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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。

deid_roberta_i2b2 - RoBERTa模型用于医疗记录去标识化
GithubHIPAAHuggingfaceI2B2RoBERTa医疗记录去标识化开源项目模型自然语言处理
这是一个基于RoBERTa的序列标注模型,专门用于医疗记录去标识化。模型能识别11种受保护健康信息类型,采用BILOU标记方案。在I2B2 2014数据集上训练后,可自动从医疗记录中移除敏感信息。项目提供了使用说明、数据格式要求和示例代码,便于快速应用。
MedTrinity-25M - 多粒度标注医学数据集推动医疗AI进步
GithubMedTrinity-25M医学数据集多模态多粒度标注大规模开源项目
MedTrinity-25M是一个大规模医学多模态数据集,包含2500万条多粒度标注。该数据集整合了医学图像和文本信息,采用创新处理流程和先进语言模型生成精细描述。它显著提升了医学视觉问答性能,为医疗AI发展提供重要资源。项目还开源了相关模型和代码,推动医学AI领域的开放协作。
BiomedCLIP-PubMedBERT_256-vit_base_patch16_224 - 基于PubMedBERT的生物医学视觉语言基础模型
BiomedCLIPGithubHuggingfacePubMedBERT图像分类开源项目模型生物医学视觉语言处理
BiomedCLIP是一个生物医学视觉语言基础模型,集成了PubMedBERT和Vision Transformer技术。该模型通过1500万医学图像-文本对的预训练,能够执行跨模态检索和图像分类等任务。在多个标准数据集上,BiomedCLIP显著提升了性能基准。这一模型为生物医学视觉语言处理研究奠定了坚实基础,在放射学等领域具有广泛应用前景。
MING - 中文医疗问诊模型
GithubMING医疗大模型医疗问答开源模型开源项目智能问诊
明医 (MING) 是一款开源的中文医疗问诊模型,基于医疗指令进行微调,主要功能包括医疗问答和智能问诊。最新的MING-MOE版本通过稀疏低秩适配器专家提升多任务学习性能。该项目由上海交通大学和上海人工智能实验室智慧医疗中心合作开发,提供多种模型版本供下载使用。
openemr - 全面的医疗信息管理解决方案
GithubOpenEMR医疗实践管理开源软件开源项目电子健康记录社区支持
OpenEMR是一个功能全面的开源医疗信息系统,集成电子健康记录、医疗实践管理、排程、电子账单等功能。支持多平台运行,提供国际化和社区支持。该项目致力于提升医疗保健质量,欢迎各界专业人士参与贡献。
medllama3-v20 - 面向医疗领域的微调语言模型
GithubHuggingfaceLora医疗数据大型语言模型开源项目微调模型训练超参数
MedLLaMA3-v20是一个专注于医疗领域的大型语言模型,由Probe Medical和延世大学MAILAB共同开发。该模型利用公开医疗数据进行微调,旨在提升医疗相关任务的处理能力。模型采用多个LoRA目标进行训练,包括各种投影技术,以优化性能。作为英语医疗文本处理工具,MedLLaMA3-v20可能在医疗信息检索和诊断辅助等领域发挥作用。
SAMed - 基于SAM的高效医学图像分割模型
GithubLoRASAMedSegment Anything Model医学图像分割多器官分割开源项目
SAMed是一种基于Segment Anything Model的医学图像分割方法,通过低秩适应微调策略优化SAM模型。在Synapse多器官分割数据集上,SAMed达到81.88 DSC和20.64 HD的性能。由于仅更新部分参数,SAMed具有低部署和存储成本的优势。研究团队还推出了性能更高的SAMed_h版本,为医学影像分析提供了新的解决方案。
SOMA - 自动化医学研究文献分析与知识图谱构建平台
AI工具API医学研究因果关系文献综述知识图谱
SOMA是一个先进的医学研究自动化平台,专注于文献分析和知识整合。平台自动提取文章重要概念,识别因果关系,构建专业知识图谱,并能发现文献间隐藏关联。研究人员可快速检索相关文献,显著提高文献综述效率。SOMA提供API接口,支持自定义分析流程,适用于文献搜索、概念分析、药物重新定位等研究任务。作为免费增值平台,SOMA致力于提升文献分析效率,帮助研究者节省时间,专注于推动医学研究发展。
BioLORD-2023-M - 生物医学句子相似度模型,覆盖多种语言
BioLORDGithubHuggingface临床对比学习开源项目本体论模型语义表示
该项目利用BioLORD预训练策略,提升临床句子与生物医学概念的语义表示。通过多关系知识图谱中的定义和描述,实现概念表示的语义化与层次匹配。模型在临床句子和生物医学概念的相似度上表现卓越,支持七种欧洲语言。
SapBERT-from-PubMedBERT-fulltext-mean-token - 生物医学实体表示自对齐预训练模型
GithubHuggingfaceSapBERT实体表示开源项目模型生物医学自然语言处理语义关系
SapBERT是基于PubMedBERT开发的生物医学预训练模型,采用自对齐技术优化实体语义表示。该模型在医学实体链接任务中表现卓越,创下多项基准测试新纪录。它能有效捕捉精细语义关系,为实体链接等任务提供强大支持。研究人员可通过简单的代码实现实体嵌入提取,便于进行生物医学文本分析。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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