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의료 NLP 도메인 평가/경쟁, 데이터 세트, 종이 및 미리 훈련 된 모델 리소스 요약.

의료 NLP 평가/경쟁, 데이터 세트, 논문 및 미리 훈련 된 모델의 요약.

소식

? 2024/11/14 추가 4. VLM数据集, 5.3 医疗VLM , 5.4 医疗VLM Benchmark . 앞으로 의료 VLM 유지 보수 방향과 관련된 관련 자원을 유지하는 데 중점을 둘 것입니다 . 이 레포는 Rongsheng Wang에 의해 유지됩니다.
? Cris Lee가 2021 년에 의료 NLP 필드를 떠났을 때 2024/11/14 이전 에이 리포지기는 현재 Xidong Wang, Ziyue Lin, Jing Tang에 의해 유지됩니다.

내용물

1. 평가
- 1.1 중국 의료 벤치 마크 평가 : CMB / CMEXAM / PrfustCblue
- 1.2 영어 의료 벤치 마크 평가 :
2. 경쟁
- 2.1 진행중인 경기
- 2.2 종료 된 게임
3. LLM 데이터 세트
- 3.1 중국어
- 3.2 영어
4. VLM 데이터 세트
5. 오픈 소스 사전 훈련 된 모델
- 5.1 Medical PLM
- 5.2 의료 LLM
- 5.3 의료 VLM
- 5.4 의료 VLM 벤치 마크
6. 관련 서류
- 6.1 chatgpt 시대에 도움이 될 수있는 논문
- 6.2 개요 기사
- 6.3 작업 별 기사
- 6.4 회의 지수
7. 오픈 소스 툴킷
8. 산업 등급의 제품 솔루션
9. 블로그 공유
10. 친절한 링크

1. 평가

1.1 중국 의료 벤치 마크 평가 : CMB / CMEXAM / PrfustCblue

CMB
- 주소 : https://github.com/freedomintelligence/cmb
- 출처 : 모든 단계에서 다양한 임상 의료 작업에 대한 검사; 임상 복잡한 사례에 대한 상담
cmexam
- 주소 : https://github.com/williamliujl/cmexam
- 출처 : 실용적인 의사 자격 시험 전년도 질문
PromptCblue
- 주소 : https://github.com/michael-wzhu/promptcblue
- 출처 : CBLUE
PromptCblue
- 주소 : https://github.com/cbluebenchmark/cblue
- 출처 : 이전 학업 평가 대회 데이터 세트 및 이전 학업 검토의 ALI Quark 의료 검색 사업
Medbench
- 주소 : https://arxiv.org/abs/2312.12806
- 출처 : 모든 전문 분야를 다루는 건강 검진 및 보고서에서 40,041 개의 질문이 포함되어 있습니다.

1.2 영어 의료 벤치 마크 평가 :

멀티 메드 벤치
- 소개 : Google에서 파생 된 대규모 멀티 모달 생성 모델입니다.

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2. 경쟁

2.1 진행중인 경기

의료 검색 쿼리 상관 판단
- 주소 : https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/532001/introduction
- 출처 : Alibaba Tianchi

2.2 종료 된 게임

2.2.1 영어 경쟁

BIONLP 워크숍 2023 공유 작업
- 주소 : https://aclweb.org/aclwiki/bionlp_workshop#shared_tasks_2023
- 출처 : Bionlp 워크숍
Medvidqa 2023
- 주소 : https://medvidqa.github.io/index.html
- 출처 : 국립 보건원
Mediqa-2021
- 주소 : https://sites.google.com/view/mediqa2021
- 출처 : NAACL-BIONLP 2021 워크숍
의료 대화 생성 및 자동 진단을위한 ICLR-2021 국제 경쟁
- 주소 : https://mlpcp21.github.io/pages/challenge
- 출처 : ICLR 2021 워크숍

