医疗AI新突破：MedGemma与MedSigLIP助力研发升级

开启医疗人工智能新篇章

在现代医学领域，人工智能（AI） 正日益成为提升诊疗效率、优化患者沟通及辅助诊断治疗的关键技术。为满足医疗AI系统在性能、响应速度与数据安全方面的迫切需求，Google推出了Health AI Developer Foundations（HAI-DEF）项目。

HAI-DEF：轻量开放模型支持医疗创新

HAI-DEF 由一系列轻量级开源模型组成，旨在为开发者提供坚实基础，推动健康科研与应用开发的持续进步。其开放特性保障了开发者对数据隐私、部署环境以及模型调整的全面掌控。

MedGemma系列：加速医疗生成式AI发展

今年五月，我们进一步拓展 HAI-DEF 的能力边界，正式推出MedGemma------基于 Gemma3 打造的一组生成式模型，致力于加快医疗与生命科学领域的AI演进。

近期，我们又新增两款模型：MedGemma27B 多模态模型 和MedSigLIP：

• MedGemma27B 在原有4B多模态与27B文本模型基础上，增强了对复杂多模态信息及纵向电子健康记录的解析能力；
• MedSigLIP 是一个轻量化图像与文本编码器，适用于图像分类、内容检索等任务。

适用广泛场景，轻松部署运行

MedGemma 和 MedSigLIP 为医学研究与产品开发提供了良好的起点：

• MedGemma 特别适合需要自由文本生成的医学任务，如报告撰写或视觉问答；
• MedSigLIP 更适用于结构化输出导向的成像分析，例如图像分类与资料检索。

这些模型可在单个 GPU 上顺利运行，其中 MedGemma4B 与 MedSigLIP 还可适配移动设备，实现边缘计算。

开放模型优势显著，灵活定制更安心

MedGemma 系列模型采用开放获取模式，开发者可自由下载、构建并根据具体需求进行微调。相较于 API 模型，这种开放方式在医疗环境中展现出明显优势：

• 开发者可根据机构政策，在本地环境中安全运行模型，妥善处理隐私问题；
• 通过微调与优化，确保模型在实际应用中的稳定性与可重复性，这对医疗场景至关重要。

快速上手，配套资源完善

为了帮助开发者更快掌握使用方法，我们在 GitHub 上发布了详尽的操作指南，演示如何在 Hugging Face 平台上部署 MedSigLIP 与 MedGemma 实例，并完成推理与微调流程。

此外，MedGemma 与 MedSigLIP 均可无缝集成至Vertex AI平台，享受专属端点服务，提升部署效率与灵活性。