医療診断のためのオープンソースLLMとは？
医療診断のためのオープンソースLLMは、医療専門家が臨床意思決定、患者評価、および診断推論を支援するために設計された特殊な大規模言語モデルです。高度な深層学習アーキテクチャを使用して、これらのモデルは医療データ、臨床ノート、および患者情報を処理し、エビデンスに基づいた診断支援を提供します。この技術により、開発者やヘルスケア組織は、前例のない柔軟性でAI診断アシスタントを構築、カスタマイズ、およびデプロイできます。これらは医療イノベーションを促進し、臨床研究を加速し、高度な診断ツールへのアクセスを民主化し、遠隔医療プラットフォームから病院情報システム、臨床研究に至るまでのアプリケーションを可能にします。
openai/gpt-oss-120b
gpt-oss-120bは、OpenAIのオープンウェイト大規模言語モデルで、約117Bのパラメータ（5.1Bがアクティブ）を持ち、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、ヘルスケア、数学のベンチマークでo4-miniレベル以上のパフォーマンスを発揮し、完全なChain-of-Thought（CoT）、ツール使用、およびApache 2.0ライセンスの商用デプロイメントをサポートしています。
openai/gpt-oss-120b: 医療グレードの推論能力を持つ主力モデル
gpt-oss-120bは、OpenAIのオープンウェイト大規模言語モデルで、約117Bのパラメータ（5.1Bがアクティブ）を持ち、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、ヘルスケア、数学のベンチマークでo4-miniレベル以上のパフォーマンスを発揮し、完全なChain-of-Thought（CoT）、ツール使用、およびApache 2.0ライセンスの商用デプロイメントをサポートしています。このモデルのヘルスケア関連タスクにおける卓越したパフォーマンスは、複雑な推論とエビデンスに基づいた意思決定が重要となる医療診断アプリケーションに最適です。その効率的なアーキテクチャにより、最先端の診断精度を維持しながら臨床現場でのデプロイメントが可能です。
長所
- ヘルスケアおよび医療推論ベンチマークで卓越したパフォーマンス。
- 5.1Bのアクティブパラメータのみを持つ効率的なMoEアーキテクチャ。
- 透明な診断ロジックのためのChain-of-Thought推論。
短所
- 最適なパフォーマンスには80GB GPUインフラストラクチャが必要。
- 独自の医療データセットで特別にトレーニングされていない。
私たちが気に入っている理由
- OpenAIの実証済みの推論能力とオープンソースのアクセシビリティを組み合わせ、臨床医が信頼し検証できる透明なChain-of-Thoughtの説明を備えた病院グレードの診断支援を提供します。
deepseek-ai/DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528は、繰り返しと可読性の問題を解決する強化学習（RL）を搭載した推論モデルです。RLに先立ち、DeepSeek-R1はコールドスタートデータを組み込み、推論パフォーマンスをさらに最適化しました。数学、コード、推論タスクでOpenAI-o1に匹敵するパフォーマンスを達成し、慎重に設計されたトレーニング方法により、全体的な有効性を向上させています。
deepseek-ai/DeepSeek-R1: 高度な臨床推論エンジン
DeepSeek-R1-0528は、繰り返しと可読性の問題を解決する強化学習（RL）を搭載した推論モデルです。RLに先立ち、DeepSeek-R1はコールドスタートデータを組み込み、推論パフォーマンスをさらに最適化しました。数学、コード、推論タスクでOpenAI-o1に匹敵するパフォーマンスを達成し、慎重に設計されたトレーニング方法により、全体的な有効性を向上させています。MoEアーキテクチャにおける671Bの総パラメータと164Kのコンテキスト長により、DeepSeek-R1は広範な医療記録、研究論文、臨床ガイドラインの処理に優れています。モデルの強化学習トレーニングは、臨床意思決定プロセスを反映した正確な段階的診断推論を保証し、複雑な鑑別診断と治療計画にとって非常に貴重です。
長所
- 推論タスクでOpenAI-o1に匹敵するパフォーマンス。
- 包括的な医療記録のための164Kの巨大なコンテキスト長。
- 複雑な医療推論のための671BパラメータMoEアーキテクチャ。
短所
- 大規模なパラメータ数により、より高い計算要件。
- SiliconFlowでの出力トークンあたり$2.18のプレミアム価格。
私たちが気に入っている理由
- これはオープンソースの医療推論の頂点を表しており、膨大な知識容量と強化学習を組み合わせて、最も高度なプロプライエタリシステムに匹敵する診断洞察を提供します。
