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DanielWalker
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17 avril 2026

Google met en open source MedGemma 1.5, un modèle d'IA médicale comptant 4 milliards de paramètres. Il traite les scans 3D de tomodensitométrie et d'IRM, les lames de pathologie et les radiographies thoraciques accompagnées d'annotations précises, et extrait des données des dossiers médicaux. Le modèle affiche des gains de précision significatifs par rapport à son prédécesseur, notamment une amélioration de 11 % dans la classification des IRM 3D et une augmentation de 47 % du score F1 en analyse pathologique, tout en conservant l'efficacité des paramètres. Il s'agit d'un modèle de base destiné à être affiné par les développeurs, et non d'un outil clinique direct.

Google met en open source MedGemma 1.5, un modèle d'IA médicale comptant 4 milliards de paramètres. Il traite les scans 3D de tomodensitométrie et d'IRM, les lames de pathologie et les radiographies thoraciques accompagnées d'annotations précises, et extrait des données des dossiers médicaux. Le modèle affiche des gains de précision significatifs par rapport à son prédécesseur, notamment une amélioration de 11 % dans la classification des IRM 3D et une augmentation de 47 % du score F1 en analyse pathologique, tout en conservant l'efficacité des paramètres. Il s'agit d'un modèle de base destiné à être affiné par les développeurs, et non d'un outil clinique direct. Google met en open source MedGemma 1.5, un modèle d'IA médicale comptant 4 milliards de paramètres. Il traite les scans 3D de tomodensitométrie et d'IRM, les lames de pathologie et les radiographies thoraciques accompagnées d'annotations précises, et extrait des données des dossiers médicaux. Le modèle affiche des gains de précision significatifs par rapport à son prédécesseur, notamment une amélioration de 11 % dans la classification des IRM 3D et une augmentation de 47 % du score F1 en analyse pathologique, tout en conservant l'efficacité des paramètres. Il s'agit d'un modèle de base destiné à être affiné par les développeurs, et non d'un outil clinique direct.
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