MedSigLIP
Lekki Koder Obraz-Tekst Medyczny
pages.medsiglip.content.hero.poweredBy
Koder dwuwieżowy z 400M parametrami do zadań klasyfikacji obrazów medycznych, wyszukiwania i wnioskowania zero-shot.
O MedSigLIP
MedSigLIP MedSigLIP to lekki koder dwuwieżowy z 400M parametrami (wizja + tekst), który obsługuje obrazy 448×448 i wejścia tekstowe do 64 tokenów. Wydany 9 lipca 2025 roku jako część projektu Health AI Developer Foundations Google.
Model jest trenowany na różnorodnych danych obrazowania medycznego, w tym zdjęciach rentgenowskich klatki piersiowej, dermatologii, okulistyce, preparatach patologicznych i skanach CT/MRI wraz z odpowiadającymi im raportami. Obrazy naturalne są również uwzględnione w celu utrzymania zdolności generalizacji.
MedSigLIP jest specjalnie zaprojektowany do zadań klasyfikacji efektywnej pod względem danych, klasyfikacji zero-shot i semantycznego wyszukiwania obrazów. Do zadań generowania tekstu Google zaleca używanie MedGemma.
Informacje o Wydaniu
Health AI Developer Foundations
2025-07-09 UTC
Architektura Modelu i Specyfikacje
Zbudowany na fundamencie SigLIP ze specjalizacją medyczną
Parametry
Architektura dwuwieżowa z koderami wizji i tekstu
Wejście Obrazu
Przetwarzanie obrazów medycznych wysokiej rozdzielczości
Wejście Tekstu
Rozumienie tekstu medycznego i raportów
Dane Treningowe
Obrazy medyczne + raporty + obrazy naturalne
Pokrycie Danych Treningowych
Zalecane Przypadki Użycia
Zoptymalizowany do zadań klasyfikacji i wyszukiwania
Główne Zastosowania
Klasyfikacja Efektywna Danych
Trenuj klasyfikatory z minimalnymi oznaczonymi danymi medycznymi używając wstępnie wytrenowanych reprezentacji
Klasyfikacja Zero-Shot
Klasyfikuj obrazy medyczne bez treningu specyficznego dla zadania używając opisów tekstowych
Semantyczne Wyszukiwanie Obrazów
Znajdź odpowiednie obrazy medyczne używając zapytań w języku naturalnym
Nie Zalecane Do
Do zadań generowania tekstu użyj MedGemma
- ⚠️Generowanie raportów medycznych
- ⚠️Konwersacyjna AI medyczna
- ⚠️Wsparcie decyzji klinicznych wymagające wyjścia tekstowego
Wydajność i Benchmarki
Konkurencyjna wydajność w zadaniach obrazowania medycznego
Metryki wydajności różnią się w zależności od konkretnej dziedziny medycznej i konfiguracji zadania. Zobacz oficjalną kartę modelu dla szczegółowych benchmarków.
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 (448×448) and text descriptions (≤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
- ✓Smaller model size (~400M parameters)
- ✓Faster inference for classification tasks
- ✓Excellent for retrieval and similarity search
- ✓Zero-shot classification capabilities
- ✓Lower computational requirements
Classification, retrieval, and embedding tasks
MedGemma
Generative Models
- ✓Text generation capabilities
- ✓Conversational medical AI
- ✓Report generation and summarization
- ✓Complex reasoning tasks
- ✓Multiple 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