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医疗大语言模型助力临床决策支持

Meditron医疗大语言模型开源Llama-2医学推理Github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。

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介绍相关项目
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。
llama-3 - 提升对话生成效果的指令调优语言模型
GithubHuggingfaceLlama 3Meta开源项目指导调整模型语言模型责任与安全
Llama 3是由Meta开发的大型语言模型家族，提供8B和70B参数选项，经过预训练和指令调优，专为对话生成优化。模型采用Transformer架构，并通过监督微调和人类反馈强化学习，实现与人类偏好的对齐。Llama 3于2024年4月18日发布，提供商用许可证，用于商业与研究，需遵循相关使用政策。
ClinicalNER - 多语言临床命名实体识别模型 提取医疗文本中的药物和用药信息
GithubHuggingfaceMedNERFXLM-R临床命名实体识别医疗文本分析多语言模型开源项目模型
ClinicalNER是一个基于XLM-R Base的多语言临床命名实体识别模型，通过英语n2c2数据集微调。该模型能从医疗文本中提取药物、剂量、频率、持续时间、用量和剂型等实体信息。在法语评估测试集MedNERF上，ClinicalNER展现了优异的零样本跨语言迁移能力，micro-F1分数达0.804。支持英、法、德、西、意等多种语言，ClinicalNER为临床文本分析提供了实用的工具。
Medvise - 智能医疗文档与编码管理系统
AI工具Medvise人工智能医疗医疗文档医疗编码患者护理
Medvise是一款智能医疗系统，为医疗领域提供全面的文档管理和编码解决方案。它集成了实时转录、自动数据录入、医疗编码和分析支持等功能，大幅提升医疗提供者的工作效率。该平台能精确管理和组织临床笔记、评估和程序等重要信息，并与现有EHR系统无缝对接。Medvise不仅优化了医疗编码和计费流程，还可适用于多个医疗专科的需求。通过简化行政工作，该系统使医疗专业人员能更专注于患者护理，从而提高医疗服务质量和整体效率。作为领先的医疗文档管理工具，Medvise正在revolutionizing医疗行业的日常运营。
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。
Llama-2-7b-hf - Meta开发的开源语言模型 支持多种参数规模和商业应用
GithubHuggingfaceLlama 2人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理预训练模型
Llama-2-7b-hf是Meta推出的开源大型语言模型之一，采用优化的Transformer架构。该模型经过2万亿token预训练，拥有70亿参数，支持4k上下文长度。Llama 2系列提供预训练和微调版本，可用于多种自然语言生成任务。在多项基准测试中表现优异，并支持商业应用，是一个功能强大的开源AI工具。
HuatuoGPT-Vision - 大规模医疗视觉知识赋能多模态语言模型
GithubHuatuoGPT-VisionPubMedVision医学VQA数据集医学视觉知识多模态大语言模型开源项目
HuatuoGPT-Vision项目致力于增强多模态语言模型的医疗视觉理解能力。该项目推出了包含130万高质量医疗视觉问答对的PubMedVision数据集，显著提升了模型在医疗领域的多模态表现。研究团队基于此开发了HuatuoGPT-Vision-7B和34B两个版本的医疗多模态语言模型，在多项医疗视觉问答基准测试中均取得了优异成绩。这一项目不仅为医疗人工智能领域提供了宝贵的数据资源和先进模型，还有望推动医疗影像分析和诊断技术的进步。
MT-UNet - 融合Transformer和UNet的医学图像分割新模型
GithubMT-UNet医学图像分割开源项目数据集准备权重文件模型训练
MT-UNet是一种结合Transformer和UNet优势的医学图像分割模型。该模型在Synapse和ACDC数据集上分别达到79.20%和91.61%的DSC评分。MT-UNet通过混合transformer结构实现多尺度特征融合，为医学图像分析提供新思路。项目开源代码和预训练权重，便于研究者复现结果和深入研究。
Llama-2-7b-hf - Meta开发的Llama 2开源大语言模型系列
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Llama 2是Meta开发的开源大语言模型系列,包含7B、13B和70B三种参数规模。模型采用优化的Transformer架构,支持4k上下文长度,适用于对话等多种自然语言任务。Llama 2在多项基准测试中表现优异,提供预训练和微调版本,可用于商业和研究。该项目开放了详细的使用说明和评估数据,促进了大语言模型的开放研究。
Llama-2-13b-hf - Meta开源130亿参数大语言模型 超强功能与安全性并存
GithubHuggingfaceLlama 2人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
这是Meta开发的开源预训练语言模型，采用优化的Transformer架构，具有130亿参数。该模型支持4k上下文长度，经2万亿token训练，在多项基准测试中表现优异。模型可用于对话及各类自然语言生成任务，适合商业和研究用途。训练数据来自公开数据集，并通过人类反馈强化学习提升了模型性能和安全性。
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