

🎯 Capacidades de MedGemma 1.5

Modalidades de Imagen Soportadas

Tareas Principales

1. Análisis de imagen - Identificación y descripción de hallazgos
2. Clasificación - BI-RADS, Lung-RADS, TI-RADS, etc.
3. Mediciones - Detección de dimensiones
4. Localización - Bounding boxes anatómicos
5. Comparación longitudinal - Evolución temporal
6. Generación de texto - Borradores de informes
7. Extracción de datos - PDFs de laboratorio a JSON

📁 Archivos de Integración

src/
├── services/
│   └── medgemmaService.ts     # Servicio principal de MedGemma
├── components/
│   └── admin/
│       ├── MedGemmaPanel.tsx  # Panel de UI para radiólogos
│       └── AIAssistant.tsx    # Asistente IA (existente)

🔧 Configuración

Variables de Entorno

# Google Cloud Model Garden (Producción)
MEDGEMMA_PROVIDER=model-garden
GOOGLE_CLOUD_PROJECT=your-project-id
GOOGLE_CLOUD_REGION=us-central1
GOOGLE_CLOUD_API_KEY=your-api-key

# O Hugging Face (Alternativa)
MEDGEMMA_PROVIDER=huggingface
HUGGINGFACE_API_KEY=your-hf-token

# O Self-hosted (GPU local)
MEDGEMMA_PROVIDER=self-hosted
MEDGEMMA_ENDPOINT=http://localhost:8080/generate

Opciones de Despliegue

💻 Uso del Servicio

Análisis de Imagen

import medgemmaService from '../services/medgemmaService';

// Analizar mamografía
const result = await medgemmaService.generateStructuredAnalysis(
  {
    url: 'https://storage.example.com/mammo.dcm.jpg',
    modality: 'MG',
    description: 'Mamografía bilateral screening',
  },
  {
    modality: 'MG',
    bodyPart: 'Mama',
    studyDescription: 'Mamografía Bilateral Digital',
    clinicalIndication: 'Screening',
    patientAge: 52,
    patientGender: 'F',
  }
);

if (result.success && result.analysis) {
  console.log('Hallazgos:', result.analysis.findings);
  console.log('Clasificación:', result.analysis.classification);
  // BI-RADS 2 - Hallazgos benignos
}

Chat Conversacional

const chatResult = await medgemmaService.chatWithContext([
  { role: 'user', content: '¿Qué clasificación BI-RADS recomiendas?' }
], [
  { url: imageUrl, modality: 'MG' }
]);

console.log(chatResult.text);
// "Basándome en los hallazgos identificados, recomiendo BI-RADS 2..."

Generación de Texto para Informe

const reportResult = await medgemmaService.suggestReportText(
  analysis.findings,
  studyContext
);

// Devuelve texto estructurado con secciones:
// TÉCNICA, HALLAZGOS, CONCLUSIÓN, RECOMENDACIÓN

Comparación Longitudinal

const compareResult = await medgemmaService.compareLongitudinal(
  { url: currentStudyUrl, modality: 'XR' },
  { url: priorStudyUrl, modality: 'XR' },
  studyContext
);

// Analiza cambios, progresión o regresión de hallazgos

Extracción de Documentos

const labResult = await medgemmaService.extractDocumentData({
  url: labReportPdfUrl,
  modality: 'DOC',
});

// Extrae valores, unidades y rangos de referencia en JSON

🖥️ Componente MedGemmaPanel

Uso en Worklist

import MedGemmaPanel from '@components/admin/MedGemmaPanel';

<MedGemmaPanel
  studyContext={{
    modality: 'MG',
    bodyPart: 'Mama',
    studyDescription: 'Mamografía Bilateral',
    clinicalIndication: 'Screening',
    patientAge: 52,
    patientGender: 'F',
  }}
  currentImageUrl={selectedImageUrl}
  onInsertReportText={(text) => {
    // Insertar texto en el editor de informes
    reportEditor.insertText(text);
  }}
  onSelectFinding={(finding) => {
    // Mostrar hallazgo en el visor DICOM
    dicomViewer.highlightRegion(finding.boundingBox);
  }}
/>

Características del Panel

• 🔍 Tab Análisis - Botón para analizar, lista de hallazgos con severidad y confianza
• 💬 Tab Chat - Conversación con la IA sobre el estudio
• 📝 Tab Informe - Generación y inserción de texto