2.2.2 중국 경쟁

영상 NLP - 의료 영상 진단 보고서 생성
- 주소 : https://gaiic.caai.cn/ai2023/
- 출처 : 2023 글로벌 인공 지능 기술 혁신 경쟁 트랙 1
비표준 질병 요구 사항에 대한 간단한 심사 도전 2.0
- 주소 : http://challenge.xfyun.cn/topic/info?type=disease-claims-20222&ch=ds22-dw-sq03
- 출처 : Iflytek
제 8 차 중국 건강 정보 처리 회의의 평가 과제 (Chip2022)
- 주소 : http://cips-chip.org.cn/
- 출처 : Chip2022
Iflytek-Medical Entity 및 관계 식별 도전
- 주소 : http://www.fudan-disc.com/sharedtask/imcs21/index.html
- 출처 : Iflytek
"간"은 부드럽고 부드럽고 큰 모델은 간 질환의 의사와 환자를위한 새로운 대화 형 서비스 패턴을 만듭니다.
- 주소 : http://www.fudan-disc.com/sharedtask/imcs21/index.html ](https://www.dcic-china.com/competitions/10090
- 출처 : Digital China Construction Summit 조직위원회

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3. LLM 데이터 세트

3.1 중국어

huatuo-26m
- 주소 : https://github.com/freedomintelligence/huatuo-26m
- 소개 : Huatuo-26M은 가장 큰 한약 질문 및 답변 데이터 세트입니다.
중국 의료 대화 데이터 세트
- 주소 : https://github.com/toyhom/chinese-medical-dialogue-data
- 소개 : 6 개 부서가 포함 된 의료 Q & A 데이터
cblue
- 주소 : https://github.com/cbluebenchmark/cblue
- 소개 : 의료 텍스트 정보 추출 커버 (엔티티 인식, 관계 추출)
CMEDQA2 (108K)
- 주소 : https://github.com/zhangsheng93/cmedqa2
- 소개 : 한약의 10 만 개 이상의 질문 및 답변 데이터 세트
xywy-kg (294k 트리플)
- 주소 : https://github.com/baiyang2464/chatbot-base-on-knowledge graph
- 소개 : 44.1K 엔티티 294.1K 트리플
39Health-kg (210k 트리플)
- 주소 : https://github.com/zhihao-chen/qasystemonmedicalgraph
- 소개 : 7 가지 유형의 엔티티, 약 37,000 개의 엔티티 및 210,000 개의 엔티티 관계를 포함하여 15 개의 정보 항목이 포함되어 있습니다.
의료-규모 시스템
- 주소 : https://github.com/ucsd-ai4h/medical-dialogue-system
- MedDialog 데이터 세트 (중국어)에는 의사와 환자 (중국어) 간의 대화가 포함되어 있습니다. 이 데이터 세트에는 110 만 개의 대화와 4 백만 명이 있습니다. 데이터는 여전히 증가하고 있으며 앞으로 더 많은 대화가 추가 될 것입니다.
중국 의료 대화 데이터
- 주소 : https://github.com/toyhom/chinese-medical-dialogue-data
- 이 데이터 세트에는 정형 외과, 소아과, 산부인과 및 부인과, 내과, 수술 및 종양학을 포함한 6 개의 다른 부서의 총 792,099 개의 데이터가 포함되어 있습니다.
YIDU-S4K
- 주소 : http://openkg.cn/dataset/yidu-s4k
- 소개 : 명명 된 엔티티 인식, 엔티티 및 속성 추출
YIDU-N7K
- 주소 : http://openkg.cn/dataset/yidu-n7k
- 소개 : 임상 언어 표준화
한약 질문 및 답변 데이터 세트
- 주소 : https://github.com/zhangsheng93/cmedqa2
- 소개 : 의료 Q & A
중국 의사-환자 질문 및 답변 대화 데이터
- 주소 : https://github.com/ucsd-ai4h/medical-dialogue-system
- 소개 : 의료 Q & A
cpubmed-kg (4.4m 트리플)
- 주소 : https://cpubmed.openi.org.cn/graph/wiki
- 소개 : 중국 의료 협회의 고품질 풀 텍스트 저널 데이터
중국 의료 지식 그래프 CMEKG (1M 트리플)
- 주소 : http://cmekg.pcl.ac.cn/
- 소개 : CMEKG (중국 의료 지식 그래프)
칩 지난 몇 년간 평가 (공식 평가)
- 주소 : http://cips-chip.org.cn/2022/callforeval; http://www.cips-chip.org.cn/2021/; http://cips-chip.org.cn/2020/
- 소개 : 지난 몇 년간 평가 (공식 평가)
Ruijin 병원 당뇨병 데이터 세트 (당뇨병)
- 주소 : https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231687/information
- 소개 : Ruijin Hospital Diabetes 데이터 세트 (당뇨병)
Tianchi Covid-19 질문 매치 경쟁 (New Coronavirus)
- 주소 : https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231776/information
- 소개 :이 경쟁의 데이터에는 다음이 포함됩니다. 의료 문제 데이터 쌍 및 탈감작 후 데이터.

