ヘルスケア向けオープンソースLLMとは？
ヘルスケア向けオープンソースLLMは、高い精度と安全基準で医療コンテンツを理解、処理、生成するように設計された特化型大規模言語モデルです。これらのモデルは深層学習アーキテクチャを活用して医学用語、臨床文書、診断画像、ヘルスケアプロトコルを解釈します。医療従事者が臨床ワークフローを自動化し、診断を支援し、医療レポートを生成し、医療基準と規制への準拠を維持しながら患者ケアの決定をサポートすることを可能にします。オープンソースヘルスケアLLMは高度な医療AI機能へのアクセスを民主化し、テレメディシン、医学研究、臨床意思決定支援システムでのイノベーションを促進します。
OpenAI GPT-OSS-120B
OpenAI GPT-OSS-120Bは約117Bパラメータ（5.1Bアクティブ）を持つオープンウェイト大規模言語モデルで、Mixture-of-Experts（MoE）設計とMXFP4量子化を使用して単一の80GB GPUで動作します。推論、コーディング、ヘルス、数学ベンチマークでo4-miniレベル以上のパフォーマンスを提供し、完全なChain-of-Thought（CoT）、ツール使用、Apache 2.0ライセンスによる商用展開サポートを備えています。
OpenAI GPT-OSS-120B：エンタープライズグレードのヘルスケアAI
OpenAI GPT-OSS-120Bは、医療推論、コーディング、ヘルス特化ベンチマークで優れたパフォーマンスを発揮し、ヘルスケアアプリケーションのプレミア選択肢として際立っています。効率的なMoEアーキテクチャと5.1Bアクティブパラメータにより、合理的な計算要件を維持しながらエンタープライズグレードの機能を提供します。モデルのChain-of-Thought推論は医療診断と臨床意思決定支援に特に価値があり、Apache 2.0ライセンスはヘルスケア環境での商用展開の柔軟性を保証します。
長所
- ヘルスと医療ベンチマークでの優れたパフォーマンス。
- 臨床診断に理想的なChain-of-Thought推論。
- 商用ヘルスケア展開向けApache 2.0ライセンス。
短所
- 最適なパフォーマンスには大容量GPUメモリ（80GB）が必要。
- 小型モデルと比較して高い計算コスト。
私たちが愛する理由
- 医療グレードの推論能力と商用ライセンスを組み合わせることで、精度と規制遵守の両方が必要なヘルスケアAIアプリケーションの理想的な基盤となります。
GLM-4.5V
GLM-4.5VはZhipu AIがリリースした最新世代のビジョン言語モデル（VLM）です。GLM-4.5-Airをベースに構築され、106B総パラメータと12Bアクティブパラメータを持ち、Mixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを使用しています。このモデルは医療画像、ビデオ、長文書などの多様な視覚コンテンツを処理し、41の公開マルチモーダルベンチマークでオープンソースモデル間で最先端のパフォーマンスを実現しています。
GLM-4.5V：先進的な医療画像分析
GLM-4.5Vは医療画像AIの最前線を代表し、ヘルスケアアプリケーションに不可欠な視覚と言語の機能を組み合わせています。その3D回転位置エンコーディング（3D-RoPE）イノベーションは、医療スキャンと解剖学的構造における空間的関係の認識を大幅に向上させます。モデルの「思考モード」により、医療従事者は迅速な予備評価と深い診断分析を選択でき、放射線科、病理学、臨床文書化ワークフローにおいて非常に価値があります。
長所
- 3D-RoPE技術による先進的な医療画像分析。
- 異なる臨床シナリオ向けの柔軟な「思考モード」。
- 41ベンチマークでの最先端マルチモーダルパフォーマンス。
短所
- 主に視覚タスクに焦点を当てており、テキストのみの医療アプリケーションでは特化度が低い。
- 特定の医療画像モダリティには追加の微調整が必要な場合がある。
私たちが愛する理由
- 先進的な視覚機能と医療推論を組み合わせることで医療画像分析に革命をもたらし、複数の画像モダリティにわたる包括的な診断サポートを可能にします。
OpenAI GPT-OSS-20B
OpenAI GPT-OSS-20Bは約21Bパラメータ（3.6Bアクティブ）を持つ軽量オープンウェイトモデルで、MoEアーキテクチャとMXFP4量子化に基づいて構築され、16GB VRAMデバイスでローカル実行が可能です。推論、数学、ヘルスタスクでo3-miniに匹敵し、CoT、ツール使用をサポートし、Transformers、vLLM、Ollamaなどのフレームワークを通じて展開可能です。
OpenAI GPT-OSS-20B：アクセシブルなヘルスケアAI
OpenAI GPT-OSS-20Bは、軽量でアクセシブルなパッケージで強力な医療推論機能を提供することで、ヘルスケアAIを民主化しています。わずか16GB VRAMで動作し、小規模クリニック、研究機関、教育機関で先進的なヘルスケアAIを利用可能にします。コンパクトなサイズにもかかわらず、ヘルス特化タスクで大型モデルに匹敵し、複数のフレームワークを通じた包括的な展開オプションをサポートし、ヘルスケア環境全体での幅広いアクセシビリティを保証します。
長所
- 幅広いアクセシビリティのため16GB VRAMで効率的に動作。
- ヘルスと推論タスクで大型モデルに匹敵。
- 複数の展開フレームワークサポート。
短所
- 小型パラメータ数が複雑な医療推論を制限する可能性。
- 高度に特化した医療アプリケーションには適さない。
私たちが愛する理由
- エンタープライズレベルのヘルスケアAI機能をリソース制約のある環境にもたらし、あらゆる規模の組織で先進的な医療AIをアクセシブルにします。
ヘルスケアAIモデル比較
この表では、2025年の異なる医療用途に最適化された主要なオープンソースヘルスケアLLMを比較します。エンタープライズヘルスケア展開の場合、OpenAI GPT-OSS-120Bが包括的な医療推論を提供します。医療画像とマルチモーダル分析の場合、GLM-4.5Vが最先端の視覚機能を提供し、OpenAI GPT-OSS-20Bはリソース制約のある環境向けにアクセシブルなヘルスケアAIを提供します。この比較は、ヘルスケア組織が特定の医療AI要件に適したモデルを選択するのに役立ちます。
| 番号 | モデル | 開発者 | サブタイプ | SiliconFlow価格 | ヘルスケア強み |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | OpenAI GPT-OSS-120B | OpenAI | ヘルスケア推論 | Mトークンあたり$0.45/$0.09 | 医療推論・診断 |
| 2 | GLM-4.5V | Zhipu AI | 医療画像 | Mトークンあたり$0.86/$0.14 | 先進的医療画像分析 |
| 3 | OpenAI GPT-OSS-20B | OpenAI | 軽量ヘルスケア | Mトークンあたり$0.18/$0.04 | アクセシブルなヘルスケアAI |
よくある質問
2025年のヘルスケアAI向けトップ3選は、OpenAI GPT-OSS-120B、GLM-4.5V、OpenAI GPT-OSS-20Bです。これらのモデルはそれぞれ、医療推論、画像分析、様々なヘルスケア環境でのアクセシビリティという異なるヘルスケアアプリケーションの側面で優れています。
包括的な医療診断と臨床意思決定支援には、OpenAI GPT-OSS-120Bが優れた推論能力でリードしています。医療画像分析、放射線科、病理学アプリケーションには、GLM-4.5Vが先進的な視覚言語機能で優秀です。小規模クリニック、教育機関、またはコスト重視の展開には、OpenAI GPT-OSS-20Bが最小限のハードウェア要件で優れたヘルスケアAI機能を提供します。