📊 Benchmarks de Rendimiento

Clasificación de Imágenes

Texto Médico

Documentos

⚠️ Limitaciones y Consideraciones

Uso Responsable

1. No es diagnóstico final - MedGemma es una herramienta de asistencia, no reemplaza al radiólogo
2. Requiere validación - Todos los hallazgos deben ser verificados por un profesional
3. Sesgo en datos - Entrenado principalmente en datos de EEUU/Europa
4. Single-image optimizado - No optimizado para múltiples imágenes simultáneas

Requisitos Regulatorios

• ❌ No aprobado por FDA/CE como dispositivo médico independiente
• ✅ Uso permitido como herramienta de desarrollo y asistencia
• 📋 Documentación - Mantener logs de uso para auditoría

Privacidad

• Las imágenes NO se almacenan permanentemente por MedGemma
• Para HIPAA compliance, usar Google Model Garden en VPC
• Considerar anonimización de datos de paciente en prompts

🚀 Roadmap de Integración

Fase 1 - MVP ✅

• Servicio medgemmaService.ts
• Componente MedGemmaPanel.tsx
• Modo demo funcional
• Configurar API key de producción

Fase 2 - Producción ✅

• Desplegar en Google Model Garden (Vertex AI)
• Integrar AIAssistant con MedGemma real
• Servicio Google Speech-to-Text (Chirp 2)
• Servicio Google Text-to-Speech (Neural2)
• Servicio Gemini 2.0 Flash para chat general
• VoiceDictation con Google Cloud
• Retry con exponential backoff en servicios
• Chunking de audio para textos largos

Fase 3 - Avanzado ✅

• Bounding boxes en DicomViewer - Visualización de hallazgos IA con overlays SVG
• Comparación longitudinal - Componente LongitudinalComparison.tsx para comparar estudios
• Extracción de labs PDF - Componente LabExtractor.tsx con OCR e IA
• Alertas críticas en tiempo real - Sistema CriticalAlertSystem.tsx con notificaciones
• Fine-tuning con datos propios de la clínica
• Logging y métricas de uso

📦 Componentes de Fase 3

DicomViewer con Bounding Boxes

// Archivo: src/components/admin/DicomViewer.tsx
// Nueva funcionalidad: overlay SVG para hallazgos IA

interface AIFindingOverlay {
  id: string;
  description: string;
  location: string;
  severity: 'normal' | 'benign' | 'indeterminate' | 'suspicious' | 'malignant';
  confidence: number;
  birads?: number;
  boundingBox?: [number, number, number, number]; // [x, y, width, height] normalizado 0-1
  visible: boolean;
}

// Uso: Botón "Analizar IA" en toolbar del visor

Comparación Longitudinal

// Archivo: src/components/admin/LongitudinalComparison.tsx
import LongitudinalComparison from './LongitudinalComparison';

<LongitudinalComparison
  currentStudy={study}
  priorStudies={priorStudies}
  onClose={() => setShowComparison(false)}
  onAddToReport={(text) => appendToReport(text)}
/>

Extracción de Laboratorios

// Archivo: src/components/admin/LabExtractor.tsx
import LabExtractor, { LabPanel, LabResult } from './LabExtractor';

<LabExtractor
  patientId="PAT123"
  patientName="García López, María"
  onExtracted={(panels: LabPanel[]) => saveLabResults(panels)}
/>

Sistema de Alertas Críticas

// Archivo: src/components/admin/CriticalAlertSystem.tsx
import { 
  AlertProvider, 
  AlertToastContainer, 
  AlertBadge,
  useImagingAlerts 
} from './CriticalAlertSystem';

// En layout principal:
<AlertProvider enableSound={true}>
  <App />
  <AlertToastContainer />
</AlertProvider>

// En componentes que detectan hallazgos:
const { alertForFinding } = useImagingAlerts();
alertForFinding({
  description: 'Nódulo irregular de 15mm',
  location: 'CSE mama derecha',
  severity: 'suspicious',
  birads: 4,
  confidence: 0.92,
  patientName: 'García López, María',
});

🔗 Servicios Google Cloud Integrados

Secrets Configurados (Cloudflare Pages)

GOOGLE_CLOUD_PROJECT      # ID del proyecto GCP
GOOGLE_CLOUD_REGION       # Región (us-central1)
GOOGLE_CLOUD_CLIENT_EMAIL # Email del service account
GOOGLE_CLOUD_PRIVATE_KEY  # Clave privada RSA (PEM)

📚 Referencias

• MedGemma en Hugging Face
• Google Model Garden
• Tutorial Notebooks
• Paper Técnico
• Términos de Uso

Última actualización: Enero 2026