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谷歌开源 MedGemma AI 模型,医疗图像与文本分析神器
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谷歌在2025年I/O开发者大会上推出了MedGemma开源模型,专注于多模态医疗文本和图像理解。该模型基于Gemma 3架构,提供4B参数的多模态模型和27B参数的纯文本模型两种配置。4B模型擅长分类和解读医疗图像,可生成诊断报告或解答图像相关问题;27B模型则擅长临床文本,支持患者分诊和决策辅助。谷歌鼓励开发者针对具体场景进行验证和微调,并提供相关指导和工具。

⚕️MedGemma基于Gemma 3架构,拥有两种配置:4B参数的多模态模型和27B参数的纯文本模型,以适应不同的医疗应用场景。

📸MedGemma 4B模型拥有40亿参数,采用SigLIP图像编码器,并使用涵盖胸部X光、皮肤病学、眼科及组织病理学图像进行预训练,使其擅长分类和解读医疗图像。

🩺MedGemma 27B模型则有270亿参数,专注于医疗文本理解与临床推理,适合需要深入文本分析的任务,可支持患者分诊和决策辅助。

☁️MedGemma模型既能本地运行用于实验,也可通过Google Cloud的Vertex AI部署为HTTPS端点,实现大规模应用。

IT之家 5 月 21 日消息,科技媒体 marktechpost 昨日(5 月 20 日)发布博文,报道称在 2025 年 I/O 开发者大会上,谷歌针对多模态医疗文本和图像理解,推出了 MedGemma 开源模型。

MedGemma 基于 Gemma 3 架构,提供 4B 参数的多模态模型(分类)和 27B 参数的纯文本模型两种配置,4B 模型擅长分类和解读医疗图像,可生成诊断报告或解答图像相关问题;27B 模型则擅长临床文本,支持患者分诊和决策辅助。

MedGemma 4B 拥有 40 亿参数,采用 SigLIP 图像编码器,预训练数据涵盖胸部 X 光、皮肤病学、眼科及组织病理学图像;MedGemma 27B 则有 270 亿参数,专注于医疗文本理解与临床推理,适合需要深入文本分析的任务。

模型既能本地运行用于实验,也可通过 Google Cloud 的 Vertex AI 部署为 HTTPS 端点,实现大规模应用。Google 还提供 Colab 笔记本等资源,助力模型微调和集成。

谷歌鼓励开发者针对具体场景进行验证和微调,并提供相关指导和工具,支持适配过程。开发者可采用提示工程、上下文学习及 LoRA 等参数高效微调方法优化模型效果。

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