zai-org/GLM-4.5V
GLM-4.5Vは、Zhipu AIがリリースした最新世代の視覚言語モデル（VLM）です。このモデルは、106Bの総パラメータと12Bのアクティブパラメータを持つ主力テキストモデルGLM-4.5-Airに基づいて構築されており、Mixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを利用して、より低い推論コストで優れたパフォーマンスを達成します。このモデルは「思考モード」スイッチを備えており、ユーザーは迅速な応答と深い推論を柔軟に選択して、効率と有効性のバランスを取ることができます。
zai-org/GLM-4.5V: マルチモーダル医療画像専門家
GLM-4.5Vは、Zhipu AIがリリースした最新世代の視覚言語モデル（VLM）です。このモデルは、106Bの総パラメータと12Bのアクティブパラメータを持つ主力テキストモデルGLM-4.5-Airに基づいて構築されており、Mixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを利用して、より低い推論コストで優れたパフォーマンスを達成します。技術的には、GLM-4.5VはGLM-4.1V-Thinkingの系統を受け継ぎ、3D回転位置エンコーディング（3D-RoPE）などの革新を導入し、3D空間関係の知覚と推論能力を大幅に向上させています。このモデルは、医療画像、放射線スキャン、病理スライド、臨床チャートの分析に優れており、その規模のオープンソースモデルの中で41の公開マルチモーダルベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成しています。「思考モード」機能により、医師は迅速な予備評価と詳細な診断分析を切り替えることができ、緊急トリアージと包括的な症例レビューの両方に最適です。
長所
- 医療画像分析のための高度な視覚言語機能。
- 優れた空間関係理解のための3D-RoPE技術。
- 41のマルチモーダルベンチマークで最先端のパフォーマンス。
短所
- 最適な使用には医療画像システムとの統合が必要。
- 66Kのコンテキスト長は純粋なテキストモデルよりも小さい。
私たちが気に入っている理由
- 医療画像とAI診断のギャップを埋め、放射線科医や臨床医に、視覚的およびテキストの医療データを同時に分析し、柔軟な推論深度を提供する強力なマルチモーダルアシスタントを提供します。
医療AIモデル比較
この表では、2025年の主要なオープンソースLLMを医療診断用に比較します。それぞれが独自の臨床的強みを持っています。医療に焦点を当てた高度な推論には、openai/gpt-oss-120bがヘルスケアベンチマークで優れた効率的なデプロイメントを提供します。包括的な臨床推論には、deepseek-ai/DeepSeek-R1が膨大なコンテキストと鑑別診断機能を提供し、zai-org/GLM-4.5Vはマルチモーダル医療画像分析に優れています。この並列比較は、特定のヘルスケアAIアプリケーションに最適なモデルを選択するのに役立ちます。すべての価格はSiliconFlowからのものです。
| 番号 | モデル | 開発元 | サブタイプ | 価格 (SiliconFlow) | 主な強み |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | openai/gpt-oss-120b | OpenAI | 推論＆ヘルスケア | 入力$0.09/M、出力$0.45/M | ヘルスケアベンチマークで卓越 |
| 2 | deepseek-ai/DeepSeek-R1 | DeepSeek AI | 高度な推論 | 入力$0.50/M、出力$2.18/M | 複雑な鑑別診断 |
| 3 | zai-org/GLM-4.5V | Zhipu AI | 視覚言語医療AI | 入力$0.14/M、出力$0.86/M | 医療画像分析 |
よくある質問
2025年の医療診断のためのトップ3のモデルは、openai/gpt-oss-120b、deepseek-ai/DeepSeek-R1、およびzai-org/GLM-4.5Vです。これらのモデルは、その卓越した臨床推論能力、医療知識の深さ、およびヘルスケア固有のベンチマークからマルチモーダル画像分析に至るまで、診断課題への独自のアプローチで際立っていました。
一般的な臨床推論と強力なヘルスケアベンチマークを備えた効率的なデプロイメントには、openai/gpt-oss-120bが理想的です。広範な医療記録と多段階推論の分析を必要とする複雑な鑑別診断には、164Kのコンテキストを持つdeepseek-ai/DeepSeek-R1が優れています。放射線科、病理学、および視覚言語理解を必要とするあらゆる医療画像分析には、高度な3D空間推論とマルチモーダル機能を備えたzai-org/GLM-4.5Vが最適です。