# medgemma

**Repository Path**: cds2023/medgemma

## Basic Information

- **Project Name**: medgemma
- **Description**: MedGemma 是基于 Gemma 3 的变体模型，专为提升医疗文本和图像理解能力而训练。开发者可借助 MedGemma 加快医疗健康领域人工智能应用的构建进程
- **Primary Language**: Python
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-07-17
- **Last Updated**: 2025-07-19

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# MedGemma

 
MedGemma 是基于 Gemma 3 的变体模型，专为提升医疗文本和图像理解能力而训练。开发者可借助 MedGemma 加快医疗健康领域人工智能应用的构建进程。MedGemma 包含两个版本：一个是 4B 参数的多模态版本，另一个是 27B参数的纯文本版本。
 
MedGemma 4B 采用了 [SigLIP image encoder](https://arxiv.org/abs/2303.15343) 图像编码器，该编码器专门在多种去标识化医疗数据上进行了预训练，这些数据包括胸部 X 光片、皮肤科图像、眼科图像以及组织病理学切片等。其大语言模型（LLM）部分则在多样化的医疗数据上完成训练，涵盖放射学图像、组织病理学切片、眼科图像、皮肤科图像以及医疗文本等。

为展示基准性能，MedGemma 各变体已在一系列临床相关基准测试中接受评估。这些评估既涉及公开的基准数据集，也包含精心筛选的数据集，且重点关注针对各项任务的专家人工评估。开发者可对 MedGemma 各变体进行微调，以进一步提升其性能。 

谷歌推出的HAI-DEF项目及其扩展的MedGemma和MedSigLIP模型，这些模型为医疗AI开发提供了强大的支持。它们具有开放性、灵活性和高效性，适用于多种医学任务，并且可以在单个GPU上运行。

## 开始使用

*   [developer documentation](https://developers.google.com/health-ai-developer-foundations/medgemma/get-started)
    要查看所有可用的后续步骤（包括通过其 [原文此处可能省略了内容，如 “文档”“说明” 等] 进一步了解该模型） 
    [model card](https://developers.google.com/health-ai-developer-foundations/medgemma/model-card).

*   本代码库，其中包含用于使用该模型的   [notebooks](./notebooks)  .

*   访问该模型
    [Hugging Face](https://huggingface.co/models?other=medgemma) or
    [Model Garden](https://console.cloud.google.com/vertex-ai/publishers/google/model-garden/medgemma).

## 贡献（或：参与贡献）

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## 许可证

本代码库中的所有内容均遵循 Apache 2.0 许可证授权。