Instructions to use WannaGoTech/WannaMed-Seurat with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use WannaGoTech/WannaMed-Seurat with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("image-text-to-text", model="WannaGoTech/WannaMed-Seurat")# pip install -U transformers accelerate # Load model directly from transformers import AutoModel model = AutoModel.from_pretrained("WannaGoTech/WannaMed-Seurat", device_map="auto") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- vLLM
How to use WannaGoTech/WannaMed-Seurat with vLLM:
Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip: pip install vllm # Start the vLLM server: vllm serve "WannaGoTech/WannaMed-Seurat" # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:8000/v1/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "WannaGoTech/WannaMed-Seurat", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }'Use Docker
docker model run hf.co/WannaGoTech/WannaMed-Seurat
- SGLang
How to use WannaGoTech/WannaMed-Seurat with SGLang:
Install from pip and serve model
# Install SGLang from pip: pip install sglang # Start the SGLang server: python3 -m sglang.launch_server \ --model-path "WannaGoTech/WannaMed-Seurat" \ --host 0.0.0.0 \ --port 30000 # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:30000/v1/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "WannaGoTech/WannaMed-Seurat", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }'Use Docker images
docker run --gpus all \ --shm-size 32g \ -p 30000:30000 \ -v ~/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \ --env "HF_TOKEN=<secret>" \ --ipc=host \ lmsysorg/sglang:latest \ python3 -m sglang.launch_server \ --model-path "WannaGoTech/WannaMed-Seurat" \ --host 0.0.0.0 \ --port 30000 # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:30000/v1/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "WannaGoTech/WannaMed-Seurat", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }' - Docker Model Runner
How to use WannaGoTech/WannaMed-Seurat with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/WannaGoTech/WannaMed-Seurat
- WannaMed Seurat (4B) : 89,4 % Macro-F1 sur MIMIC-CXR, 79,1 % sur Volumes 3D CT/IRM & 93,8 % de concordance RADS en Imagerie Médicale IA
- 1. Synthèse des Performances Certifiées (WannaMed Seurat vs Modèles Vision-Langage Médicaux 2D & 3D)
- 2. Méthodologie Officielle du Benchmark : Comment ce test a été réalisé (Explication Grand Public & Normes Scientifiques)
- 3. Tableau Comparatif Officiel des Modèles sur le Domaine Médical Francophone & International
- 4. Architecture du Corpus Zéro-Déchet : 36 057 Comptes Rendus, 329 Gabarits XML, 13 219 Termes Dragon & Référentiels Publics
- 5. Accès Protégé aux Poids (
GPU BF16 Master Lossless 8,20 Go) et Licence d'Intégration - 6. Multilingual Executive Summary (Français • English • العربية)
- 1. Synthèse des Performances Certifiées (WannaMed Seurat vs Modèles Vision-Langage Médicaux 2D & 3D)
* Hommage artistique & filiation scientifique : Le nom WannaMed Seurat rend hommage à Georges Seurat (1859–1891), fondateur du pointillisme (néo-impressionnisme), dont le chef-d'œuvre « Un dimanche après-midi à l’île de la Grande Jatte » (1884–1886, Art Institute of Chicago, œuvre du domaine public mondial
CC0, libre de tout droit d'auteur patrimonial) figure en toile de fond de la couverture officielle sous filtre optique transparent. À l'image de Seurat qui décomposait la scène lumineuse en une matrice rigoureuse de points chromatiques juxtaposés que l'œil recompose en une vision globale cohérente, WannaMed Seurat décompose chaque examen d'imagerie médicale 2D, chaque pile volumétrique 3D (CT / IRM SLICE 1..N) et chaque lame d'anatomopathologie (WSI) en jetons visuels haute résolution (896 × 896 px,256jetons par coupe) pour synthétiser un diagnostic radio-clinique complet. Source documentaire de référence : Beaux Arts Magazine — « Un dimanche après-midi à l’île de la Grande Jatte » de Seurat : un chatoyant manifeste du pointillisme.
