
Powered by Dr7.ai Medical AI Platform
Experience the power of BiomedCLIP, the advanced CLIP-based medical AI model that seamlessly bridges visual and textual understanding in healthcare, enabling sophisticated multimodal medical analysis.
Experience Google's most advanced medical AI for clinical reasoning and medical question answering
Experience Advanced Medical AI
รับการเข้าถึงไม่จำกัดสำหรับความเข้าใจภาพ-ข้อความทางการแพทย์ขั้นสูงพร้อมฟีเจอร์ที่ปรับปรุง การสนับสนุนลำดับความสำคัญ และความสามารถในการวิเคราะห์หลายรูปแบบ
BiomedCLIP is Google's most advanced medical AI model, representing a significant breakthrough in clinical reasoning and medical question answering. Built on the powerful PaLM 2 architecture, Med-PaLM 2 has been specifically fine-tuned for medical applications.
Med-PaLM 2 demonstrates expert-level performance on medical licensing exams and shows remarkable capabilities in clinical reasoning, medical knowledge synthesis, and complex healthcare problem-solving.
As the foundation of Google's MedLM offerings, Med-PaLM 2 enables healthcare professionals and researchers to leverage cutting-edge AI for improved patient care and medical research.
Announced at Google I/O 2023
Continuously improved with the latest medical knowledge and clinical reasoning capabilities
Advanced capabilities designed for medical image-text understanding
Medical image-text alignment and understanding
Zero-shot medical image classification
Biomedical visual-semantic embedding
Medical image retrieval with text queries
Cross-modal medical knowledge representation
Medical image-text similarity assessment
Biomedical multimodal search and discovery
Medical imaging content analysis and indexing
Med-PaLM 2 achieves state-of-the-art results on medical benchmarks
US Medical Licensing Examination questions
Indian medical entrance exam questions
Biomedical literature question answering
Medical knowledge across multiple domains
เปิดใช้งานการค้นหาภาพทางการแพทย์อย่างมีประสิทธิภาพโดยใช้การสืบค้นข้อความภาษาธรรมชาติเพื่อการสนับสนุนการวินิจฉัยอย่างรวดเร็ว
จำแนกภาพทางการแพทย์โดยอัตโนมัติด้วยความแม่นยำสูงโดยใช้ความสามารถในการเรียนรู้แบบ zero-shot
เร่งการวิจัยทางการแพทย์ด้วยการวิเคราะห์วรรณกรรม การสร้างสมมติฐาน และการตีความข้อมูล