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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。

ChatDoctor - 融合LLaMA模型与专业知识提供智能诊疗服务的医疗AI对话系统
ChatDoctorGithubLLaMA医患对话医疗AI开源项目自然语言处理
ChatDoctor是一个基于LLaMA大语言模型的医疗对话系统。该系统通过融合超过10万条真实医患对话和医学专业知识进行训练,能够模拟医生与患者的交互,提供个性化医疗咨询。项目还开发了基于外部知识库的自主问答功能,提高回答的准确性和可靠性。ChatDoctor旨在作为智能医疗助手,但仅限于学术研究用途,不适用于商业或临床环境。
SapBERT-from-PubMedBERT-fulltext - 生物医学实体表示的自对齐预训练模型
GithubHuggingfaceSapBERTUMLS实体链接开源项目模型生物医学实体表示自对齐预训练
SapBERT-from-PubMedBERT-fulltext是一个基于PubMedBERT的生物医学实体表示模型。该模型采用自对齐预训练技术,精确捕捉实体间的细粒度语义关系,在医学实体链接任务中表现出色。它在多个基准数据集上创造新纪录,显示出卓越的性能和适应性。模型支持快速生成生物医学实体的高质量嵌入表示,为相关研究提供有力工具。
awesome-bioie - 免费工具和方法助力提取非结构化生物医学数据中的信息
BERTBioIEGithubLLMs开源项目生物医学数据自然语言处理
这个开源项目提供了一系列无需付费且许可要求低的资源,旨在从非结构化生物医学数据和文本中提取结构化信息。随着语言模型如BERT和GPT-4的引入,生物信息提取方法得到了显著优化。项目涵盖多个方面,包括研究概述、活跃群组、工具和数据集,所有资源均公开且积极维护。
BiomedVLP-CXR-BERT-specialized - 胸部X光领域专用语言模型 优化生物医学视觉语言处理
CXR-BERTGithubHuggingface医疗影像多模态学习开源项目模型胸部X光自然语言处理
BiomedVLP-CXR-BERT-specialized是专为胸部X光领域开发的语言模型。通过优化词汇表、创新预训练方法、权重正则化和文本增强技术,该模型在放射学自然语言推理和掩码语言模型预测等任务中表现优异。它还能应用于零样本短语定位和图像分类等视觉-语言处理任务。此外,该模型与ResNet-50图像模型联合训练,可用于短语定位。作为生物医学视觉-语言处理研究的重要工具,BiomedVLP-CXR-BERT-specialized为相关领域提供了新的可能性。
biomed_roberta_base - RoBERTa衍生模型在生物医学NLP任务中展现优异性能
GithubHuggingfaceRoBERTa开源项目模型生物医学自然语言处理语言模型预训练
BioMed-RoBERTa-base是一个针对生物医学领域优化的语言模型,基于RoBERTa-base架构,通过对268万篇科学论文全文的持续预训练而成。该模型在文本分类、关系提取和命名实体识别等多项生物医学NLP任务中表现出色,比基础RoBERTa模型有显著提升。这为生物医学领域的自然语言处理研究提供了一个强大的预训练工具。
CMB - 中文医学基准测试,全面评估医疗AI模型的知识与临床能力
CMBGithub人工智能医学基准测试开源项目数据集评估模型
Chinese Medical Benchmark (CMB)是一个全面的中文医学基准测试项目,由CMB-Exam和CMB-Clin两部分组成。CMB-Exam包含11200道测试题,覆盖6大类28个子类的医学知识。CMB-Clin提供74个复杂医疗咨询案例。该项目致力于评估医疗AI模型的知识储备和临床推理能力,为中文医疗AI发展提供参考标准。
SapBERT-UMLS-2020AB-all-lang-from-XLMR - 跨语言生物医学实体表示学习框架
GithubHuggingfaceSapBERT实体链接开源项目模型生物医学自然语言处理跨语言模型
SapBERT-UMLS-2020AB-all-lang-from-XLMR是基于XLM-RoBERTa的跨语言生物医学实体表示学习框架。该模型利用UMLS 2020AB数据集训练,生成高质量的多语言生物医学实体嵌入。在ACL 2021和NAACL 2021会议上获得认可,为生物医学实体链接和语义相似度计算提供有力支持。研究人员可便捷提取实体表示,推动跨语言生物医学文本挖掘研究发展。
SAM-Med2D - 医学图像分割新突破 SAM-Med2D模型
GithubSAM-Med2D医学图像分割开源项目数据集模型训练模型评估
SAM-Med2D是基于Segment Anything Model的医学图像分割模型,在包含4.6M图像和19.7M掩码的大规模数据集上进行微调。该项目涵盖10种医学数据模态、4种解剖结构和病变,以及31个主要人体器官。SAM-Med2D在多个测试集上表现优秀,尤其在点提示和边界框提示方面效果显著,为医学图像分割领域提供了新的解决方案。
ICD-10-Code-Prediction - 基于临床BERT实现医疗诊断代码自动预测
BERTGithubHuggingfaceICD-10临床预测医疗诊断开源项目模型自然语言处理
这是一个基于MIMIC临床数据训练的BERT模型,用于自动预测医疗诊断文本对应的ICD-10代码。模型通过Transformers库实现,支持输出前5个最可能的预测结果。该工具可用于辅助医疗诊断编码工作,提升工作效率。
biomedical - 生物医学数据集库促进机器学习研究
BigBIOGithub开源项目数据标准化机器学习生物医学数据集自然语言处理
BigBIO是一个基于Huggingface datasets库开发的生物医学数据加载器库。该项目提供超过126个生物医学数据集的轻量级访问,覆盖10余种语言和12个任务类别。BigBIO致力于提高数据处理的可重复性,完善数据集来源和许可等属性的文档,并简化自然语言提示和多任务学习的元数据集生成。此外,BigBIO还支持多个主流英语生物医学基准测试中的大部分数据集。
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