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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。

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。
HuatuoGPT-Vision-7B - 融合视觉知识的医疗多模态语言模型助力诊断
GithubHuatuoGPT-VisionHuggingfacePubMedVision医疗应用图像识别多模态大语言模型开源项目模型
HuatuoGPT-Vision-7B是基于Qwen2-7B和LLaVA-v1.5架构的多模态医疗语言模型。该模型利用PubMedVision数据集训练,将医学视觉知识融入多模态LLM中,能同时处理文本和图像输入。开源代码可从GitHub获取,便于模型部署和使用。HuatuoGPT-Vision-7B在医疗诊断、图像分析等领域展现出潜力,为医疗应用提供了新的解决方案。
SAMed - 基于SAM的高效医学图像分割模型
GithubLoRASAMedSegment Anything Model医学图像分割多器官分割开源项目
SAMed是一种基于Segment Anything Model的医学图像分割方法,通过低秩适应微调策略优化SAM模型。在Synapse多器官分割数据集上,SAMed达到81.88 DSC和20.64 HD的性能。由于仅更新部分参数,SAMed具有低部署和存储成本的优势。研究团队还推出了性能更高的SAMed_h版本,为医学影像分析提供了新的解决方案。
TriviaAnsweringMachineREAL - 开发智能问答求解平台以应对学术问答挑战
GithubHuggingfaceQuiz bowl多样性开源项目模型竞赛问答系统问题写作
本项目旨在开发一个AI问答系统,通过解决学术竞赛中的问题来迎接挑战。参与者可以提交模型进行对比,并开发具有难度的对抗性问题,覆盖领域包括艺术、文学和科学。项目鼓励使用外部数据和软件,并在Dynabench平台进行模型评估,推动数据资源共享。除了取得排行榜领先以外,项目还包括撰写多领域的对抗性问题,测试现代NLP系统的局限性,同时保证问题的事实准确性和多样性,以便评估人类与计算机的解题准确性差距。
medicine-LLM-13B-GGUF - 专业级医学大语言模型GGUF格式量化版本
GGUFGithubHuggingfaceMedicine LLM医学人工智能大语言模型开源项目模型模型量化
本项目提供AdaptLLM开发的Medicine LLM 13B模型的GGUF量化版本。GGUF是llama.cpp团队推出的新格式,替代了旧有的GGML。项目包含2位到8位精度的多种量化版本,可适应不同硬件配置和性能需求。GGUF文件兼容多种客户端和库,便于用户灵活使用。量化版本在优化资源使用的同时,也保证了模型质量。
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。
biomedical-ner-all - 基于英语的生物医学实体识别AI模型
AIGithubHuggingfaceMaccrobatNamed Entity Recognitiontransformers库开源项目模型生物医学
该AI模型基于Maccrobat数据集训练,可以识别107种生物医学实体,适用于案例报告等文本工作。通过distilbert-base-uncased构建,拥有低碳排放(0.0279千克)和30.17分钟的训练时间。通过Huggingface API或transformers库,可便捷应用于生物医学领域;教程视频提供详细使用说明。
xlm-roberta-large-squad2 - XLM-RoBERTa大型模型在多语言环境中的高效问答表现
GithubHaystackHuggingfacexlm-roberta-large多语种开源项目机器学习模型问答
XLM-RoBERTa大型模型经过SQuAD 2.0训练,支持多语言提取式问答。结合Haystack和Transformers框架,适用于大规模文档问答。模型评估显示其精准度和F1分数较高,尤其在无答案场景中表现突出,且支持FARM和Transformers间灵活切换。
awesome-healthcare - 精选开源医疗软件和资源列表
FHIRGithub健康信息系统医学影像开源医疗软件开源项目电子健康记录
awesome-healthcare汇集了精选的开源医疗软件、库和资源。涵盖电子健康记录、医学影像、处方系统等多个领域的高质量项目。所有链接均经审核,确保项目活跃且实用。面向医疗机构、服务提供者、开发者、政策专家和研究人员,促进医疗信息技术的创新与共享。
meditron-7B-AWQ - 通过低比特量化方法优化变换器模型性能
GithubHuggingfaceMeditron 7B医疗开源开源项目推理模型量化
此项目提供EPFL LLM团队的Meditron 7B模型的AWQ量化文件,采用高效的4位低比特量化方法,在提升变换器推理速度的同时保证质量。兼容多种平台和工具,如Text Generation Webui、vLLM、Hugging Face Text Generation Inference及Transformers。
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