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🚀 メドラ: コンパクトな医療推論パートナー

メドラは、臨床推論、教育、対話モデリングを支援するために特別に設計された軽量の医療言語モデルです。このモデルは、医療分野におけるAIサポートシステムを構築する長期プロジェクトの第一歩として、Gemma 3をベースに開発されました。

🚀 クイックスタート

メドラは、臨床推論、教育、対話モデリングを支援するために特別に設計された軽量の医療言語モデルです。消費者向けハードウェアで実行可能で、微妙な医療プロンプトに対応でき、人間の判断を置き換えることを決して装いません。

✨ 主な機能

軽量な臨床推論コア

メドラは、構造化された医療クエリ、診断手順、SOAPフォーマット、臨床質問戦略をサポートするようにファインチューニングされています。

ローカルおよびモバイルに適している

GGUF (Q4, Q8, BF16) 形式で提供されるメドラは、Ollama、LM Studio、KoboldCpp、その他のローカル推論エンジンを介してローカルデバイスで実行できます。APIは必要ありません。

データとアライメント

PubMed由来の文献、推論データセット（例：R1蒸留）、臨床ノート、実世界の医師との対話をモデル化したプロンプト構造などの医療コンテンツでトレーニングされています。

高い解釈可能性

ブラックボックス型の決定ではなく、透明性と反省性を目的として設計されています。メドラは、予言者ではなくパートナーのようにプロンプトすると最も効果的に機能します。

倫理的な統合のために設計

人間がループ内に含まれる医療環境で、整合性があり、慎重で、有用であることを明確な目標として構築されています。

📚 ドキュメント

目的と哲学

メドラは、現在のAIの状況における重要なギャップを埋めるために開発されました。多くの汎用LLMはオープンドメインの会話に優れていますが、構造化された医療関連の推論に最適化されたものはほとんどありません。また、ローカルでオフラインでリアルタイムに実行できるものはさらに少なく、特に大規模モデルへのアクセスが非現実的または非倫理的な環境ではそうです。

メドラは以下を提供することを目指しています。

• 症例シミュレーションとレビューのための解釈可能な出力
• 鑑別診断の探索をサポート
• 医学部学生のための反省的なパートナー
• 臨床現場での推論の洗練のためのフレームワーク

このプロジェクトは、医療分野のAIは透明性があり、教育的で、補助的でなければならないという信念に根ざしています。

想定される使用方法

• 医学教育と試験形式の推論
• 症例ベースの学習シミュレーション
• AI医療アシスタントのプロトタイピング
• 治療または診断の文脈における対話モデリング
• 思考の代わりではなく、一緒に考えるためのツール

制限事項

• メドラは医師免許を持った医療専門家ではありません。人間の監督なしでの実世界の診断、治療計画、患者との対話を目的としていません。
• モデルは、エッジケースでは幻覚を起こしたり、過度に単純化したり、古い医療知識を提示したりする可能性があります。
• メドラは現在、長期記憶、実世界の臨床データへのアクセス、またはケアをガイドする権限を備えていません。
• これはプロトタイプです。基礎であり、専門知識の完全な代替品ではありません。

技術詳細

• ベースモデル：Gemma 3
• ファインチューニング段階：指示調整（STF）；次回のリリースでRLHF予定
• データドメイン：医療Q&A、鑑別診断フォーマット、臨床会話データセット、PubMed由来の資料
• サポートされる推論エンジン：Ollama、LM Studio、KoboldCpp、GGML互換プラットフォーム
• 量子化フォーマット：Q4、Q8、BF16

メドラファミリー

メドラは、拡大する医療推論モデルの家族の一部です。

• メドラ — Gemmaベースのコンパクトなモデルで、軽量なローカル推論に適しています。
• メドラQ — Qwen 3ベースの多言語対応かつ適応型のバージョン
• メドラオムニ — Qwen 2.5 Omniをベースにした将来の旗艦モデルで、完全なマルチモーダルサポートを備えています。

シリーズ内の各モデルは、目的に合わせて構築され、倫理的に範囲が定められ、医療知識の責任ある拡張に焦点を当てています。

最後のメッセージ

メドラは、医学が計算だけでなくケアを反映するツールを必要とするから存在します。小さいですが意図があり、実験的ですが真摯です。そして、1つの目的で構築されました。

インテリジェントなケアを、よりアクセスしやすく、より透明に、そしてそれがサービスする人間により適合したものにすること。

アップロードされたファインチューニング済みモデル

• 開発者：drwlf
• ライセンス：apache-2.0
• ファインチューニング元のモデル：unsloth/gemma-3-4b-it-unsloth-bnb-4bit

このgemma3モデルは、Unsloth とHuggingfaceのTRLライブラリを使用して2倍速でトレーニングされました。

📄 ライセンス

Apache 2.0