MedGemma 1.5 4B의 개요
MedGemma 1.5 4B는 Google이 2026년 1월 13일에 공개한 오픈 의료 비전 언어 모델로, 2025년 5월 MedGemma 4B의 업데이트입니다. Gemma 3를 기반으로 비식별화된 의료 영상으로 사전 학습한 SigLIP 이미지 인코더를 갖췄고, 텍스트로 답합니다. 명령 조정된 4B 모델로만 제공됩니다.
이번 업데이트는 첫 버전이 처리하지 못한 입력을 추가했습니다. CT와 MRI 3D 볼륨, 한 장의 전체 슬라이드 병리 이미지에서 뽑은 여러 패치, 이전 영상과 비교하는 흉부 X선, 해부 구조를 둘러싼 경계 상자, 검사 보고서와 의무기록에서 추출하는 구조화된 값입니다. CT, MRI, 슬라이드 이미지는 먼저 전처리가 필요합니다. 각 이미지는 896×896 픽셀로 조정되어 256토큰이 되며, 컨텍스트는 최대 128K 토큰입니다.
사용은 Apache 2.0이 아닌 Google의 Health AI Developer Foundations(HAI-DEF) 약관을 따르며, Hugging Face 다운로드는 약관 동의 후에 가능합니다. 최근 30일 다운로드는 약 198,000회였습니다.
MedGemma 1.5 4B, 쓸 만한 가치가 있습니까?
MedGemma 1.5의 존재 이유는 4B 파라미터로 다루는 의료 입력의 폭입니다. Google은 CT와 MRI 전체 볼륨을 기본적으로 읽는 최초의 오픈 의료 범용 모델이라고 설명합니다. Google 모델 카드에서 MedGemma 1 대비 MRI 소견 정확도는 51.3에서 64.7로, CT는 58.2에서 61.1로 올랐고, 전체 슬라이드 병리 ROUGE는 2.2에서 49.4로 뛰었으며, 의무기록 테스트 EHRQA는 67.6에서 89.6이 되었습니다. Chest ImaGenome 해부학적 위치 지정은 IoU 3.1에서 38.0으로 올랐습니다.
개선은 고르지 않습니다. 시각 질의응답 SLAKE는 72.3에서 59.7로 떨어졌고, Google은 새 모델이 그 형식 에 덜 맞춰졌기 때문이라고 설명합니다. PubMedQA는 73.4에서 68.2로 내려갔고, 흉부 X선 보고서 생성은 27.2로 그 작업에 맞춰 파인튜닝한 MedGemma 1 버전의 30.3보다 낮습니다. 어려운 테스트의 절대 점수는 여전히 낮아 멀티모달 MedXpertQA 20.9, CT-RATE 매크로 F1 27.0입니다.
Google은 한계를 분명히 밝힙니다. 모델 카드는 검증과 조정 없이 출력을 진단, 치료, 환자 관리에 직접 쓰도록 의도하지 않았으며, 주로 단일 이미지로 평가했고 여러 이미지나 여러 턴으로는 평가하지 않았다고 말합니다. HAI-DEF 약관은 규제 승인을 사용자 책임으로 두고, Google을 의료기기 제조사로 만들 수 있는 방식의 사용을 금지하며, 재배포 받는 사람에게도 사용 제한을 넘기도록 요구합니다.
토대로서 가치는 큽니다. 4B 파라미터는 평범한 GPU 한 장에 들어가므로, 환자 데이터를 밖으로 내보낼 수 없는 병원 IT 팀도 내부에서 돌리고 파인튜닝할 수 있습니다.
제 역할을 하는 곳
지역 병원의 임상 정보 팀
스캔한 외부 검사 보고서의 수치와 단위를 의무기록 시스템으로 옮기고 싶다
모델을 내부에서 돌리고 구조화된 출력을 요청합니다. Google은 한 의무기록 추출 데이터셋에서 매크로 F1이 78에서 91로 올랐다고 보고합니다. 약관과 모델 카드가 기대하듯 가져올 때마다 임상의가 검토합니다.
영상의학 AI 스타트업의 머신러닝 엔지니어
CT 검사를 판독 대상으로 표시하는 분류 시제품을 만들고 싶다
Google의 전처리를 거친 자체 라벨 볼륨으로 파인튜닝합니다. CT 기본 정확도 61.1은 출발점일 뿐 제품이 아니며, HAI-DEF에 따라 규제 승인은 본인 책임입니다.
