MedSigLIP
Encodeur LĂ©ger Image-Texte MĂ©dical
Alimenté par la plateforme Dr7.ai Medical AI
Un encodeur à double tour de 400M paramÚtres pour les tùches de classification d'images médicales, de récupération et d'inférence zéro-shot.
Ă propos de MedSigLIP
MedSigLIP MedSigLIP est un encodeur Ă double tour lĂ©ger de 400M paramĂštres (vision + texte) qui prend en charge les images 448Ă448 et les entrĂ©es de texte jusqu'Ă 64 tokens. PubliĂ© le 9 juillet 2025, dans le cadre du projet Health AI Developer Foundations de Google.
Le modÚle est entraßné sur des données d'imagerie médicale diverses incluant les radiographies thoraciques, la dermatologie, l'ophtalmologie, les lames de pathologie et les scanners CT/IRM avec leurs rapports correspondants. Les images naturelles sont également incluses pour maintenir les capacités de généralisation.
MedSigLIP est spécifiquement conçu pour les tùches de classification efficace en données, de classification zéro-shot et de récupération sémantique d'images. Pour les tùches de génération de texte, Google recommande d'utiliser MedGemma à la place.
Informations de Publication
Health AI Developer Foundations
2025-07-09 UTC
Architecture du ModÚle et Spécifications
Construit sur la base SigLIP avec spécialisation médicale
ParamĂštres
Architecture Ă double tour avec encodeurs de vision et de texte
Entrée d'Image
Traitement d'images médicales haute résolution
Entrée de Texte
Compréhension de texte médical et de rapports
Données d'Entraßnement
Images médicales + rapports + images naturelles
Couverture des Données d'Entraßnement
Cas d'Usage Recommandés
Optimisé pour les tùches de classification et de récupération
Applications Principales
Classification Efficace en Données
Entraßnez des classificateurs avec des données médicales étiquetées minimales en utilisant des représentations pré-entraßnées
Classification ZĂ©ro-Shot
Classifiez des images médicales sans entraßnement spécifique à la tùche en utilisant des descriptions textuelles
Récupération Sémantique d'Images
Trouvez des images mĂ©dicales pertinentes en utilisant des requĂȘtes en langage naturel
Non Recommandé Pour
Pour les tùches de génération de texte, utilisez MedGemma à la place
- â ïžGĂ©nĂ©ration de rapports mĂ©dicaux
- â ïžIA mĂ©dicale conversationnelle
- â ïžSupport de dĂ©cision clinique nĂ©cessitant une sortie de texte
Performance et Benchmarks
Performance compétitive sur les tùches d'imagerie médicale
Les métriques de performance varient selon le domaine médical spécifique et la configuration de la tùche. Consultez la carte officielle du modÚle pour des benchmarks détaillés.
Implementation Guide
Get started with MedSigLIP in your projects
Access the Model
Download MedSigLIP from the official repository or use via API
# Example: Loading MedSigLIP
from transformers import AutoModel, AutoProcessor
model = AutoModel.from_pretrained("google/medsiglip")
processor = AutoProcessor.from_pretrained("google/medsiglip")Prepare Your Data
Format medical images (448Ă448) and text descriptions (â€64 tokens)
Implement Your Use Case
Choose from classification, zero-shot inference, or retrieval applications
Resources & Documentation
Official links and community resources
Official Resources
Complete documentation and API reference
Detailed model specifications and performance metrics
Code examples, notebooks, and implementation guides
Complete HAI-DEF project overview
Community & Analysis
Industry analysis of MedGemma and MedSigLIP release
In-depth coverage of Google's healthcare AI initiatives
MedSigLIP vs MedGemma
Choose the right model for your use case
MedSigLIP
Lightweight Encoder
- âSmaller model size (~400M parameters)
- âFaster inference for classification tasks
- âExcellent for retrieval and similarity search
- âZero-shot classification capabilities
- âLower computational requirements
Classification, retrieval, and embedding tasks
MedGemma
Generative Models
- âText generation capabilities
- âConversational medical AI
- âReport generation and summarization
- âComplex reasoning tasks
- âMultiple model sizes (4B, 27B)
Text generation, conversation, and complex reasoning
Compliance & Limitations
Important considerations for medical AI deployment
Medical Disclaimer
MedSigLIP is a research model and is not intended for direct clinical decision-making. All medical AI applications require proper validation, regulatory compliance, and human oversight.
Validation Required
Thorough testing and validation needed before clinical deployment
Regulatory Compliance
Ensure compliance with local healthcare regulations and standards
Human Oversight
Medical professionals must review and validate all AI-generated outputs
Data Privacy
Follow HIPAA and other privacy regulations when handling medical data