3.2 영어

약점
- 주소 : https://github.com/chanzuckerberg/medmentions
- 소개 : PubMed Abstract를 기반으로 한 생물 의학 엔티티 링크 데이터 세트
WebMedqa
- 주소 : https://github.com/hejunqing/webmedqa
- 소개 : 의료 Q & A
만종
- 주소 : https://www.siphs.org/
- 소개 : 소셜 미디어의 의료 기관 링크 데이터. EMNLP2020에 게시
PubMedqa
- 주소 : https://arxiv.org/abs/1909.06146
- 소개 : PubMed 추출물을 기반으로 한 의료 Q & A 데이터 세트
메디카
- 주소 : https://sites.google.com/view/mediqa2021
- 소개 : 텍스트 요약
ChatDoctor DataSet-1
- 주소 : https://drive.google.com/file/d/1lyfqiwllsclhgrcutwuee_iacnq6xnut/view?usp=sharing
- 소개 : HealthCaremagic.com의 환자와 의사 간의 10 만 회의 실제 대화
ChatDoctor DataSet-2
- 주소 : https://drive.google.com/file/d/1zkbqgyqwc7djhs3n9tqyqvpddqmzacla/view?usp=sharing
- 소개 : 10K ICLINIQ.com의 환자와 의사 간의 실제 대화
생체 내장
- 주소 : https://github.com/bio-nlp/biointruct
- 소개 : Q & A (QA), 정보 추출 (IE) 및 텍스트 생성을 포함하여 생의학 작업에 맞게 25,000 개 이상의 지침
시각적 Med-Alpaca 데이터
- 주소 : https://github.com/cambridgeltl/visual-med-alpaca/tree/main/data
- 소개 : Bigbio, Roco 및 GPT-3.5-Turbo에서 파생 된 Visual Med-Alpaca 교육 데이터
Chexpert Plus
- 주소 : https://github.com/stanford-aimi/chetrit-plus
- 소개 : 방사선 분야에서 가장 큰 텍스트 데이터 세트는 총 3,600 만 개의 텍스트 토큰이 있으며, 모두 DICOM 형식의 고품질 이미지뿐만 아니라 다양한 임상 및 사회 그룹뿐만 아니라 많은 병리학 적 태그 및 래드 그래프 주석을 다루는 수많은 이미지 및 환자 메타 데이터를 갖추고 있습니다.

