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MedQuAD

涵盖多类医学问题的大规模问答数据集

MedQuAD是一个包含47,457对医学问答的大规模数据集,源自12个美国国立卫生研究院(NIH)网站。它涵盖37种问题类型,涉及疾病、药物和其他医疗实体,并附有丰富的语义注释。此外,MedQuAD提供2,479个经人工评判的答案作为QA测试集,可用于评估信息检索和问答系统的性能。这一资源为医学自然语言处理和问答系统研究提供了重要支持。

Llama3-Med42-8B - 临床大模型开创医学问答新时代
GithubHuggingfaceLLMMed42-v2健康医疗医疗大模型开源项目模型问答系统
Med42-v2套件提供访问8亿或70亿参数的临床大语言模型,通过LLaMA-3开发,其在医学问答任务中的表现卓越,特别是Med42-v2-70B,在MCQA任务中超越了GPT-4.0,位居临床Elo评分榜首,并在MedQA零样本测试中取得79.10的优秀成绩。目前,该模型尚需进一步评估以确保安全,并计划应用于医疗问答、患者记录总结等领域,以增强临床决策支持。
Huatuo-26M - 大规模中文医疗问答数据集推动AI医疗发展
GithubHuatuo-26M人工智能应用医疗问答数据集开源项目机器学习自然语言处理
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。
Medical_NLP - 医疗行业自然语言处理资源汇总,包括评测、数据集和预训练模型
GithubMedical_NLP中文医疗基准测评开源项目开源预训练模型数据集评测
本页面汇总了最新的医疗自然语言处理资源,涵盖基准评测、比赛信息、多语言数据集、开源预训练模型、学术论文和工具包等内容。为研究人员和开发者提供一站式资源支持,以提升医疗NLP领域的研究深度和应用效果。
LLaVA-Med - 生物医学视觉语言模型助力图像分析与智能问答
GithubLLaVA-Med多模态大语言模型开源项目生物医学视觉问答
LLaVA-Med是一个针对生物医学领域的大规模语言和视觉模型。该模型通过课程学习方法对LLaVA进行了生物医学领域适应,在PathVQA和VQA-RAD等开放式生物医学问答任务中表现优异。LLaVA-Med支持多模态对话和视觉问答,为生物医学视觉语言处理研究提供了有力工具。需要注意的是,此模型仅供研究使用,不适用于临床决策。
MedTrinity-25M - 多粒度标注医学数据集推动医疗AI进步
GithubMedTrinity-25M医学数据集多模态多粒度标注大规模开源项目
MedTrinity-25M是一个大规模医学多模态数据集,包含2500万条多粒度标注。该数据集整合了医学图像和文本信息,采用创新处理流程和先进语言模型生成精细描述。它显著提升了医学视觉问答性能,为医疗AI发展提供重要资源。项目还开源了相关模型和代码,推动医学AI领域的开放协作。
MedEmbed-small-v0.1 - 模型在医疗信息检索和分类中的应用
GithubHuggingfaceMedEmbed临床嵌入信息检索医疗嵌入句子变换器开源项目模型
项目专注于利用组合数据集进行信息检索与分类操作,如MedicalQARetrieval、NFCorpus和PublicHealthQA等。模型的评估指标包括精确率、召回率和F1-分数,在多任务如医疗问答和亚马逊评论分类中展现了良好性能。分类和检索任务测试结果显示,该模型在精度和性能上表现优异,为医疗嵌入和临床信息检索提供了有效的解决方案。
medical-datasets - 医学影像数据集汇总 从MRI到X射线的全面资源
CTGithubMRIX光分割标注医学影像数据集开源项目
medical-datasets是一个综合性医学影像数据集资源库,收录了MRI、CT和X射线等多种模态的影像数据。涵盖从大脑到胸部的多个人体部位,不仅包含原始图像,还提供分割标注和临床诊断等信息。该项目为医学影像分析、人工智能和机器学习领域的研究与应用提供了丰富的数据支持。
MedQA-ChatGLM - 医疗问答模型的微调与应用
ChatGLMGithubLLaMA医疗大语言模型医疗对话开源项目微调
MedQA-ChatGLM是基于ChatGLM-6B的医疗问答模型,采用LoRA、P-Tuning V2和Freeze等方法进行微调。项目支持单卡和多卡分布式训练,并提供多种推理方式。模型使用cMedQA2等医疗数据集训练,旨在提升医疗领域问答能力。项目还整理了多个医疗大语言模型资源,为相关研究提供参考。
MedMNIST - 标准化医学图像分类数据集
GithubMedMNIST医学图像分类开源项目数据集机器学习神经网络
MedMNIST是一个标准化的生物医学图像数据集,包含18个2D和3D子集。数据集提供28x28及更大尺寸的图像,涵盖多种医学影像模态,适用于不同的分类任务。总计约708K个2D图像和10K个3D图像,支持生物医学图像分析、计算机视觉和机器学习研究。MedMNIST以其多样性、标准化和易用性,成为评估机器学习算法和开发医学模型的重要资源。
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。
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