Cancer3.AI › AI w onkologii › Modele AI › MedGemma
Model fundamentowy Wagi po akceptacji licencji Tylko do badań clinical-LLM

MedGemma 4B multimodal / 27B text

Modele wizyjno-językowe z otwartymi wagami na bazie Gemma 3: wariant 4B czyta RTG klatki piersiowej, obrazy dermatologiczne, okulistyczne i histopatologiczne razem z tekstem; wariant 27B celuje w rozumowanie na tekście medycznym. Punkt wyjścia do dostrajania przez deweloperów, nie gotowy produkt kliniczny.

🤗 google/medgemma-4b-it Publikacja Dokumentacja { } JSON
1 105 085 pobrań / mies. ♥ 1048 aktualizacja 2025-10-28 po akceptacji licencji

W skrócie

TwórcaGoogle (Health AI Developer Foundations)
Wersja4B multimodal / 27B text
Wydanie2025-05-20
LicencjaHealth AI Developer Foundations terms of use
DostępnośćWagi po akceptacji licencji
RodzajModel fundamentowy
Status regulacyjnyTylko do badań
Parametry4B (multimodal) / 27B (text)

Co robi

Ta karta jeszcze tego nie dokumentuje.

Zadania, typy danych i nowotwory

ZadanieOdpowiadanie na pytaniaGenerowanie opisówKlasyfikacjaEkstrakcja informacji
Typ danychMultimodalneRTGHistopatologia (WSI)DermoskopiaTekst kliniczny
Zastosowanie kliniczneBadania podstawoweEdukacja
NowotwórWiele nowotworów
Wejścieimages + text (instruction format)
Wyjścietext

Architektura

RodzinaGemma 3 decoder LLM + SigLIP image encoder (MedSigLIP)
Parametry4B (multimodal) / 27B (text)
PretreningGemma 3 pretraining + medical image–text and text tuning

Dane treningowe

Baza Gemma 3 plus dostrajanie medyczne na zanonimizowanych danych obraz–tekst (RTG klatki piersiowej, dermatologia, okulistyka, histopatologia) i tekstach medycznych; szczegóły w raporcie technicznym.

Powiązane zbiory danych

Ewaluacja

Benchmark / zbiórMiaraWartośćWalidacja zewnętrznaŹródło
MedQA (USMLE-style, text) ↗ accuracy reported in technical report (27B variant) tak Źródło

Jak uruchomić

# generic transformers loader — see the model card for the task-specific head and preprocessing
from transformers import AutoModel, AutoProcessor
model = AutoModel.from_pretrained('google/medgemma-4b-it')
processor = AutoProcessor.from_pretrained('google/medgemma-4b-it')
Bibliotekatransformers
Sprzęt4B runs on a single 16–24 GB GPU; 27B needs multi-GPU or quantisation

Accept the HAI-DEF terms on Hugging Face. Outputs must be validated per task; Google states the models are not intended for direct clinical use without further evaluation.

Status regulacyjny i przeznaczenie

Status regulacyjnyTylko do badań
PrzeznaczenieBaza deweloperska do budowy i walidacji własnych aplikacji medycznych; nie jest wyrobem medycznym.

Źródło →

Status regulacyjny cytujemy ze wskazanego źródła i może się zmienić. Modele „tylko do badań” nie służą do decyzji klinicznych.

Ograniczenia i błędy systematyczne

  • Generatywny: potrafi tworzyć płynne, ale błędne wnioski; wymaga oceny zadaniowej i zabezpieczeń.
  • Walidacja onkologiczna w raporcie jest ograniczona; możliwości patomorfologiczne są wstępne.

Źródła

  1. MedGemma Technical Report (arXiv 2507.05201)
  2. Health AI Developer Foundations — MedGemma
  3. Hugging Face — google/medgemma-4b-it

Ta strona ma charakter edukacyjny — nie stanowi porady medycznej i nie zastępuje konsultacji z onkologiem. Decyzje diagnostyczne i terapeutyczne podejmuje wyłącznie lekarz specjalista.