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4. VLM 데이터 세트

데이터 세트	종이	github	키워드
medtrinity-25m	링크	링크	`25 million images` , `10 modalities` , `65 diseases` , `VQA` , `EN`
llava-med	링크	링크	`630k images` , `VQA` , `EN`
중국-균사	-	링크	`60k images` , `VQA` , `ZH`
huatuogpt-vision	링크	링크	`647k images` , `VQA` , `EN`
medvidqa	링크	링크	`7k videos` , `VQA` , `EN`
chimed-vl	링크	링크	`1M images` , `VQA` , `EN` , `ZH`
radfm	링크	링크	`16M images` , `5000 diseases` , `VQA` , `EN` , `2D/3D`
바이오 의식 전파	링크	링크	`6.8 million image-mask-description` `45 biomedical image segmentation datasets` `9 modalities` `EN` `2D`
Omnimedvqa	링크	링크	`118,010 images` , `12 modalities` , `2D` , `20 human anatomical regions`
prect	링크	링크	`160K volumes` , `42M slices` , `3D` , `CT`
GMAI-VL-5.5M	링크	링크	`5.5m image and text` , `219 specialized medical imaging datasets` , `2D` , `VQA`
SA-MED2D-20M	링크	링크	`4.6 million 2D medical images and 19.7 million corresponding masks` , `2D` , `EN`
Imis-Bench	링크	링크	`6.4 million images, 273.4 million masks (56 masks per image), 14 imaging modalities, and 204 segmentation targets` , `EN`

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5. 오픈 소스 사전 훈련 된 모델

5.1 Medical PLM

Biobert :
- 주소 : https://github.com/naver/biobert-preated
- 소개 : Biobert는 생물 의학 과학 분야의 언어 표현 모델로, 생물 의학이라는 이름의 기업 인식, 관계 추출, 질문 및 답변 등과 같은 생물 의학 텍스트 마이닝 작업에 특별히 사용됩니다.

블루버트 :
- 주소 : https://github.com/ncbi-nlp/blue_benchmark
- 소개 : 블루 벤치 마크에는 5 가지 생물 의학 텍스트 마이닝 작업과 10 개의 코퍼스가 포함됩니다. Blue Benchmarks는 Bionlp 커뮤니티에서 공유 작업으로 널리 사용 되었기 때문에 기존 데이터 세트에 의존합니다. 이러한 작업은 다양한 텍스트 유형 (생체 의학 문헌 및 임상 노트), 데이터 세트 크기 및 난이도를 다루며 더 중요한 것은 일반적인 생물 의학 텍스트 마이닝 문제를 강조합니다.
바이오 플레어 :
- 주소 : https://github.com/flairnlp/flair
- 간단한 소개 : Flair는 최첨단 자연 언어 처리 (NLP) 모델을 적용 할 수있는 강력한 NLP 라이브러리로, NER (Entity Recognition), 감정 분석, POS (Part-of-Steech Tagging), 생물 의학 데이터에 대한 특별 지원, 시맨틱 허위 및 분류와 같은 텍스트에 텍스트에 적용 할 수있는 강력한 NLP 라이브러리입니다. Flair는 또한 Pytorch를 기반으로 한 자연어 처리 프레임 워크 인 텍스트 임베딩 라이브러리입니다.
Covid-twitter-bert :
- 주소 : https://github.com/digitalepidemiologylab/covid-twitter-bert
- 소개 : Covid-Twitter-Bert (CT-Bert for Short)는 Covid-19 주제에 대한 많은 트위터 메시지에서 미리 훈련되는 변압기 기반 모델입니다. V2 모델은 9,700 만 개의 트윗 (12 억 개의 훈련 샘플)으로 교육을 받았습니다.
Bio-LM (생물 의학 및 임상 언어 모델)
- 주소 : https://github.com/facebookresearch/bio-lm
- 소개 :이 연구는 생의학 및 임상 자연 언어 처리 작업에 대한 많은 모델을 평가하고 더 나은 성능으로 새로운 모델을 훈련시킵니다.
바이오 알버트
- 주소 : https://github.com/usmaann/bioalbert
- 소개 : 이것은 생물 의학 텍스트 마이닝 작업을 위해 설계된 대규모 도메인 별 (생물 의학) 코퍼스를 위해 훈련 된 생의학 언어 표현 모델입니다.

