マスク氏は政府医療システムの非効率性を批判し、AI診断とロボット手術による技術的解決策を提案。官僚主義を技術で代替し、効率的で普遍的な医療実現を提唱。....
マスク氏が政府医療システムの非効率性を批判し、AIのGrokによる診断とテスラのヒューマノイドロボットによる手術・看護を提案し、効率的で普遍的な医療実現を目指す。....
中国の医療AIが重要進展。浙江国家AI応用試験基地（医療）がオープンし、アントグループ共同開発の「安診児医療大規模モデル」を発表。1000億パラメータで世界最大のオープンソース医療モデル。ハイブリッド専門家アーキテクチャ採用、国産チップ互換、全技術チェーンの自主管理とデータ安全を実現。....
美的グループ傘下のミーデ・メディカルは独自の知的財産権を持つ医用画像マルチモーダル知能診断大規模モデルを発表し、AI医療における重要な突破を達成しました。このモデルは肺結核、肺炎、気胸、骨折などの一般的な胸部疾患を一度に自動的に検出でき、構造化された診断レポートを生成します。これにより、地域医療機関の画像読影効率および診断の一貫性が顕著に向上します。
AI駆動の医療アシスタントで、医師の文書作成時間を削減し、診断の正確性を向上させ、HIPAAに準拠しています。
ClaioはHIPAA準拠のAI書記アプリで、医療関係者が正確な構造化ノートを簡単に作成するのを支援します。
ペットに対して包括的な健康管理を提供するアプリで、自動生成の日記、AIチャット分析、個別化されたケアリマインダー、医療記録などが含まれます。
AI医療保健プラットフォーム - AIによる高精度診断、パターン認識、記録の統合を通じて、あなたの健康は未来に値するからです。
Anthropic
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これはGoogle Gemma 2 9Bモデルを微調整したオランダ語患者シミュレーションモデルで、医療教育シーン向けに特別に設計されています。モデルは常に固定のJSON構造で応答し、手術を終えて回復中の患者「マリア」をシミュレートし、看護専門の学生が安全な環境でコミュニケーションと臨床推論能力を鍛えることをサポートします。
openmed-community
ArceeベースのAFM-4.5Bの軽量医療微調整モデルで、三階段訓練方法（SFT→DPO→GRPO-CoT）を用いて最適化され、医療教育と研究シーンに特化しています。
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。
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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。
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MedGemma-GRPOはMEDGemmaモデルの微調整バージョンで、臨床症例推論タスク用に設計されています。このモデルは、教師付き微調整（SFT）とグループ相対ポリシー最適化（GRPO）を組み合わせ、モデルが論理的な診断経路に沿うように誘導することを目的としており、合成医療ケースデータセットで訓練されています。特に、複雑な心血管疾患、血栓症、自己免疫疾患の診断推論に適しています。
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。
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MedScholar-1.5Bは軽量級で指令に沿った医療質問と回答モデルで、Qwen2.5-1.5B-Instructをベースに構築され、MIRIAD-4.4Mデータセットの100万のサンプルを使って微調整され、臨床知識探索に特化していますが、医療診断には使用できません。
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インドの医療環境向けに設計された視覚大言語モデルで、検査報告書解析、電子処方箋解析、文書分類、個人情報抽出などの医療記録関連タスクを専門に処理します。
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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。
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医療Gemma - 3Nは、GoogleのGemma - 3N - 4Bモデルをベースに、緊急医療援助とオフライン医療アプリケーションに特化して微調整されたバージョンです。このモデルは86,667個の医療質問応答ペアで訓練され、正確な急救指導と医療相談を提供することに焦点を当てており、特にネットワーク接続が限られた緊急時に適しています。
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これは疾病実体識別に特化したTransformerモデルで、xlm - roberta - baseアーキテクチャに基づき、NCBI疾病データセットで微調整されています。このモデルは、バイオメディカルテキスト内の疾病実体を正確に識別でき、B - DiseaseとI - Diseaseの2種類の実体タイプの識別をサポートし、企業レベルの医療アプリケーションに高精度な実体抽出能力を提供します。
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。
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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。