대학병원의 디지털 병리 연구자
연구 데이터셋용 전체 슬라이드 이미지 설명 초안을 쓰고 싶다
슬라이드마다 여러 패치를 넣습니다. Google 표에서 WSI ROUGE는 2.2에서 49.4로 올랐습니다. 모델 카드가 직접적인 임상 사용을 권하지 않으므로 출력은 병리의사용 초안으로 씁니다.
도입 전 확인할 점
- 설정
- Hugging Face에서 HAI-DEF 약관에 동의한 뒤 transformers로 불러오거나 Vertex AI Model Garden에서 배포합니다. CT, MRI, 전체 슬라이드 입력은 모델 카드 설명대로 먼저 전처리해야 합니다.
- 연동
- Hugging Face transformers, Vertex AI, 이미지 전용 작업에는 MedSigLIP, 구술 프롬프트에는 Google의 음성 모델 MedASR.
- 데이터와 개인정보
- 자체 호스팅하면 환자 데이터가 자신의 하드웨어에 남습니다. HAI-DEF 약관은 규제 승인을 사용자 책임으로 하고 계약이 끝나면 모든 사본을 삭제하도록 요구합니다.
- 대규모 사용 시 비용
- 가중치는 무료이고 4B 모델은 GPU 한 장에서 돌아갑니다. Vertex AI 배포는 Google Cloud 표준 컴퓨팅 요금으로 청구됩니다.
- 제한
- 출력은 최대 8,192토큰입니다. 주로 단일 이미지와 단일 턴으로 평가했습니다. 모델 카드에 따르면 Gemma 3보다 프롬프트 표현에 민감하며, 안전성 테스트는 주로 영어로 진행했습니다.
좋은 점
- CT와 MRI 3D 볼륨, 전체 슬라이드 병리를 읽음
- MRI 정확도가 MedGemma 1의 51.3에서 64.7로
- EHRQA 67.6에서 89.6으로, 검사 보고서 추출에 강함
- 4B라 내부에서 돌릴 수 있어 환자 데이터를 밖에 내보내지 않아도 됨
아쉬운 점
- 자체 검증 없이는 임상 결정에 쓸 수 없음
- SLAKE와 PubMedQA가 1버전보다 하락
- Apache 2.0이 아닌 HAI-DEF 약관, 재배포 의무 수반
- CT, MRI, 슬라이드 입력에 전처리 필요
추천 대상
영상이나 의무기록용 자체 도구를 내부에서 만들고 검증하는 헬스테크 및 병원 엔지니어링 팀.
MedGemma 1.5 4B 대안
MedGemma 1.5 4B: 자주 묻는 질문
- MedGemma 1.5 4B, 쓸 만한 가치가 있습니까?
- MedGemma 1.5는 3D 영상이 필요한 의료 영상 앱의 오픈 출발점이지만, 검증하고 맞춰 써야 할 토대이지 환자 앞에 내놓을 모델은 아닙니다. 평점은 5점 만점에 3.9점입니다.
- MedGemma 1.5 4B의 가격은 얼마입니까?
- Health AI Developer Foundations 약관에 따라 가중치는 무료입니다. Vertex AI 호스팅은 Google Cloud 컴퓨팅 요금으로 청구됩니다.
- MedGemma 1.5 4B의 단점은 무엇입니까?
- 자체 검증 없이는 임상 결정에 쓸 수 없음; SLAKE와 PubMedQA가 1버전보다 하락; Apache 2.0이 아닌 HAI-DEF 약관, 재배포 의무 수반; CT, MRI, 슬라이드 입력에 전처리 필요.
- MedGemma 1.5 4B에 적합한 사람은 누구입니까?
- 영상이나 의무기록용 자체 도구를 내부에서 만들고 검증하는 헬스테크 및 병원 엔지니어링 팀.
- 팀이나 프로덕션 환경에서 MedGemma 1.5 4B의 비용은 얼마입니까?
- 가중치는 무료이고 4B 모델은 GPU 한 장에서 돌아갑니다. Vertex AI 배포는 Google Cloud 표준 컴퓨팅 요금으로 청구됩니다.
- MedGemma 1.5 4B에 회사 데이터를 맡겨도 안전합니까?
- 자체 호스팅하면 환자 데이터가 자신의 하드웨어에 남습니다. HAI-DEF 약관은 규제 승인을 사용자 책임으로 하고 계약이 끝나면 모든 사본을 삭제하도록 요구합니다.
- MedGemma 1.5 4B의 가장 좋은 대안은 무엇입니까?
- 저희가 리뷰한 것 중 가장 가까운 대안은 Gemma 4, Qwen3.8-27B, MiniCPM-V 4.7 (35B-A3B and 1B) 및 Phi-4-multimodal입니다.
답변 확인일: 2026년 11월 7일.