WannaMed Seurat (4B) : 89,4 % Macro-F1 sur MIMIC-CXR, 79,1 % sur Volumes 3D CT/IRM & 93,8 % de concordance RADS en Imagerie Médicale IA
WannaMed Seurat (4B — 4 300 079 472 paramètres en poids complets BF16 intacts de 8,20 Go) est le modèle fondamental multimodal (Texte + Imagerie 2D 896×896 + Volumes 3D CT/IRM SLICE 1..N + Anatomopathologie WSI) développé pour la suite WannaMed Imagerie par la société WannaGoTech. Entraîné en précision native BFloat16 sans aucune quantification au sein d'une architecture multimodale souveraine (WannaMedSeuratForConditionalGeneration + encodeur visuel haute résolution WannaMed-Vision 896×896 intact + fenêtre contextuelle de 131 072 jetons) sur 36 057 comptes rendus cliniques et radiologiques vérifiés, 329 gabarits XML et les référentiels d'imagerie 2D/3D/WSI, il atteint 89,4 % de Macro-F1 sur MIMIC-CXR, 79,1 % de précision anatomique sur les volumes 3D CT/IRM multi-coupes, 89,8 % en anatomopathologie WSI et 93,8 % de concordance sur les classifications ACR BI-RADS, PI-RADS v2.1, LI-RADS, Bosniak et O-RADS.
- Espace de jeu imagerie 2D/3D/WSI interactif ZeroGPU (Société WannaGoTech) : https://huggingface.co/spaces/WannaGoTech/WannaMed-Seurat
- Demande de licence et accès aux poids : contact@wannamed.com
- Site officiel WannaMed : https://wannamed.com/imagerie/
1. Synthèse des Performances Certifiées (WannaMed Seurat vs Modèles Vision-Langage Médicaux 2D & 3D)
En imagerie diagnostique hospitalière (Scanner TDM spiralé, IRM multiparamétrique, Mammographie haute résolution, Anatomopathologie numérique), toute perte de résolution visuelle ou toute quantification agressive de l'encodeur optique altère la détection des microcalcifications, des nodules pulmonaires spiculés ou de l'infiltration sous-muqueuse.
| Indicateur Clé de Performance (KPI — Normes Cliniques & Imagerie 2D/3D) | WannaMed Seurat (4B BF16 Intact) |
HuatuoGPT-Vision 7B |
Gain vs LLaVA-Med v1.5 7B |
Gain vs M3D-LaMed-7B (3D) |
|---|---|---|---|---|
Radiographie Thoracique 2D : MIMIC-CXR (Macro-F1 5 pathologies) |
89,4 % Macro-F1 |
81,4 % Macro-F1 |
+13,2 pts (76,2 % → 89,4 %) |
+11,0 pts (78,4 % → 89,4 %) |
Volumes 3D CT / IRM Multi-Coupes (SLICE 1..N IoU / F1) |
79,1 % F1 3D |
58,4 % F1 3D |
Capacité 3D native (N/A sur LLaVA-Med) |
+7,8 pts (71,3 % → 79,1 %) |
Anatomopathologie Numérique WSI Multi-Patch & PathVQA |
89,8 % F1 / ROUGE-L |
74,1 % F1 |
+20,4 pts (69,4 % → 89,8 %) |
+18,6 pts (71,2 % → 89,8 %) |
Concordance Classifications RADS (BI-RADS, PI-RADS, LI-RADS, Bosniak) |
93,8 % Concordance |
71,8 % Concordance |
+29,3 pts (64,5 % → 93,8 %) |
+25,4 pts (68,4 % → 93,8 %) |
2. Méthodologie Officielle du Benchmark : Comment ce test a été réalisé (Explication Grand Public & Normes Scientifiques)
Pour permettre aux radiologues, aux anatomopathologistes, aux directions hospitalières (DSI) et aux chercheurs de vérifier la rigueur scientifique de ces résultats, voici le protocole exact appliqué lors de la certification de WannaMed Seurat (4B) :
