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synthea

开源合成患者数据模拟器

Synthea合成病人数据健康记录生成模块化规则系统人口模拟器Github开源项目

Synthea是一个开源的合成患者人群模拟器，生成非真实但逼真的患者数据和健康记录。它模拟完整生命周期，提供可配置的统计和人口统计数据，使用模块化规则系统，支持多种输出格式。特色功能包括原发性护理、急诊室就诊模拟，以及生成疾病、过敏、药物、疫苗接种等数据。Synthea主要用于医疗保健领域的研究、开发和测试，为相关工作提供了有价值的模拟数据资源。

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介绍相关项目
neosync - 开源的数据匿名化和合成数据管理工具
GDPRGithubNeosync合成数据开发者体验开源项目数据匿名化
Neosync是一个开源的开发者工具，用于数据匿名化和合成数据生成，帮助企业安全地处理生产数据用于本地测试、调试和开发。它能够快速有效地对生产数据进行匿名和子集化，再现产品故障，并在不同环境中生成高质量数据。Neosync还支持GDPR、DPDP、FERPA和HIPAA等合规要求，并简化开发数据库的初始化过程。凭借全面的功能和多种集成，Neosync优化了CI/CD流程。
gretel-synthetics - 提供多模型支持的开源合成数据生成库
GithubGretel SyntheticsPyTorchTensorFlow合成数据开源项目生成模型
Gretel.ai 提供的 Gretel Synthetics 是一个开源合成数据生成库，支持生成高质量的合成数据，适用于机器学习和数据分析。该库主要支持 LSTM、Timeseries DGAN 和 ACTGAN 模型，并与 TensorFlow、PyTorch 和 SDV 集成。用户可以通过简易的 Python 代码进行安装和使用。文档详细介绍了使用方法，包括配置、模型训练和数据生成，并提供多个示例和教程，帮助用户快速上手。
SyntheticTumors - 合成肿瘤数据助力AI提升真实肿瘤分割效果
AIGithub医学影像合成肿瘤开源项目深度学习肿瘤分割
SyntheticTumors项目开发了创新策略生成合成肝脏肿瘤数据，用于训练AI模型。研究发现，使用合成肿瘤数据训练的模型在真实肿瘤分割任务中表现优于使用真实肿瘤数据训练的模型。项目提供了多个合成肿瘤示例，展示了其与真实肿瘤的视觉相似性。这种方法为医学影像分析和AI辅助诊断提供了新的研究方向。
synthesizer - 定制数据生成及RAG集成，提升LLM训练效率
Custom Data CreationGithubLLMRAGSciPhiSynthesizer[ΨΦ]开源项目
Synthesizer是一个通用的LLM框架，支持通过LLMs生成定制数据集，快速进行RAG集成，且设置简便。它内置的RAG供应商接口支持与Agent Search API无缝集成，适用于LLM训练和数据增强。用户可访问官方文档获取详细信息、教程和API参考，并在Discord社区中讨论。
ehrshot-benchmark - 电子健康记录基础模型少样本评估基准
EHRSHOTGithub基准测试基础模型少样本评估开源项目电子健康记录
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。
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。
simglucose - Python实现的1型糖尿病模拟器助力强化学习研究
GithubOpenAI Gymsimglucose开源项目强化学习糖尿病模拟器血糖控制
simglucose 是一个基于 FDA 批准的 UVa/Padova Simulator 实现的开源 1 型糖尿病模拟器。它包含 30 个虚拟患者模型，兼容 OpenAI Gym 和 rllab API，支持自定义奖励函数和控制器。该项目支持并行计算，能生成多种性能分析图表。研究人员可利用 simglucose 开发和测试糖尿病管理的强化学习算法，为相关研究提供了便利。
syntheticAIdata - 为计算机视觉AI模型提供大规模合成训练数据的平台
AIAI工具合成数据数据生成模型训练计算机视觉
syntheticAIdata是一个为企业提供合成数据解决方案的平台，主要用于训练视觉AI模型。该平台能够生成大规模高质量数据，具有自动注释、成本效益高等特点。它采用无代码设计，操作简便。使用syntheticAIdata不仅可以降低数据获取成本，还能保护隐私、确保合规，加快AI产品开发进程。平台支持与主流云服务一键集成，便于用户快速部署和使用。syntheticAIdata通过模拟真实场景生成数据，有效规避了隐私和监管风险。对于企业来说，这是一个能够加速AI项目落地、提高模型性能的实用工具。
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。
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。
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