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临床文本病症状态分类BERT模型

基于ClinicalBERT的预训练模型,专注于临床笔记中的病症状态分类。该模型可识别医疗记录中的病症状态,将其分为存在(PRESENT)、不存在(ABSENT)和可能存在(POSSIBLE)三类。通过在i2b2挑战赛数据集上微调,为临床文档的结构化处理提供支持。

ClinicalBERT - 医疗领域专用BERT模型助力临床文本分析
ClinicalBERTGithubHuggingface医疗人工智能开源项目模型电子病历自然语言处理预训练语言模型
ClinicalBERT是一款基于BERT架构的医疗领域自然语言处理模型。该模型利用12亿词的多中心疾病语料库进行预训练,并通过300多万患者的电子健康记录进行微调。ClinicalBERT采用掩码语言模型原理,适用于多种临床文本分析任务。研究人员可通过transformers库轻松调用此模型,为医疗AI研究提供有力工具。
Bio_ClinicalBERT - 为医疗临床文本优化的BERT模型
BERTClinicalBERTGithubHuggingface医疗数据开源项目机器学习模型自然语言处理
Bio_ClinicalBERT是一个针对医疗临床文本优化的BERT模型。该模型以BioBERT为基础,在MIMIC III数据库的医疗记录上进行了深度训练。它专门设计用于提升电子健康记录的理解和分析能力,尤其适合处理ICU患者数据。研究人员可通过transformers库轻松使用此模型,为临床自然语言处理任务提供有力支持。Bio_ClinicalBERT在医疗文本分析领域展现出卓越性能,为相关研究提供了有价值的工具。
Bio_Discharge_Summary_BERT - 改进电子健康记录分析的Bio_Discharge_Summary_BERT模型
ClinicalBERTGithubHuggingfaceMIMIC III开源项目机器学习模型电子健康记录自然语言处理
Bio_Discharge_Summary_BERT模型基于BioBERT进行初始化,专注于分析MIMIC III数据库的出院小结文本。经过专业的数据预处理和基于Google BERT的训练,该模型在医疗文本处理任务中展现出优异表现,可以通过transformers库加载,用于医疗研究和实际应用。
Medical-NER - DeBERTa微调的医学命名实体识别模型
DeBERTaGithubHuggingfaceNER模型token-classification医学数据集医疗实体识别开源项目模型
该模型基于DeBERTa在PubMED数据集上微调,可识别41种医学实体,如诊断、症状和治疗。它利用先进的自然语言处理技术从医疗文本中准确提取关键信息,支持临床决策和医学研究。模型可通过Hugging Face推理API或transformers库轻松使用,为医疗信息处理提供了便捷工具。
ICD-10-Code-Prediction - 基于临床BERT实现医疗诊断代码自动预测
BERTGithubHuggingfaceICD-10临床预测医疗诊断开源项目模型自然语言处理
这是一个基于MIMIC临床数据训练的BERT模型,用于自动预测医疗诊断文本对应的ICD-10代码。模型通过Transformers库实现,支持输出前5个最可能的预测结果。该工具可用于辅助医疗诊断编码工作,提升工作效率。
bluebert_pubmed_mimic_uncased_L-12_H-768_A-12 - 基于PubMed和MIMIC-III数据的BlueBERT医学自然语言处理模型
BERTBlueBertGithubHuggingface临床笔记医学文本开源项目模型自然语言处理
BlueBERT是一个经过PubMed文献摘要和MIMIC-III临床笔记预训练的BERT模型,适用于医学自然语言处理。它使用NLTK进行文本预处理,提高了对医学文本的理解能力,是临床研究和医学信息检索的有效工具。
BiomedCLIP-PubMedBERT_256-vit_base_patch16_224 - 基于PubMedBERT的生物医学视觉语言基础模型
BiomedCLIPGithubHuggingfacePubMedBERT图像分类开源项目模型生物医学视觉语言处理
BiomedCLIP是一个生物医学视觉语言基础模型,集成了PubMedBERT和Vision Transformer技术。该模型通过1500万医学图像-文本对的预训练,能够执行跨模态检索和图像分类等任务。在多个标准数据集上,BiomedCLIP显著提升了性能基准。这一模型为生物医学视觉语言处理研究奠定了坚实基础,在放射学等领域具有广泛应用前景。
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。
Clinical-Longformer - 基于Longformer的临床知识增强模型 提高医疗NLP任务效果
Clinical-LongformerGithubHuggingface临床自然语言处理医疗信息学开源项目模型长文本处理预训练语言模型
Clinical-Longformer是一种临床知识增强的预训练语言模型,基于Longformer架构开发。该模型利用MIMIC-III临床笔记进行进一步预训练,可处理长达4,096个token的输入。在10个基准数据集上,Clinical-Longformer在多项任务中表现优于ClinicalBERT,包括命名实体识别、问答、自然语言推理和文本分类。这一改进为长文本临床NLP任务提供了更有效的工具,有望推动医疗领域自然语言处理技术的进步。
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。
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