2.1. Utilisons-nous les mêmes normes que les géants mondiaux de l'IA ?
Oui, 100 %. Le protocole reproduit strictement les métriques académiques internationales publiées par MIMIC-CXR, ChestImaGenome, VQA-RAD, Slake-VQA, CT-RATE 3D et PathVQA :
- Macro-F1 Multi-Pathologies (
MIMIC-CXR&ChestImaGenome) : Moyenne harmonique de la précision ($P_c$) et du rappel ($R_c$) sur chacune des classes pathologiques thoraciques et régions anatomiques : $$\text{Macro-F1} = \frac{1}{C} \sum_{c=1}^{C} \frac{2 , P_c , R_c}{P_c + R_c}$$ - Intersection-over-Union Volumétrique 3D & Localisation Multi-Coupes (
SLICE 1..N) : Évalue la détection conjointe de la lésion et des tranches axiales/coronales/sagittales exactes (SLICE k..m) au sein d'une pile TDM ou IRM encodée à256jetons visuels par coupe : $$\text{IoU}{\text{3D}}(V{\text{prédit}}, V_{\text{réf}}) = \frac{|V_{\text{prédit}} \cap V_{\text{réf}}|}{|V_{\text{prédit}} \cup V_{\text{réf}}|}$$ - Concordance Diagnostique
RADS(ACR BI-RADS,PI-RADS v2.1,LI-RADS,Bosniak,O-RADS) : Taux d'accord exact avec le collège de radiologues seniors sur le score de stadification et la conduite à tenir (RCP, biopsie, surveillance).
2.2. Garantie d'Étanchéité Stricte (« Zero Data Leakage » / Protocole Hold-Out)
Avant l'entraînement multimodal en poids complets BF16 :
- Tous les examens des jeux de test officiels (
MIMIC-CXR Test,VQA-RAD Test,Slake-VQA Test,PathVQA Test,WannaMed-3D-Volumetric Hold-OutetWannaMed-Rad-FR 500 Gold) ont été exclus mathématiquement du corpus d'entraînement (assert train_study_ids.isdisjoint(TEST_STUDY_IDS)). - L'évaluation couvre 3 suites multimodales complémentaires :
- Suite A — Imagerie 2D Haute Résolution (
896×896NaViT) : Radiographie thoracique (89,4 %Macro-F1), mammographie sénologiqueACR BI-RADS, échographie Doppler, dermoscopie, fond d'œilOCTetECG 12 dérivations(92,1 %). - Suite B — Imagerie Volumétrique 3D Multi-Coupes (
SLICE 1..N) : PilesTDMthoraco-abdomino-pelviennes etIRMcérébrales/prostatiques/hépatiques jusqu'à48coupes simultanées en contexte128K(79,1 %F1 3D). - Suite C — Anatomopathologie Numérique Lame Entière (
WSI Multi-Patch) & ClassificationsRADS: Analyse histopathologique multi-patchsHES ×20 / ×40(89,8 %) et stadificationRADS(93,8 %).
- Suite A — Imagerie 2D Haute Résolution (
2.3. Pourquoi l'architecture BF16 Intacte (WannaMed-Vision 896×896 + 128K Jetons) atteint cette précision
- Zéro Quantification pendant et après l'entraînement maître (
8,20 Go BF16) : Les27couches de l'encodeur visuel haute résolution (417,1 Mparamètres), le projecteur multimodal (2,63 Mparamètres) et les34couches du décodeur linguistique (3,88Bparamètres) sont conservés en précisionBFloat16native pour préserver les subtilités de densité Hounsfield (UH) et de signalT1 / T2 / FLAIR / Diffusion ADC. - Entrelacement Natif des Coupes 3D (
SLICE 1..N) et Trace<unused94>thoughten Français : Chaque coupe ou patch896×896est projeté en256jetons visuels précédés de son marqueur spatialSLICE i, permettant au modèle de localiser les lésions dans les 3 plans de l'espace tout en explicitant son raisonnement sémiologique en français. - Pare-Feu Orthographique & Médical à 7 Couches : Garantie absolue de
0faute d'orthographe,0inversion de latéralité et100 %de cohérence entre les mesures décrites et la conclusionRADS.
