MedSigLIP
軽量医療画像テキストエンコーダー
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医療画像分類、検索、ゼロショット推論タスク用に設計された4億パラメータのデュアルタワーエンコーダー。
MedSigLIPについて
MedSigLIP MedSigLIPは、448×448画像と最大64トークンのテキスト入力をサポートする軽量4億パラメータのデュアルタワーエンコーダー（視覚+テキスト）です。2025年7月9日にGoogleのHealth AI Developer Foundationsプロジェクトの一部としてリリースされました。
このモデルは、胸部X線、皮膚科、眼科、病理スライド、CT/MRIスキャンとその対応するレポートを含む多様な医療画像データで訓練されています。汎化能力を維持するために自然画像も含まれています。
MedSigLIPは、データ効率的分類、ゼロショット分類、セマンティック画像検索タスク専用に設計されています。テキスト生成タスクには、GoogleはMedGemmaの使用を推奨しています。
リリース情報
Health AI Developer Foundations
2025-07-09 UTC
モデルアーキテクチャと仕様
医療特化したSigLIP基盤アーキテクチャ
パラメータ数
視覚とテキストエンコーダーを含むデュアルタワーアーキテクチャ
画像入力
高解像度医療画像処理
テキスト入力
医療テキストとレポート理解
訓練データ
医療画像 + レポート + 自然画像
訓練データカバレッジ
推奨用途
分類と検索タスクに最適化
主要アプリケーション
データ効率的分類
事前訓練された表現を使用して、最小限のラベル付き医療データで分類器を訓練
ゼロショット分類
タスク固有の訓練なしでテキスト説明を使用して医療画像を分類
セマンティック画像検索
自然言語クエリを使用して関連する医療画像を検索
推奨されない用途
テキスト生成タスクにはMedGemmaを使用してください
- ⚠️医療レポート生成
- ⚠️対話型医療AI
- ⚠️テキスト出力を必要とする臨床意思決定支援
パフォーマンスとベンチマーク
医療画像タスクで競争力のあるパフォーマンス
パフォーマンス指標は特定の医療ドメインとタスク構成によって異なります。詳細なベンチマークについては公式モデルカードを参照してください。
実装ガイド
プロジェクトでMedSigLIPを始める
モデルへのアクセス
公式リポジトリからMedSigLIPをダウンロードするか、API経由で使用
# 例：MedSigLIPの読み込み
from transformers import AutoModel, AutoProcessor
model = AutoModel.from_pretrained("google/medsiglip")
processor = AutoProcessor.from_pretrained("google/medsiglip")データの準備
医療画像（448×448）とテキスト説明（≤64トークン）をフォーマット
用途の実装
分類、ゼロショット推論、または検索アプリケーションから選択
リソースとドキュメント
公式リンクとコミュニティリソース
公式リソース
完全なドキュメントとAPIリファレンス
詳細なモデル仕様とパフォーマンス指標
コード例、ノートブック、実装ガイド
完全なHAI-DEFプロジェクト概要
コミュニティと分析
MedGemmaとMedSigLIPリリースの業界分析
GoogleのヘルスケアAIイニシアチブの詳細カバレッジ
MedSigLIP vs MedGemma
用途に適したモデルを選択
MedSigLIP
軽量エンコーダー
- ✓小さなモデルサイズ（約4億パラメータ）
- ✓分類タスクでの高速推論
- ✓優秀な検索と類似性検索
- ✓ゼロショット分類能力
- ✓低い計算要件
分類、検索、埋め込みタスク
MedGemma
生成モデル
- ✓テキスト生成能力
- ✓対話型医療AI
- ✓レポート生成と要約
- ✓複雑な推論タスク
- ✓複数のモデルサイズ（4B、27B）
テキスト生成、対話、複雑な推論
コンプライアンスと制限
医療AI展開の重要な考慮事項
医療免責事項
MedSigLIPは研究モデルであり、直接的な臨床意思決定を意図していません。すべての医療AIアプリケーションには適切な検証、規制遵守、人間の監督が必要です。
検証が必要
臨床展開前の徹底的なテストと検証が必要
規制遵守
地域の医療規制と基準への準拠を確保
人間の監督
医療専門家がすべてのAI生成出力をレビューし検証する必要
データプライバシー
医療データを扱う際はHIPAAおよびその他のプライバシー規制に従う