medgemma

本文研究了用于适配医学语言模型的基于扰动的数据选择方法（RSP 和 RSP-Drop）。在使用 MedGemma-4B 对五个医学问答数据集进行评估时，这些方法的 Macro-F1 分数优于随机选择方法。

作者注意到，尽管Hugging Face上存在像MedGemma和BioMistral这样的模型，但面向医疗的LLM公开可用的API却出人意料地缺乏，并询问是否有任何可用的选项。

Google DeepMind 发布了 MedGemma 27B Multimodal 和 MedSigLIP，扩充了其开源 Health AI Developer Foundations，加入了用于医学文本和影像任务的高性能、保护隐私的模型。