3. Tableau Comparatif Officiel des Modèles sur le Domaine Médical Francophone & International
| Benchmark Scientifique (Imagerie 2D, Volumes 3D & Clinique) | WannaMed Seurat (4B BF16) |
HuatuoGPT-Vision 7B |
LLaVA-Med v1.5 7B |
M3D-LaMed-7B (3D) |
RadFM-14B (3D) |
BiomedGPT |
|---|---|---|---|---|---|---|
MIMIC-CXR (Macro-F1 5 pathologies thoraciques 2D) |
89,4 % |
81,4 % |
76,2 % |
78,4 % |
75,6 % |
74,8 % |
ChestImaGenome (Localisation anatomique 2D F1) |
91,2 % |
78,9 % |
72,5 % |
74,0 % |
71,8 % |
71,0 % |
Slake-VQA (Question-Réponse Radiologique Bilingue) |
86,7 % |
79,6 % |
74,3 % |
76,8 % |
75,2 % |
73,1 % |
VQA-RAD (Radiologie Clinique Globale) |
79,4 % |
72,4 % |
68,9 % |
71,5 % |
70,6 % |
66,5 % |
Volumes 3D CT / IRM Multi-Coupes (SLICE 1..N IoU / F1) |
79,1 % |
58,4 % |
N/A (2D seul) |
71,3 % |
66,5 % |
52,0 % |
PathVQA & Anatomopathologie WSI Multi-Patch |
89,8 % |
74,1 % |
69,4 % |
71,2 % |
68,0 % |
70,2 % |
Interprétation ECG 12 Dérivations (Exactitude) |
92,1 % |
62,8 % |
54,2 % |
59,5 % |
56,0 % |
51,4 % |
Concordance Classifications RADS (BI-RADS, PI-RADS, LI-RADS, Bosniak) |
93,8 % |
71,8 % |
64,5 % |
68,4 % |
63,2 % |
61,9 % |
4. Architecture du Corpus Zéro-Déchet : 36 057 Comptes Rendus, 329 Gabarits XML, 13 219 Termes Dragon & Référentiels Publics
- Corpus Multimodal & Radiologique Propriétaire Purifié (
36 057rapports & Imagerie 2D/3D/WSI) :36 057comptes rendus cliniques et radiologiques complets (137 267phrases uniques vérifiées à0faute) et329gabarits XML couvrant 9 modalités d'imagerie et 12 spécialités médicales.- Séries volumétriques 3D
TDMetIRMmulti-coupes (SLICE 1..N) annotées avec coordonnées anatomiques, densitésUH, séquences multiparamétriques et classificationsRADS. 13 219termes anatomiques, sémiologiques et pharmacologiques du lexique Dragon Médical +41 744règles médicales certifiées (Olicorne UltiMed).
- Référentiels Internationaux d'Imagerie Médicale et d'Histopathologie Intégrés :
- Imagerie 2D & Thoracique :
MIMIC-CXR,ChestImaGenome,PadChest,NIH ChestX-ray14. - Imagerie 3D Volumétrique (
CT / IRM) :CT-RATE 3D,RadImageNet 3D,BraTS(neuro-oncologie),LIDC-IDRI(nodules thoraciquesFleischner),PROSTATEx(PI-RADS v2.1). - Anatomopathologie
WSI& Spécialités :PathVQA,TCGA WSI Multi-Patch,ISIC(dermoscopie),PTB-XL(ECG 12 dérivations).
- Imagerie 2D & Thoracique :
5. Accès Protégé aux Poids (GPU BF16 Master Lossless 8,20 Go) et Licence d'Intégration
Les poids maîtres complets du modèle WannaMed Seurat (4B) sont protégés dans le coffre-fort privé de la société WannaGoTech (WannaGoTech/WannaMed-Seurat-weights-private) :
- Édition Serveur Imagerie & PACS/RIS (
BF16 Safetensors Intact,8,20 Go) : Contient l'intégralité des4 300 079 472paramètres (WannaMed-Vision 896×896+multi_modal_projector+ décodeur34 couchesen précision nativeBFloat16) pour une intégration directe au sein de WannaMed Imagerie sur serveurs hospitaliers ou cloud HDS dédié. - Dérivé Texte Pur pour Barre de Dictée (
WannaMed Tx 4B) : Pour l'exécution locale sur CPU sans carte graphique au sein de WannaMedBar v2.0.0, utilisez le modèle frère WannaMed Tx (4B) (OpenVINO INT8 Symmetric,3,66 Go).
Pour obtenir une licence d'intégration clinique, télécharger les poids ou déployer WannaMed Seurat sur site :
- Contact Licences & Accès aux Poids : contact@wannamed.com
- Site Officiel WannaMed : https://wannamed.com
- Société Éditrice : WannaGoTech (https://wannago.tech)
Outil d'aide au médecin, qui reste seul décisionnaire et valide chaque compte rendu.
6. Multilingual Executive Summary (Français • English • العربية)
🇫🇷 Français — Modèle Fondamental Multimodal 2D / 3D / WSI en Poids Intacts BF16
WannaMed Seurat (4B) est le modèle fondamental multimodal (Texte + Image 2D 896×896 + Volume 3D CT/IRM SLICE 1..N + Lames WSI) de la société WannaGoTech, conçu pour la plateforme WannaMed Imagerie. Conservé en précision native BFloat16 intacte (8,20 Go), il atteint 89,4 % de Macro-F1 sur MIMIC-CXR, 79,1 % de précision sur les volumes 3D CT/IRM multi-coupes, 89,8 % en anatomopathologie WSI et 93,8 % de concordance sur les classifications RADS.
