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MedCAT

从电子健康记录中提取信息并链接到生物医学术语库

MedCAT是一款用于从电子健康记录(EHR)中提取信息并将其链接到生物医学术语库(如SNOMED-CT和UMLS)的工具。它支持多个模型,包括UMLS小型模型、完整的SNOMED国际模型和荷兰UMLS模型等。用户可以通过UMLS用户认证下载最新的模型包。项目持续更新,新增功能包括医疗文本否定检测和患者时间线深度生成建模。此外,还发布了多篇相关研究论文。安装简单,可选择支持GPU或CPU。

meditron - 医疗大语言模型助力临床决策支持
GithubLlama-2Meditron医学推理医疗大语言模型开源开源项目
Meditron是一套开源医疗大语言模型,包含7B和70B两个版本。这些模型基于Llama-2,通过在医学语料库上持续预训练而来。Meditron-70B在医学推理任务中的表现超越了Llama-2-70B、GPT-3.5和Flan-PaLM。虽然Meditron旨在提升临床决策支持,但在实际医疗应用中仍需谨慎,并进行充分的测试和临床试验。
MedEmbed-small-v0.1 - 模型在医疗信息检索和分类中的应用
GithubHuggingfaceMedEmbed临床嵌入信息检索医疗嵌入句子变换器开源项目模型
项目专注于利用组合数据集进行信息检索与分类操作,如MedicalQARetrieval、NFCorpus和PublicHealthQA等。模型的评估指标包括精确率、召回率和F1-分数,在多任务如医疗问答和亚马逊评论分类中展现了良好性能。分类和检索任务测试结果显示,该模型在精度和性能上表现优异,为医疗嵌入和临床信息检索提供了有效的解决方案。
meditron-7b - 在医学领域提升大型语言模型性能的创新方法
GPT预训练GithubHuggingfaceLlama-2Meditron医学大语言模型开源项目模型
Meditron-7B是开源的医学大型语言模型,通过持久的预训练,结合选定的PubMed文献和国际医学指南数据,提高了医疗推理任务的能力。该模型在文本生成和医疗问答方面显示了潜力,但实际使用需经过更多测试和适应调整。
MedCPT-Query-Encoder - 用于生物医学语义检索的文本嵌入模型
GithubHuggingfaceMedCPTPubMed开源项目模型生物医学文本嵌入语义搜索零样本信息检索
MedCPT-Query-Encoder是一个针对生物医学领域的文本编码模型。该模型通过大规模预训练,可为短文本生成高质量嵌入表示,适用于语义搜索、文本聚类等任务。在多个生物医学信息检索数据集上,MedCPT-Query-Encoder展现出优异性能,为生物医学文献检索提供了有力支持。
MedCPT-Cross-Encoder - 基于PubMed数据的医学文献智能排序模型
GithubHuggingfaceMedCPT-Cross-Encoder医学信息检索开源项目文本排序模型深度学习自然语言处理
MedCPT-Cross-Encoder是一款专注于医学文献检索的跨编码器模型。该模型利用PubMed搜索日志进行预训练,能够根据查询对文章进行智能排序,为生物医学领域提供高效的信息检索服务。由美国国立卫生研究院开发的MedCPT-Cross-Encoder在零样本生物医学信息检索任务中表现出色,为研究人员和医疗专业人士提供了强大的文献筛选工具。
MedCPT-Article-Encoder - 生物医学文章嵌入模型
GithubHuggingfaceMedCPTPubMed信息检索开源项目模型生物医学文本嵌入语义搜索
MedCPT-Article-Encoder是一个生物医学文章嵌入模型,通过255M对查询-文章数据预训练而成。该模型能有效捕捉生物医学文本的语义信息,适用于文章搜索、聚类等任务。在多个零样本生物医学信息检索数据集上,MedCPT-Article-Encoder展现了出色的性能。这一工具可帮助研究人员和开发者提高生物医学文献的检索和分析效率。
Medical_NLP - 医疗行业自然语言处理资源汇总,包括评测、数据集和预训练模型
GithubMedical_NLP中文医疗基准测评开源项目开源预训练模型数据集评测
本页面汇总了最新的医疗自然语言处理资源,涵盖基准评测、比赛信息、多语言数据集、开源预训练模型、学术论文和工具包等内容。为研究人员和开发者提供一站式资源支持,以提升医疗NLP领域的研究深度和应用效果。
Bio_ClinicalBERT - 为医疗临床文本优化的BERT模型
BERTClinicalBERTGithubHuggingface医疗数据开源项目机器学习模型自然语言处理
Bio_ClinicalBERT是一个针对医疗临床文本优化的BERT模型。该模型以BioBERT为基础,在MIMIC III数据库的医疗记录上进行了深度训练。它专门设计用于提升电子健康记录的理解和分析能力,尤其适合处理ICU患者数据。研究人员可通过transformers库轻松使用此模型,为临床自然语言处理任务提供有力支持。Bio_ClinicalBERT在医疗文本分析领域展现出卓越性能,为相关研究提供了有价值的工具。
MedNER-CR-JA - 日语医疗文档命名实体识别模型
GithubHuggingfaceMedTxt-CR-JA医疗文档命名实体识别开源项目日语模型模型训练
MedNER-CR-JA是一个面向日语医疗文档的命名实体识别模型,基于NTCIR-16 Real-MedNLP标准开发。模型可识别医疗文本中的疾病诊断、用药信息及时序表达,输出XML格式的标准化标注结果。通过Python实现,支持批量处理医疗文档,适用于医疗信息提取和文本分析等应用场景。
Awesome-Medical-Large-Language-Models - 医疗大语言模型前沿进展汇总
AI医疗Github人工智能医疗大语言模型开源项目生物医学AI自然语言处理
项目汇总医疗健康领域最新大型语言模型,涵盖谷歌、DeepMind、哈佛等机构的Med-Gemini、AMIE、Meditron等模型。提供模型信息、代码链接和引用数据,为医疗AI研究提供重要参考。研究人员和开发者可借此了解医疗AI最新发展动态。
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