在現代醫療領域，人工智能（AI）正逐漸成爲提升工作效率、改善患者溝通及支持診斷和治療的重要工具。爲了應對醫療 AI 系統在性能、效率及隱私保護等方面的需求，Health AI Developer Foundations(HAI-DEF)應運而生。

這一項目包括一系列輕量級的開放模型，旨在爲開發者提供強有力的基礎，以支持其健康研究與應用開發。HAI-DEF 模型的開放性確保了開發者可以完全控制數據隱私、基礎設施及模型的修改。

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在今年5月，我們對 HAI-DEF 進行了擴展，推出了 MedGemma，這是基於 Gemma3開發的一組生成模型，旨在加速醫療和生命科學領域的 AI 發展。近日，我們又發佈了兩個新模型，分別是 MedGemma27B 多模態模型和 MedSigLIP。MedGemma27B 多模態模型在原有的4B 多模態和27B 文本模型的基礎上，增加了對複雜多模態和縱向電子健康記錄的解釋支持。而 MedSigLIP 則是一個輕量級的圖像和文本編碼器，適用於分類、搜索等任務。

MedGemma 和 MedSigLIP 模型爲醫學研究和產品開發提供了良好的起點。MedGemma 特別適合需要生成自由文本的醫學任務，比如報告生成或視覺問答;而 MedSigLIP 則推薦用於需要結構化輸出的成像任務，如分類或檢索。這些模型能夠在單個 GPU 上運行，而 MedGemma4B 和 MedSigLIP 還可以適應移動硬件。

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MedGemma 系列模型的開放性使得開發者可以下載、構建並根據特定需求進行微調。與 API 模型相比，這種開放方式在醫療領域具有顯著的優勢。開發者能夠在其首選環境中運行模型，靈活應對隱私問題和機構政策;同時，通過微調和修改，開發者可以優化模型性能，確保穩定性與可重複性，這在醫療應用中尤爲重要。

爲了幫助開發者快速上手，我們在 GitHub 上提供了詳細的筆記本，演示如何在 Hugging Face 平臺上創建 MedSigLIP 和 MedGemma 的實例，並進行推理與微調。此外，MedGemma 與 MedSigLIP 也可以無縫部署到 Vertex AI 中，提供專用的端點支持。

博客：https://research.google/blog/medgemma-our-most-capable-open-models-for-health-ai-development/

劃重點:

🌟 HAI-DEF 推出 MedGemma 和 MedSigLIP，爲醫療 AI 研發提供強有力的支持。  

🔍 MedGemma 適合生成自由文本任務，而 MedSigLIP 專注於圖像分類與檢索。  

🔑 開放模型的靈活性使開發者能夠在本地環境中安全地優化和微調模型。