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谷歌开源MedGemma AI模型,医疗图像与文本分析神器
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。
模型既能本地运行用于实验,

MedGemma 4B 拥有 40 亿参数,皮肤病学、眼科及组织病理学图像;MedGemma 27B 则有 270 亿参数,适合需要深入文本分析的任务。Google 还提供 Colab 笔记本等资源,推出了 MedGemma 开源模型。
MedGemma 基于 Gemma 3 架构,4B 模型擅长分类和解读医疗图像,
5 月 21 日消息,预训练数据涵盖胸部 X 光、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,支持适配过程。并提供相关指导和工具,专注于医疗文本理解与临床推理,也可通过 Google Cloud 的 Vertex AI 部署为 HTTPS 端点,支持患者分诊和决策辅助。科技媒体 marktechpost 昨日(5 月 20 日)发布博文,
谷歌鼓励开发者针对具体场景进行验证和微调,实现大规模应用。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,
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