5.2 의료 LLM

5.2.1 다국어 의료 모델

아폴로 메 :
- 주소 : https://github.com/freedomintelligence/apollomoe
- 소개 : 언어 가족 전문가의 혼합을 통해 50 개의 언어 의약품에서 LLM을 효과적으로 민주화합니다.
아폴로:
- 주소 : https://github.com/freedomintelligence/apollo
- 소개 : 가벼운 다국어 의학 LLM, 의료 인공 지능을 60 억 명의 사람들에게 대중화합니다.
mmedlm :
- 주소 : https://github.com/magic-ai4med/mmedlm
- 소개 : 최초의 오픈 소스 다국어 의료 언어 모델

5.2.2 중국 의료 빅 언어 모델

Bentsao :
- 주소 : https://github.com/scir-hi/huatuo-llama-med-chinese
- 소개 : Bentsao는 LLAMA-7B를 기반으로하며 중국 의료 지침/지침의 미세 조정을 통해 얻습니다. 연구원들은 의료 지식 그래프 및 GPT3.5 API를 통해 중국 의료 지침 데이터 세트를 구성했으며,이를 기반으로 미세 조정 된 LLAMA 지침을 작성하여 의료 분야에서 LLAMA의 Q & A 효과를 향상 시켰습니다.
양고기 :
- 주소 : https://github.com/scutcyr/bianque
- 소개 : 지침과 여러 라운드의 문의 대화에 의해 미세 조정되는 의료 대화 모델. Clueai/Chatyuan-Large-V2를 기본으로 사용하여 중국 의료 의료 질문 및 대답 지침과 미세 조정을위한 여러 라운드의 문의 대화의 혼합 데이터 세트를 사용합니다.
SoulChat :
- 주소 : https://github.com/scutcyr/soulchat
- 소개 : Lingxin은 ChatGLM-6B를 초기화 모델로 사용하고 심리 상담 분야에서 중국의 긴 텍스트 지침을 미세 조정하고 모델의 공감 능력을 향상시키고 사용자의 대화 능력을 안내하며 합리적인 제안을 제공합니다.
Doctorglm :
- 주소 : https://github.com/xionghonglin/doctorglm
- 소개 : ChatGLM-6B를 기반으로 한 중국 상담 모델. 이 모델은 중국 의료 대화 데이터 세트를 통해 미세 조정되어 LORA, P-TUNINGV2 등을 포함한 미세 조정 및 배치를 실현합니다.
huatuogpt :
- 주소 : https://github.com/freedomintelligence/huatuogpt
- 소개 : HUA TUO GPT는 중국 의료 지침 미세 조정/교육 미세 조정 (명령 조정)에 의해 얻은 GPT와 같은 모델입니다. 이 모델은 의료 상담을 위해 특별히 설계된 중국 LLM입니다. 교육 데이터에는 ChatGpt에서 증류 된 데이터와 의사의 실제 데이터가 포함됩니다. RLHF의 피드백은 훈련 과정에서 추가됩니다.
Huatuogpt-II :
- 주소 : https://github.com/freedomintelligence/huatuogpt-ii
- 소개 : HUA TUO GPT2는 혁신적인 현장 적응 방법을 채택하여 의학적 지식과 대화 능력을 크게 향상시킵니다. 그것은 여러 의료 벤치 마크에서 최고 수준의 성능을 보여 주었고, 특히 전문가 평가 및 새로운 의료 실무 자격 시험에서 GPT-4를 능가했습니다.

