谷歌医疗AI模型MedGemma 1.5发布:4B参数支持CT与MRI本地分析
1月14日,谷歌正式推出了两款专为医疗场景设计的AI模型:医疗影像与文本分析模型“MedGemma 1.5 4B”,以及医疗语音识别模型“MedASR”。其中,MedGemma 1.5 4B是一款可本地化部署的轻量化模型,相比前代产品,其分析准确率得到了显著提升。
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据了解,谷歌已免费开源其MedGemma系列医疗模型。最新发布的MedGemma 1.5 4B作为一款可本地部署的轻量级模型,能够读取并分析文本及图像格式的医疗记录,并进行智能推理。而MedASR则是一款专注于医学术语的语音识别模型,可与MedGemma系列模型集成使用,相比现有通用模型,其转录准确率更高。

谷歌提供的数据显示,与前代模型MedGemma 1 4B(浅蓝色)相比,MedGemma 1.5 4B(蓝色)在文本处理的准确率上有所提升。

以下表格展示了MedGemma 1.5 4B与各类模型在基准测试中的得分对比。该模型的得分高于通用模型Gemma 3 4B及前代医疗模型MedGemma 1 4B,部分测试中甚至优于参数规模更大的MedGemma 1 27B。

MedGemma系列前代产品已支持处理文本及胸部X光片、病理组织图像等影像数据,而MedGemma 1.5 4B进一步升级,可兼容计算机断层扫描(CT)、磁共振成像(MRI)等三维数据。

在影像处理准确率基准测试中,MedGemma 1.5 4B(蓝色)的得分同样高于MedGemma 1 4B(浅蓝色)。

MedGemma系列的另一大特点是便于开发者进行微调优化,目前已衍生出超过500款衍生模型。随着未来开发者社区的持续贡献,预计将推出针对各类细分任务优化的模型版本,MedGemma 1.5 4B的相关迭代也在其中。

同日发布的MedASR是一款专为医疗场景打造的语音识别模型。该模型对“胸部X光片相关对话”的转录错误率仅为5.2%。谷歌强调,这一表现显著优于OpenAI的Whisper large-v3(同类场景错误率12.5%)。此外,MedASR的转录结果还可直接作为MedGemma系列模型的输入提示词(prompt)。

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