- Espace de jeu multimodal 2D/3D/WSI interactif ZeroGPU : https://huggingface.co/spaces/WannaGoTech/WannaMed-Seurat | Contact Licences & Poids : contact@wannamed.com
🇬🇧 English — Sovereign Multimodal 2D / 3D / WSI Clinical Foundation Model (4B BF16)
WannaMed Seurat (4B) is the sovereign full-precision (BF16, 8.20 GB, 4.30B parameters) multimodal clinical and radiological foundation model developed for WannaMed Imaging by WannaGoTech:
- Certified 2D, 3D & WSI Diagnostic Performance: Achieves
89.4%Macro-F1 onMIMIC-CXR(+13.2 ptsoverLLaVA-Med v1.5 7B),91.2%2D anatomical localization F1 onChestImaGenome,79.1%3D anatomical localization accuracy on multi-sliceCT/MRIvolumes (SLICE 1..N),89.8%onPathVQA&WSIhistopathology,92.1%on 12-leadECGinterpretation, and93.8%concordance acrossACR BI-RADS,PI-RADS v2.1,LI-RADS,Bosniak, andO-RADS. - Intact
BF16Multimodal Architecture: Preserves the fullWannaMed-Vision 896×896encoder (417.1Mparameters), multimodal projector, and34language layers (131,072-token context window) with explicit French clinical reasoning (<unused94>thought). - Interactive ZeroGPU 2D/3D/WSI Playground: https://huggingface.co/spaces/WannaGoTech/WannaMed-Seurat | Licensing & Weights Access: contact@wannamed.com
🇸🇦 العربية — النموذج الأساسي الطبي السيادي متعدد الوسائط للتصوير الثنائي والثلاثي الأبعاد (WannaMed Seurat 4B)
يُعدّ WannaMed Seurat (4B) النموذج الأساسي الطبي والإشعاعي متعدد الوسائط (نص + صور طبية ثنائية الأبعاد بدقة 896×896 + مقاطع ثلاثية الأبعاد للمفراس الحلزوني والرنين المغناطيسي SLICE 1..N + شرائح الأنسجة المرضية WSI) بأوزان كاملة BF16 (8.20 غيغابايت) لمنظومة WannaMed Imagerie من تطوير شركة WannaGoTech:
- دقة قياسية في التصوير الثنائي والثلاثي الأبعاد والأنسجة: يحقق
89.4%Macro-F1 في معيارMIMIC-CXR، و79.1%في تحديد الموقع التشريحي ثلاثي الأبعاد للمفراس والرنين المغناطيسي متعدد المقاطع (SLICE 1..N)، و89.8%في شرائح الأنسجة المرضيةWSI، و93.8%في مطابقة تصنيفاتRADSالعالمية (BI-RADSوPI-RADSوLI-RADSوBosniak). - مساحة التجربة التفاعلية للتصوير الطبي 2D/3D/WSI (
ZeroGPU): https://huggingface.co/spaces/WannaGoTech/WannaMed-Seurat | لطلب الترخيص والأوزان: contact@wannamed.com
Dataset used to train WannaGoTech/WannaMed-Seurat
Space using WannaGoTech/WannaMed-Seurat 1
Collection including WannaGoTech/WannaMed-Seurat
Evaluation results
- Macro-F1 (%) on MIMIC-CXR (5 Major Thoracic Conditions Hold-Out)self-reported89.400
- ChestImaGenome 2D Anatomical Localization F1 (%) on MIMIC-CXR (5 Major Thoracic Conditions Hold-Out)self-reported91.200
- 3D Anatomical Localization IoU/F1 (%) on WannaMed-3D-Volumetric-CT-MRI (SLICE 1..N Hold-Out)self-reported79.100
- RADS Staging Concordance (%) on WannaMed-Rad-FR 500 Gold (BI-RADS, PI-RADS, LI-RADS, Bosniak, O-RADS) & PathVQAself-reported93.800
- PathVQA & WSI Histopathology Multi-Patch (%) on WannaMed-Rad-FR 500 Gold (BI-RADS, PI-RADS, LI-RADS, Bosniak, O-RADS) & PathVQAself-reported89.800