MedGemma Technical Report
Технический отчет MedGemma В этом техническом отчете представлена MedGemma, коллекция медицинских фундаментальных моделей для обработки изображений и языка, основанная на Gemma 3. MedGemma демонстрирует продвинутое медицинское понимание и рассуждение на изображениях и тексте. Она превосходит производительность генеративных моделей аналогичного размера и приближается к производительности моделей, ориентированных на конкретные задачи. MedGemma достигает улучшений в вопросах-ответах с использованием медицинских мультимодальных данных, классификации рентгеновских снимков грудной клетки и оценках агентов. Тонкая настройка MedGemma еще больше улучшает производительность в поддоменах, таких как поиск информации в электронных медицинских записях. В отчете также представлена MedSigLIP, медицинский визуальный энкодер, обеспечивающий визуальное понимание MedGemma. MedSigLIP достигает сопоставимой или лучшей производительности, чем специализированные медицинские энкодеры изображений. Коллекция MedGemma предоставляет прочную основу для анализа медицинских изображений и текста, что потенциально может ускорить медицинские исследования и разработку прикладных программ. #MedGemma #ИИ #Здравоохранение #ФундаментальныеМодели #МедицинскийИИ #ВизуальныйЯзык #ГлубокоеОбучение документ - https://arxiv.org/pdf/2507.05201v1 подписаться - https://t.me/arxivdotorg отправить донаты: USDT: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 BTC: bc1q8972egrt38f5ye5klv3yye0996k2jjsz2zthpr ETH: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 SOL: DXnz1nd6oVm7evDJk25Z2wFSstEH8mcA1dzWDCVjUj9e создано с помощью NotebookLM
Технический отчет MedGemma В этом техническом отчете представлена MedGemma, коллекция медицинских фундаментальных моделей для обработки изображений и языка, основанная на Gemma 3. MedGemma демонстрирует продвинутое медицинское понимание и рассуждение на изображениях и тексте. Она превосходит производительность генеративных моделей аналогичного размера и приближается к производительности моделей, ориентированных на конкретные задачи. MedGemma достигает улучшений в вопросах-ответах с использованием медицинских мультимодальных данных, классификации рентгеновских снимков грудной клетки и оценках агентов. Тонкая настройка MedGemma еще больше улучшает производительность в поддоменах, таких как поиск информации в электронных медицинских записях. В отчете также представлена MedSigLIP, медицинский визуальный энкодер, обеспечивающий визуальное понимание MedGemma. MedSigLIP достигает сопоставимой или лучшей производительности, чем специализированные медицинские энкодеры изображений. Коллекция MedGemma предоставляет прочную основу для анализа медицинских изображений и текста, что потенциально может ускорить медицинские исследования и разработку прикладных программ. #MedGemma #ИИ #Здравоохранение #ФундаментальныеМодели #МедицинскийИИ #ВизуальныйЯзык #ГлубокоеОбучение документ - https://arxiv.org/pdf/2507.05201v1 подписаться - https://t.me/arxivdotorg отправить донаты: USDT: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 BTC: bc1q8972egrt38f5ye5klv3yye0996k2jjsz2zthpr ETH: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 SOL: DXnz1nd6oVm7evDJk25Z2wFSstEH8mcA1dzWDCVjUj9e создано с помощью NotebookLM