北京
大數(shù)據(jù)文摘出品
谷歌和DeepMind聯(lián)合發(fā)布了一個全新的開源人工智能模型套件：MedGemma。
這一套件面向醫(yī)療領(lǐng)域打造，不僅支持文本、圖像和多模態(tài)輸入，還能廣泛適配放射學、皮膚病學、組織病理學和眼科學等多個分支。
它在今年的I/O開發(fā)者大會上首次亮相，MedGemma包含兩個版本：一個是體量為40億參數(shù)的4B模型，支持圖文混合處理；另一個是更強大的270億參數(shù)的27B模型，提供文本和多模態(tài)兩種版本。
地址：https://huggingface.co/google/medgemma-27b-it
谷歌明確表示，MedGemma可以獨立運行，也可以嵌入基于智能體的系統(tǒng)中，作為醫(yī)療AI工具的基礎(chǔ)模塊。
開源，使得這套系統(tǒng)可以被全球研究人員和開發(fā)者自由使用，但不能直接用于診斷和治療，需通過相關(guān)監(jiān)管審批。
MedGemma在多個標準模型基準測試中表現(xiàn)出色，全面超越同級別的基礎(chǔ)模型。
在多模態(tài)問答任務(wù)中，準確率提升達10%；在X光圖像分類上，提升幅度達到15.5%至18.1%；在復(fù)雜的智能體任務(wù)中，表現(xiàn)提高10.8%。
在醫(yī)療考試數(shù)據(jù)集MedQA中，4B模型準確率從原來的50.7%躍升至64.4%；而27B模型則從74.9%提升至87.7%。
圖注：MedGemma 27B 多模態(tài)模型在醫(yī)學圖像分類和視覺問答任務(wù)中表現(xiàn)最佳，顯著優(yōu)于其他模型。
在PubMedQA、MedMCQA、MMLU等多個醫(yī)療子領(lǐng)域的基準測試中，MedGemma持續(xù)領(lǐng)先于其基礎(chǔ)模型。
在X光圖像與報告的數(shù)據(jù)集MIMIC-CXR中，4B模型的宏觀F1得分達88.9，相比之下，其基礎(chǔ)模型Gemma 3僅為81.2。
F1得分是衡量模型在多種疾病識別中的整體準確率，它的提升意味著模型對復(fù)雜臨床圖像的理解能力增強。
在自動生成X光報告方面，模型的RadGraph F1從29.5提升到30.3，表明臨床關(guān)鍵信息捕捉能力增強。
對于氣胸檢測任務(wù)（即肺部塌陷），準確率從59.7%提升至71.5%，顯示出實質(zhì)性的突破。
組織病理圖像分析方面，模型的加權(quán)F1得分從32.8躍升至94.5，幾乎達到三倍提升。
在電子健康記錄的讀取任務(wù)中，引入強化學習后錯誤率下降一半，預(yù)示著在臨床數(shù)據(jù)管理中有巨大潛力。
谷歌同步推出了一項重要組件：MedSigLIP
圖注：https://arxiv.org/pdf/2303.15343
這是一個專為醫(yī)學圖像設(shè)計的編碼器，擁有4億參數(shù)，是原始SigLIP（Sigmoid Loss for Language Image Pre-training）的醫(yī)療擴展版。
MedSigLIP專注于醫(yī)學圖像的理解，配合MedGemma處理文本，構(gòu)成完整的多模態(tài)AI架構(gòu)。
圖像處理分辨率設(shè)定為448×448像素，比MedGemma高分辨率版本的896×896更高效。
為了構(gòu)建通用能力與醫(yī)學能力兼具的模型，谷歌以3360萬對圖文配對數(shù)據(jù)進行訓練，其中包含63.5萬條醫(yī)學實例和3260萬個組織病理圖像塊。
醫(yī)學數(shù)據(jù)占比約為2%，在保留SigLIP通用圖像識別能力的基礎(chǔ)上，增強了醫(yī)學圖像理解能力。
這一平衡策略的關(guān)鍵意義在于：模型不僅能處理醫(yī)療圖像，也可用于通用圖像任務(wù)，適配多場景需求。
目前，MedGemma已在Hugging Face上線，開發(fā)者可以依據(jù)其許可協(xié)議用于科研、開發(fā)與一般AI應(yīng)用，但在商業(yè)化和臨床場景中仍需遵循相關(guān)限制。
盡管在多個測試中表現(xiàn)驚艷，谷歌也承認：基準測試成績并不能完全代表臨床真實表現(xiàn)。現(xiàn)實中的使用情境更復(fù)雜，模型可能因用戶誤解或交互失誤而出現(xiàn)偏差，限制了實際療效。
地址：https://huggingface.co/google/medgemma-27b-it
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