GoogleとKaggleが共同でFACTSベンチマークを発表。法律・金融・医療など高精度が求められる分野向けに、AIモデルの事実正確性を「文脈的事実性」と「世界知識的事実性」の2軸で評価する業界初の標準化評価枠組みを提供。....
グーグルDeepMindは英国政府と協定を結び、AIを活用した材料科学研究ラボを設立。医療・教育・交通などの分野におけるイノベーション促進を目指す。....
英国の全科医師の約30％がAI診療支援ツールを導入。AIの医療分野での急速な普及が明らかに。医師の負担軽減に寄与する一方、規制の整備が急務と指摘。....
MIT研究によると、AIが米国労働力の11.7%（約1.2兆ドルの賃金規模）を代替。金融・医療・専門サービス分野で特に影響。1.51億労働者の相互作用を「氷山指数」で分析。....
百川智能が開発した、医療現場向けに最適化されたオープンソースの大規模言語モデルです。優れた汎用性と医療分野での高い性能を備えています。
医療分野における高度な大規模言語モデル
高度な医療推論を目的とした医療分野の大規模言語モデル
高度な医療分野向けの大規模言語モデル
Bytedance
$0.8
入力トークン/百万
$8
出力トークン/百万
256
コンテキスト長
Openai
$8.75
$70
400
$0.63
$3.15
131
Iflytek
$2
-
8
Tencent
$0.5
224
Google
$525
$1050
128
Anthropic
$21
$105
200
Baichuan
32
$420
Sensetime
$1.5
$4.5
Baidu
$210
ReportAId
MedWhisper Large ITAは、OpenAI Whisper Large v3 Turboをベースにした分野適合型のバリエーションで、イタリア語の医療音声認識に特化して最適化されています。このモデルは、精心選択されたイタリア語の外来専門診察録音セットを使用してLoRA技術で微調整され、医学用語や臨床表現の認識精度が大幅に向上しています。
adityak74
MEDFIT-LLM-3Bは、医療質問応答に特化して最適化された言語モデルで、MetaのLlama-3.2-3B-Instructをベースに微調整されています。このモデルは、LoRA技術を用いて医療データセットで訓練され、医学分野の理解と直接的な回答能力が大幅に向上しており、医療チャットボットや患者教育などのアプリケーションシナリオに適しています。
arunimas1107
これはopenai/gpt-oss-20bをベースに医療分野で微調整されたLoRAアダプターモデルで、医療質問応答、摘要生成、知識検索などのタスクに特化して最適化されています。このモデルは、効率的なパラメータ微調整技術を用いて、200億パラメータのベースモデルの汎用推論能力を維持しながら、医療分野での性能を向上させています。
tensorblock
これはJarvis1111/DoctorAgent-RL-SFT-1k-Thinkingモデルに基づくGGUF量子化バージョンで、医療分野に特化して最適化された英語のテキスト生成モデルです。このモデルは強化学習と教師付き微調整で訓練され、医療推論能力を備えています。
これはMedGemmaアーキテクチャに基づくフランス語の医療アシスタントモデルで、フランス語の医療分野に特化して最適化されています。モデルはGGUF量子化形式を提供し、複数の量子化レベルをサポートし、医療相談、症状分析、予防提案などのフランス語の医療テキスト生成タスクに適しています。
fiqqy
これはMedGemma-4B-ITモデルをベースに、Unslothフレームワークを使用して微調整された医療分野の大規模言語モデルで、トレーニング速度が2倍に向上し、テキスト生成タスクに特化し、英語の言語処理をサポートしています。
OpenMed
これは臨床エンティティ認識に特化した専門モデルで、慢性リンパ性白血病に関連する生物医学エンティティ認識に特化しています。このモデルはmultilingual-e5-large-instructアーキテクチャに基づいており、精心に企画されたCLLデータセットで訓練されており、医療テキストから生物医学エンティティを高精度に抽出することができ、高精度かつ分野特異性を持っています。
化学エンティティの識別に特化したモデルで、生物医学テキストから関連するエンティティを正確に識別および抽出でき、薬物発見や医療データ分析などの分野で重要な価値を持ちます。
bartowski
これはGoogle medgemma - 27b - itモデルのLlamacpp imatrix量子化バージョンで、主に医療分野の画像 - テキスト変換タスクに応用されます。
Mungert
Lingshu-32B GGUFモデルは医療分野に適したマルチモーダル大規模言語モデルで、複数の医学画像モードをサポートし、医療質問応答とレポート生成タスクで優れた性能を発揮します。
lingshu-medical-mllm
霊枢は医療分野の最先端の多モーダル大規模言語モデルで、医療ビジュアル質問応答とレポート生成タスクで卓越した性能を発揮します。
霊枢は医療分野で卓越した性能を発揮する多モーダル大規模言語モデルで、医学画像とテキスト情報を効果的に処理でき、医療質問応答とレポート生成タスクでトップレベルの性能を示します。
mradermacher
DrMedra4Bは医学分野に特化した定量モデルで、英語とルーマニア語をサポートし、医療AI、臨床推論、要約生成、診断などのタスクに適しています。
Medra27Bの量子化バージョンで、複数の量子化タイプを提供し、テキスト生成、医療人工知能などの複数の分野に適用されます。
Medra27B量子化モデルは、nicoboss/Medra27B基礎モデルに基づいて静的量子化を行った成果物で、医療関連分野のテキスト生成、要約生成、診断推論などのタスクに適用できます。
MedGemma-4B-ITはGemma 3をベースにした医学分野のマルチモーダルモデルで、医学テキストと画像の理解をサポートし、医療AIアプリケーション開発に適しています。
lmstudio-community
MedGemma-4B-ITはGoogleによって開発された医療分野専用のマルチモーダルモデルで、画像テキストからテキストへの変換タスクをサポートしています。このモデルは医療画像やテキスト分析に最適化されており、放射線学、臨床推論、皮膚科学などの複数の医療サブ分野で重要な応用価値を持っています。
Medra4bは医療データセットで微調整された多言語（英語とルーマニア語）テキスト生成モデルで、医療分野の応用に特化しています。
Medra4bは医療分野に特化した量子化言語モデルで、英語とルーマニア語をサポートし、テキスト生成と要約タスクに焦点を当てています。
second-state
medgemma-4b-itは医療分野に特化した多モーダルモデルで、画像とテキストの入力を処理でき、放射線学や臨床推論などのさまざまな医療シーンに適用できます。
これは医療分野に特化したMCPサーバーの集合で、PubMed文献検索、医学プレプリントアクセス、FHIRデータのやり取り、DICOM医学画像処理、タンパク質構造解析、医学計算ツール、医学教育リソースの統合など、さまざまな医療関連のMCPサービスの実装をカバーしています。
医療計算機MCPサービスは、11の医学専門分野をカバーする56の専門医療計算機を含み、スマートな単位変換と詳細な医学的説明をサポートします。
オクタゴンディープリサーチMCPは、AIによって駆動されるディープリサーチと分析機能を提供するサーバーです。先進的なディープリサーチエージェントを統合することで、ユーザーに無制限のレート、高速かつ包括的な研究機能を提供します。Claude Desktop、Cursorなどの複数のMCPクライアントをサポートし、技術、医療、環境、ビジネスなどのさまざまな分野の研究ニーズに対応しています。
%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
