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Huatuo-26M

大规模中文医疗问答数据集推动AI医疗发展

Huatuo-26M是迄今为止最大的中文医疗问答数据集,收录超过2600万条高质量医疗问答对。数据涵盖疾病、症状、治疗方法和药物信息等多个医疗领域,来源包括在线医学百科、医学知识库和医疗咨询记录。该数据集可应用于自然语言处理、机器学习模型训练和AI医疗系统开发,为医疗AI研究与应用提供了丰富的数据支持。

insuranceqa-corpus-zh - 开源中文保险问答语料库 支持机器学习和NLP研究
Github保险语料库分词处理开源项目数据格式机器学习问答数据集
insuranceqa-corpus-zh是一个开源的中文保险行业问答语料库,包含真实用户问题和专业回答。作为保险领域首个开放QA语料库,它提供问答语料和问答对语料两种格式,支持答案选择、阅读理解等多种机器学习任务。数据集划分为训练集、测试集和验证集,并附有详细使用说明和格式介绍,方便研究人员快速应用。该项目适合进行保险领域自然语言处理和问答系统相关研究。
meditron - 医疗大语言模型助力临床决策支持
GithubLlama-2Meditron医学推理医疗大语言模型开源开源项目
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。
CareGPT - 医疗人工智能开源模型
CareGPTGithub医疗LLM开源模型开源项目数据集部署
CareGPT是为医疗行业设计的开源大型语言模型,提供全面的医学数据整合、高效的模型部署和资源持续更新。此项目优化了模型与知识库的结合,全面支持LLaMA系列模型的训练,并构建了高效的问答系统,从而在医疗人工智能领域中取得显著成效。深入了解CareGPT,发掘更多医疗应用案例,并推进科技与医疗的深度结合。
Llama3-OpenBioLLM-70B - 生物医学领域的开源大型语言模型
GithubHuggingfaceOpenBioLLM-70B临床医疗领域开源项目模型模型训练生物医学
由Saama AI Labs开发的OpenBioLLM-70B是专为生物医学设计的开源语言模型。其在高质量数据集上进行微调,以70亿参数的性能在生物医学基准测试中表现优异,甚至超过了更大规模的模型。该模型基于Meta-Llama-3-70B-Instruct等架构,通过多样化的医疗数据集优化生物医学应用,为全球研究人员和开发者在医疗和生命科学领域提供支持。
llava-med-v1.5-mistral-7b - Mistral-7B驱动的生物医学视觉语言模型 快速训练的开源研究工具
GithubHuggingfaceLLaVA-Med人工智能模型医学图像识别开源项目模型生物医学视觉语言处理
LLaVA-Med-v1.5-Mistral-7b是一款专注生物医学领域的大型视觉语言模型。它基于PMC-15M数据集开发,采用课程学习方法训练,能处理多种医学图像类型,如显微镜、放射和组织学图像。该模型在PathVQA和VQA-RAD等基准测试中表现优异,为生物医学视觉语言研究提供了重要工具。值得注意的是,这是一个仅用于研究目的的开源项目,仅支持英语处理,不适用于临床环境。
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。
MediSearch - 直接科学的医学问答搜索平台
AI工具健康建议医疗问答生活方式疾病风险科学依据
MediSearch是专业医学信息搜索平台,提供科学的医学问题解答。覆盖常见健康问题到复杂医学疑问,包括饮食、生活方式和疾病风险。答案直接、准确,源于可靠科学依据,为用户提供便捷、可信的医学知识获取渠道。平台帮助用户了解健康状况,做出明智医疗决策,是获取可靠医学信息的理想选择。
SAT - 突破性医学图像分割模型,支持多模态多区域文本提示
GithubSAT医学图像分割多模态开源项目文本提示通用分割模型
SAT是一个基于72个公共3D医学分割数据集构建的通用医学图像分割模型。它通过文本提示可分割MR、CT、PET三种模态和8个人体区域的497个类别。相比传统专家模型,SAT在效率和性能上都有所提升。项目开源了完整代码、预训练模型和数据集,为医学图像分析和AI研究提供了新的工具和资源。
Medichat-Llama3-8B - 融合LLaMa-3架构的AI医疗助手 提供全面医学咨询
GithubHuggingfaceMedichat-Llama3-8B人工智能医学知识医疗聊天机器人开源项目模型自然语言处理
Medichat-Llama3-8B是基于LLaMa-3架构开发的AI医疗助手模型。通过对海量健康信息数据集的深度学习,该模型掌握了丰富的医学知识。Medichat-Llama3-8B能提供清晰、全面的医疗咨询,适合需要深入医学建议的用户。与Dr.Samantha模型相比,Medichat-Llama3-8B在多个医学领域表现出色,平均准确率达70.33%,显著提升了AI医疗咨询的质量。
efaqa-corpus-zh - 开源中文心理咨询对话数据集
Github人工智能对话数据开源项目心理咨询语料库标注研究用途
efaqa-corpus-zh是一个包含20,000条标注数据的中文心理咨询对话语料库,为人工智能在心理咨询领域的应用提供支持。该数据集包含多轮对话内容和分类信息,涵盖学业、职场、家庭等多种心理问题。项目提供详细的数据格式说明和标签定义,研究人员可通过购买证书获取使用权限。作为目前最大的公开中文心理咨询对话数据集,efaqa-corpus-zh为相关研究提供了宝贵的语料资源。
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