ehrshot-benchmark

电子健康记录基础模型少样本评估基准

EHRSHOT 电子健康记录基准测试少样本评估基础模型 Github 开源项目

EHRSHOT基准包含6,739名患者的完整电子健康记录和15个分类任务,用于评估EHR基础模型的少样本学习能力。项目发布了一个在大规模患者数据上预训练的临床基础模型,并提供相关资源,旨在推动EHR深度学习研究的发展和可重复性。

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。

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。

biomedical-ner-all - 基于英语的生物医学实体识别AI模型

AIGithubHuggingfaceMaccrobatNamed Entity Recognitiontransformers库开源项目模型生物医学

该AI模型基于Maccrobat数据集训练，可以识别107种生物医学实体，适用于案例报告等文本工作。通过distilbert-base-uncased构建，拥有低碳排放（0.0279千克）和30.17分钟的训练时间。通过Huggingface API或transformers库，可便捷应用于生物医学领域；教程视频提供详细使用说明。

Sunsimiao - 中文医疗大模型，提供全面诊疗建议

CMB-ExamGithubQwen2-7BSunsimiao中文医疗大模型开源项目高质量医疗数据

孙思邈中文医疗大模型结合孙思邈的医学理念和高质量中文医疗数据，旨在提供广泛的诊疗建议。该模型在多个医疗考试中表现出色，由华东理工大学发起，得到多家组织支持。训练数据涵盖医疗文献、教材、诊断数据和问诊对话，持续更新并通过人工与自动化处理以确保高质量。

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。

MedCAT - 从电子健康记录中提取信息并链接到生物医学术语库

GithubMedCATSNOMED-CTUMLS开源项目生物医学本体论电子健康记录

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。

ZeroShotBioNER - 高效生物医学命名实体识别的突破性方法

BERTGithubHuggingface命名实体识别少样本学习开源项目模型生物医学文本识别零样本学习

ZeroShotBioNER是一种创新的生物医学命名实体识别模型，基于Transformer架构，支持零样本和少样本学习。该模型在25多个生物医学NER类别上训练，可识别疾病、化学物质、基因等多种实体。其突出优势在于能进行零样本推理，并仅需少量样本即可针对新类别进行微调。模型采用BioBERT架构，提供详细的使用说明和丰富的实体类别列表，为生物医学文本分析提供了强大工具。

breast_cancer_classifier - 深度学习模型助力乳腺癌筛查增强放射科医师诊断能力

Deep Neural NetworksGithubPyTorchbreast cancermammographyradiologists开源项目

该开源项目提供基于深度学习的预训练模型，能够提升乳腺癌筛查的准确性。项目包含仅图像和图像+热图两种模型，适用于标准视图的乳腺X光检查，支持GPU加速，使用Python和PyTorch实现，提供详细的示例数据和预测结果。

eds-pseudo-public - 医疗文档身份信息识别与去标识化系统

EDS-PseudoGithubHuggingface伪匿名化医疗数据实体识别开源项目模型自然语言处理

EDS-Pseudo是一个用于医疗文档身份信息识别的开源系统,结合规则和深度学习方法识别13种实体类型。该模型在合成数据上训练,真实测试集性能优异,F1值超90%。支持通过HuggingFace下载预训练模型,也可自行训练定制。项目提供完整训练流程和评估脚本,便于研究人员进行改进和应用。

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