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。

LongBench - 双语长文本理解多任务评估

GithubLongBench多语言大模型开源项目评估长文本理解

LongBench首次为大语言模型的长文本理解能力提供双语、多任务的全面评估基准。它覆盖中文和英文，包含六大类共21种任务，适用于单文档QA、多文档QA、摘要提取、少样本学习、合成任务和代码补全等场景。该项目提供自动化评估方法以降低成本，并涵盖平均长度为5k至15k的测试数据。同时，LongBench-E测试集通过统一采样，分析模型在不同输入长度的性能表现。

PMC-LLaMA - 开源医疗大语言模型推动医学智能研究

GithubPMC-LLaMA医学问答医疗语言模型开源项目指令微调预训练

PMC-LLaMA是一个基于医学文献预训练和指令微调的开源大语言模型。该模型在USMLE、MedMCQA等医学测试中表现优异，能够有效处理医学问答和相关查询。PMC-LLaMA为研究人员提供了便利的使用和开发平台，促进医学人工智能研究的进展。

awesome_Chinese_medical_NLP - 中文医学自然语言处理（NLP）开源资源大全

CBLUEGithubawesome_Chinese_medical_NLP中文医疗信息处理命名实体识别开源项目知识图谱

收录中文医学自然语言处理（NLP）各类资源，如术语集、语料库、词向量、预训练模型、知识图谱、命名实体识别、问答系统和信息抽取工具。项目旨在推动中文医学NLP技术发展，提供丰富的开源数据集和工具，包含中文医疗信息处理挑战榜CBLUE数据集、中文电子病历预训练Bert模型及多种医学词汇和知识图谱资源。这些材料涵盖术语标准化、文本分类等领域，为中文医学NLP研究和应用奠定坚实基础。

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。

HealthGPT - 利用大型语言模型在苹果健康生态系统中处理个性化健康数据

Apple HealthGithubHealthGPTStanford Spezi开源项目自然语言处理

HealthGPT是斯坦福生物设计团队的开源iOS应用，基于Stanford Spezi平台开发。此应用使用户能够通过自然语言与Apple Health的健康数据交互，支持语音输入和文字输入。HealthGPT不仅支持本地数据查询以保护用户隐私，还整合了GPT-3.5和GPT-4模型，能查询多种健康指标如睡眠、步行和活跃能量等。

covid19-severity-prediction - 美国COVID-19严重程度预测数据库与模型

Covid预测Github医院数据县级数据开源项目数据集模型

项目整合了多源数据，包括确诊病例、死亡数据、人口统计、风险因素和社交距离信息，构建了预测美国各县和医院COVID-19严重程度的模型。其中包括3-5天短期死亡率预测模型和大流行严重程度指数(CPSI)，有助于优化医疗资源分配。数据库和模型支持Python访问，为疫情研究和决策提供科学依据。

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。

HuatuoGPT-II - 创新医疗AI模型在中文医疗场景超越GPT-4

GithubHuatuoGPT2中文医疗人工智能医疗大语言模型开源项目领域适应

HuatuoGPT-II是一款面向医疗领域的大型语言模型，采用一阶段适应方法提升医学知识和对话能力。在多项医疗基准测试中表现优异，专家评估和最新医学执照考试中超越GPT-4。项目开源了多个版本模型、训练代码和部分数据，为医疗AI研究提供支持。

gatortron-base - 大规模临床语言模型GatorTron-Base助力医疗AI研究

GatorTronGithubHuggingface临床语言模型医疗信息学去识别化开源项目模型自然语言处理

GatorTron-Base是佛罗里达大学与NVIDIA合作开发的临床语言模型，基于BERT架构，拥有3.45亿参数。该模型利用820亿字的去标识化临床笔记等多源数据预训练，可应用于临床概念提取、关系抽取等多项自然语言处理任务。GatorTron-Base为研究人员提供了强大的开源工具，推动了医疗AI领域的发展，为临床文本分析开辟了新的可能性。

Sunoh.ai - AI临床文档记录系统提高医疗效率

AI工具

Sunoh.ai是一种创新的AI医疗文档系统，专注于临床记录自动化。通过智能监听医患对话，它能生成准确的临床笔记，自动创建对话流程、文档草稿，并辅助医嘱录入。系统提供摘要供医生审核，每日可节省约两小时文档处理时间，显著提升医疗记录效率。Sunoh.ai与电子健康记录系统兼容，有助于改善整体诊疗体验，为医疗提供者和患者创造更流畅的就医过程。

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