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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

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。

MedicalGPT - 优化医疗GPT模型,提升医疗对话系统的响应与精确性
GithubMedicalGPT医患对话医疗大模型开源项目强化学习微调
MedicalGPT项目采用多阶段方法如增量预训练、精细微调及奖励建模强化学习,优化医疗GPT模型,增强医疗对话与问答系统的性能。模型以人类反馈为基础,通过直接偏好优化和强化学习策略,调整生成对话的质量与人类偏好的契合度,提供科学准确的医疗咨询,项目持续接入先进的医疗语言处理技术,应对医疗领域的需求变化。
MultiBench - 多模态学习的多尺度标准基准
BenchmarkGithubMultiBenchMultimodal学习开源项目数据集深度学习
MultiBench是一个系统化、统一的大规模基准,用于多模态表征学习,覆盖15个数据集、10种模态、20个预测任务和6个研究领域。它提供自动化的端到端机器学习管道,简化数据加载、实验设置和模型评估,确保在真实世界中的适用性和鲁棒性。
HuatuoGPT - 专业中文医疗咨询语言模型
GithubHuatuoGPT人工智能医生医疗咨询医疗大语言模型医疗数据集开源项目
HuatuoGPT是基于大规模中文医疗语料训练的语言模型,旨在为医疗咨询场景构建专业AI助手。项目发布了混合SFT数据集、模型权重、在线演示和医疗场景评估基准。通过结合ChatGPT提炼数据和真实医生数据,HuatuoGPT提供快速医疗咨询服务,同时强调在实际应用前进行全面评估的重要性。
PULSE - PULSE中文医疗AI模型,处理健康教育和医疗记录
Elo评测GithubPULSE中文医疗大语言模型医学自然语言处理大规模训练开源项目
PULSE是一款专注于中文医疗领域的大语言模型,经过约400万个医学和通用数据的微调训练。它支持多种自然语言处理任务,如健康教育、医师考试、报告解读和医疗记录结构化等。模型提供7B和20B参数版本供下载。注意,虽然模型可生成疾病诊断和治疗建议,但不能替代专业医生的意见。PULSE通过多项数据集及私有数据集的Elo Rating tournament方法验证,性能表现优异。
awesome-multimodal-in-medical-imaging - 医学影像多模态学习应用资源集锦
Github医学影像多模态学习开源项目报告生成视觉语言模型视觉问答
该项目汇集医学影像多模态学习应用资源,涵盖数据集、综述、报告生成、视觉问答和视觉语言模型等。内容包括大语言模型相关论文,并提供最新论文和代码链接。资源库定期更新,收录超过100篇高质量论文,为医学影像多模态研究提供重要参考。
SuPreM - 基于大规模数据集的三维医学影像分析预训练模型套件
3D模型GithubSuPreM医学影像分析大规模数据集开源项目迁移学习
SuPreM是一套基于大规模数据集和每体素标注的预训练3D模型,在多种医学影像任务中展现出优秀的迁移能力。该项目结合AbdomenAtlas 1.1数据集(9,262个带注释CT扫描)和多个先进AI模型,为三维医学图像分析提供了基础数据集和模型,有助于提升该领域的研究效率和算法性能。
medical-chatgpt - 基于ChatGPT的医疗AI模型研究与应用
ChatGPTGithub人工智能医学教育医疗应用开源项目语言模型
此项目探索ChatGPT技术在基层医疗领域的应用。研究重点是开发一个专门用于收集病史和生成初步诊断的AI模型。尽管在复杂诊断方面存在局限性,但该模型在记录常见病例方面显示出潜力。研究团队正考虑利用专业医学数据库进行进一步微调,以增强模型的专科知识。这一创新尝试为医疗AI的未来发展提供了宝贵见解。
Medical-SAM2 - 基于SAM2框架的2D和3D医学图像精准分割模型
GithubMedical SAM 2医学影像图像分割开源项目深度学习计算机视觉
Medical-SAM2是一个开源的医学图像分割模型,基于SAM2框架开发。该模型支持2D和3D医学图像分割,适用于REFUGE眼底图像和BTCV腹部多器官等数据集。项目提供环境配置、数据准备和训练步骤指南,以及预训练权重。Medical-SAM2为医学图像分析研究提供了实用的工具和资源。
hi-ml - 医疗和生命科学深度学习研究智能工具包
AzureGithub人工智能医疗健康开源项目机器学习深度学习
hi-ml是一个面向医疗和生命科学领域的机器学习工具包,提供经过测试的组件、深度学习模型和云集成工具。该项目包含hi-ml-azure用于AzureML集成、hi-ml提供ML组件,以及hi-ml-cpath用于处理组织病理学图像。这些工具旨在简化深度学习模型的开发流程,适用于该领域的研究人员和从业者。
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。
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