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。

LibFewShot - 优化少样本学习研究的开源项目

GithubLibFewShotMeta学习方法少样本学习度量学习方法开源项目非情景方法

LibFewShot是一款面向少样本学习研究的开源项目，支持多种经典和元学习方法。项目提供快速安装指南和详细教程，支持的数据集包括Caltech-UCSD Birds、Stanford Cars等，并提供下载多种预训练模型和配置文件。LibFewShot还鼓励代码贡献，遵循PEP 8编码风格。项目采用MIT许可证，仅限学术研究使用。

bluebert_pubmed_uncased_L-12_H-768_A-12 - 基于PubMed文本的BlueBERT模型及其应用

BERT模型BlueBertGithubHuggingfacePubMed开源项目模型生物医学自然语言处理

探索在PubMed文献上预训练的BERT模型，BlueBERT利用4000M词语料库支持生物医学自然语言处理，提升医学信息提取和文本分析精度，并通过多个基准数据集的评估。

QiZhenGPT - 开源中文医学大语言模型

GithubQiZhen医学大模型中文医学语言模型开源项目疾病知识指令药品知识问答长尾关键词

利用QiZhenGPT，结合启真医学知识库，构建高效的中文医学语言模型，提升药品和疾病问答精确度。致力于持续优化该技术，支持医患交流，并助力医疗记录自动生成。

PharmBERT-uncased - 药品标签处理的BERT模型

BERT模型GithubHuggingfacePharmBERT开源项目模型药品标签预训练领域专用模型

PharmBERT 是一个专用于药品标签的 BERT 模型，通过领域相关的预训练和微调技术，提高药品信息的提取和处理能力。适合制药和生命科学领域的专业人员使用，PharmBERT 可以有效解析药品文档，提升研发效率。有关更多信息和技术细节，请访问 PharmBERT 的 GitHub 页面。

Myrrh_solar_10.7b_3.0 - Myrrh_solar_10.7b_3.0模型在医疗数据处理中的潜力

AI-hubGithubHuggingfaceMoAData医疗数据集大规模语言模型开源项目模型深度学习

该项目利用DPO方法对AI-hub医疗数据集进行训练，由MoAData公司开发，作者为Taeeon Park和Gihong Lee。这一模型专注于增强医疗数据处理的能力，用户可以通过Transformers库直接调用该模型，适用于多种医疗应用场景。

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。

Astrahealth - AI临床记录生成工具助力提升医疗效率

AI医疗AI工具临床记录医生工作效率医疗文档患者体验

Astrahealth开发的人工智能解决方案能自动生成临床记录，显著减少医生的文档工作时间。这不仅提高了医疗效率，还减轻了医护人员的工作压力，改善了医患沟通。该技术旨在让医疗服务更高效、更易获取，并以患者为中心。通过简化行政任务、提高准确性和生产力，这项创新为医疗行业带来积极变革，使医生能更专注于患者护理。

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。

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。

fasten-onprem - 开源自托管平台聚合多方医疗数据

FastenGithub医疗数据聚合开源开源项目电子医疗记录自托管

Fasten是一款开源的自托管电子医疗记录聚合平台，可集成数千家医疗机构的数据。该系统采用FHIR协议和OAuth2认证，支持多用户管理，提供个性化健康仪表盘。Fasten能安全整合多方医疗信息，为用户创建完整的个人健康档案。

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