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在现代医疗领域，人工智能（AI）正逐渐成为提升工作效率、改善患者沟通及支持诊断和治疗的重要工具。为了应对医疗 AI 系统在性能、效率及隐私保护等方面的需求，Health AI Developer Foundations(HAI-DEF)应运而生。 这一项目包括一系列轻量级的开放模型，旨在为开发者提供强有力的基础，以支持其健康研究与应用开发。HAI-DEF 模型的开放性确保了开发者可以完全控制数据隐私、基础设施及模型的修改。
谷歌医疗AI模型MedGemma系列上新，单个GPU即可运行
在今年5月，我们对 HAI-DEF 进行了扩展，推出了 MedGemma，这是基于 Gemma3开发的一组生成模型，旨在加速医疗和生命科学领域的 AI 发展。近日，我们又发布了两个新模型，分别是 MedGemma27B 多模态模型和 MedSigLIP。MedGemma27B 多模态模型在原有的4B 多模态和27B 文本模型的基础上，增加了对复杂多模态和纵向电子健康记录的解释支持。而 MedSigLIP 则是一个轻量级的图像和文本编码器，适用于分类、搜索等任务。 MedGemma 和 MedSigLIP 模型为医学研究和产品开发提供了良好的起点。MedGemma 特别适合需要生成自由文本的医学任务，比如报告生成或视觉问答;而 MedSigLIP 则推荐用于需要结构化输出的成像任务，如分类或检索。这些模型能够在单个 GPU 上运行，而 MedGemma4B 和 MedSigLIP 还可以适应移动硬件。
谷歌医疗AI模型MedGemma系列上新，单个GPU即可运行
MedGemma 系列模型的开放性使得开发者可以下载、构建并根据特定需求进行微调。与 API 模型相比，这种开放方式在医疗领域具有显著的优势。开发者能够在其首选环境中运行模型，灵活应对隐私问题和机构政策;同时，通过微调和修改，开发者可以优化模型性能，确保稳定性与可重复性，这在医疗应用中尤为重要。 为了帮助开发者快速上手，我们在 GitHub 上提供了详细的笔记本，演示如何在 Hugging Face 平台上创建 MedSigLIP 和 MedGemma 的实例，并进行推理与微调。此外，MedGemma 与 MedSigLIP 也可以无缝部署到 Vertex AI 中，提供专用的端点支持。
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