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FLAN-T5アーキテクチャに基づいて微調整された感情分析モデルで、医療関連のコメントと一般的なテキストの感情分類タスクに特化しており、テキストをポジティブ、ニュートラル、ネガティブの3つの感情カテゴリに分類できます。
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。
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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。
Awesome MCP Serversは、包括的なモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーの集合で、7158個のMCPサーバーがAI統合、アートメディア、ブラウザ自動化、クラウドサービス、データベース、開発者ツール、ファイルシステム、金融、ゲーム、ハードウェア、医療、インフラストラクチャ、知識管理、位置マップ、マーケティング、監視、マルチメディア処理、オペレーティングシステム、プロジェクト管理、科学研究、セキュリティ、ソーシャルメディア、旅行交通、ユーティリティツール、バージョン管理など33のカテゴリに分けられています。
FHIR MCPサーバーは、FastMCPフレームワークに基づく医療データ管理サーバーで、完全なモデルコンテキストプロトコル（MCP）の実装を提供し、LLMエージェントとFHIR互換バックエンドのやり取りをサポートします。標準化されたインターフェースを提供し、FHIRリソースの包括的なCRUD操作をサポートし、一連のツールを通じてスマート文書処理と意味検索を実現します。
Agent Careは、MCPプロトコルに基づくサーバーで、CernerやEpicなどの電子カルテシステムとやり取りし、医療ツールとFHIRデータアクセス機能を提供します。
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。
MedixHub MCPサーバーは、JavaScriptベースのモデルコンテキストプロトコルサービスで、医療健康APIアクセス機能を統合し、標準化された関数実行、パラメータ検証、LLM統合を提供し、OpenTarget、FDA医薬品ラベル、Monarchデータベースなどのさまざまな医療データクエリをサポートします。
モデルコンテキストプロトコル（MCP）に基づくサーバーで、米国国立総合がんネットワーク（NCCN）の臨床ガイドラインへのアクセスサービスを提供します。このシステムは、RAG技術を使用せずにガイドラインのPDF内容を直接読み取ることで、医療指針の正確性と信頼性を保証します。
医療MCPサーバーは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）に基づく専用サーバーで、AIアシスタントに医療データと医学情報ツールへのアクセス機能を提供します。薬剤情報照会、医学文献検索、健康トピック取得などの機能が含まれます。
Agent CareはMCPプロトコルに基づくサーバーで、CernerやEpicなどの電子カルテシステムに医療ツールと相互作用のヒントを提供し、FHIRデータと医療リソースへのアクセスをサポートします。
緊急医療計画MCPサーバーは、Google Mapsを統合して医療施設を特定・評価し、リアルタイムのルートと可用性チェックを提供します。
MarketScope AIは、AIと自然言語処理技術を通じて、医療市場の細分分析、製品比較、および販売データの洞察などの機能を提供する、インテリジェントな医療市場分析プラットフォームです。
Eka MCPサーバーは、Eka Careによって開発された医療知識ベースのインタラクティブサービスで、インドの医療シナリオに特化しており、薬剤ブランドと治療案の構造化された検索機能を提供し、AIによる医療応答の精度と信頼性を向上させます。
Google Cloud Healthcare APIをベースとしたMCPサーバーで、FHIRリソースとのやり取りを行う医療ツールを提供し、Firebase認証をサポートするSmartonFHIRゲートウェイを通じたデータアクセスを可能にし、PubMedなどの医学研究APIを統合しています。
医療AIアシスタントデータサービス
LOINC APIのPythonラッパーで、医療用語のクエリと標準化サービスを提供し、Claudeデスクトップと統合されたスマートなインタラクションを実現します。
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。
これはAOPプロトコルに基づく本番レベルの医療エージェントサーバーテンプレートで、複数の専門医療エージェントをMCPツールとしてデプロイでき、MCPクライアントを通じてさまざまな医療分析エージェント（臨床検査データ解釈、ICD - 10コーディング、治療方案、薬物相互作用、画像トリアージ、臨床ノート要約など）を発見して呼び出すことができ、キュー管理、動的発見、一括処理機能を提供します。
Smartsheet MCPサーバーは、AIとSmartsheetプラットフォームをスマートに統合するミドルウェアで、自動化されたドキュメント管理、データ操作、医療分析機能を提供します。
Suncture Healthcare MCP ServerはModel Context Protocolに基づく医療健康サービスツールで、AIアシスタントに医療情報検索、症状分析、BMI計算などの機能を提供し、npmを通じたインストールまたはDockerによるデプロイをサポートしています。
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米国の国家提供者識別番号（NPI）レジストリを検索するためのMCPサーバーで、医療提供者と機関の情報を照会する機能を提供します。
Safetensors英語%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)