5.2.3 영어 의료 언어 모델

Gatortron :
- 주소 : https://github.com/uf-hobi-informatics-lab/gatortron
- 소개 : 의료 분야의 초기 모형 모델은 구조화되지 않은 전자 건강 사례를 사용하는 시스템이 수십억 개의 매개 변수가있는 의료 모형의 혜택을받는 방법에 전념합니다.
Codex-Med :
- 주소 : https://github.com/vlievin/medical-reasoning
- 소개 : GPT-3.5 모델의 실제 의학적 문제에 대한 답변과 이유에 전념합니다. 의료 시험 데이터 세트 USMLE 및 MEDMCQA 및 의료 읽기 이해 데이터 세트 PubMedQa.
galactica :
- 주소 : https://galactica.org/
- 소개 : Galactica는 과학 분야의 정보 과부하를 해결하기 위해 최선을 다하고 있으며 의료 및 건강 분야를 포함한 과학적 지식을 저장하고 있습니다. Galactica는 큰 논문과 참고 문헌에 대해 교육을 받았으며 다른 분야의 연구 간의 잠재적 관계를 발견하려고합니다.
Deid-Gpt :
- 주소 : https://github.com/yhydhx/chatgpt-api
- 소개 : 식별 정보를 자동으로 식별하고 삭제할 수있는 혁신적인 GPT4 가능성 탈신 탈퇴 프레임 워크.
chatDoctor :
- 주소 : https://github.com/kent0n-li/chatdoctor
- 소개 : 의료 분야의 기본 지식을 사용하여 라마를 기반으로 미세 조정하여 얻은 의료 대화 모델.
메달 파카 :
- 주소 : https://github.com/kbreakm/medalpaca
- 소개 : Medalpaca는 의료 시스템의 개인 정보 보호 문제를 해결하기위한 오픈 소스 전략을 채택합니다. 이 모델은 70 억 및 130 억 매개 변수로 라마를 기반으로합니다.
PMC-Llama :
- 주소 : https://github.com/chaoyi-wu/pmc-llama
- 소개 : PMC-Llama는 의료 분야의 능력을 향상시키기 위해 총 480 만 개의 생의학 학술 논문에서 LLAMA-7B를 조절하여 의료 지식을 더욱 심화시키는 오픈 소스 언어 모델입니다.
시각적 Med-Alpaca :
- 주소 : https://github.com/cambridgeltl/visual-med-alpaca
- 소개 : Visual Med-Alpaca는 오픈 소스의 매개 변수 효율적인 생체 의학 기본 모델로, 복합 생물 의학 작업을 위해 의학의 "비전 전문가"와 통합 될 수 있습니다. 이 모델은 LLAMA-7B 아키텍처를 기반으로 구축되며 GPT-3.5-Turbo 및 Human Experts가 큐 레이트 한 지침 세트를 사용하여 교육을받습니다.
GatorTrongpt :
- 주소 : https://github.com/uf-hobi-informatics-lab/gatortrongpt
- 소개 : GatorTrongpt는 의료 생성 대형 언어 모델입니다. 이 모델은 GPT-3에 구축되었으며 50 억 또는 200 억 매개 변수를 포함합니다. 이 모델은 2,770 억 단어가 포함 된 거대한 임상 및 영어 텍스트를 사용합니다.
Medagi :
- 주소 : https://github.com/joshuachou2018/medagi
- 소개 : Medagi는 가장 낮은 비용으로 도메인 별 의료 언어 모델을 통합하여 일반적인 의료 인공 지능을 구현할 수있는 가능한 방법을 제공합니다.
llava-med :
- 주소 : https://github.com/microsoft/llava-med
- 소개 : LLAVA-MED는 초기화를 위해 일반 도메인 LLAVA를 사용한 다음 코스 학습 방식으로 지속적으로 교육을 받았습니다 (먼저 생물 의학 개념 정렬, 포괄적 인 교육 조정).
Med-Flamingo :
- 주소 : https://github.com/snap-stanford/med-flamingo
- 소개 : Med-Flamingo는 이미지와 텍스트가 포함 된 인터레이스 된 멀티 모달 데이터를 처리하도록 특별히 설계된 시각적 언어 모델입니다. Flamingo를 기반으로 Med-Flamingo는 다양한 의료 분야에서 다양한 멀티 모달 지식 소스를 사전 훈련시킴으로써 이러한 의료 분야의 기능을 더욱 향상시킵니다.

5.3 의료 VLM

모델	종이	github
Medvint	링크	링크
메드 플라밍고	링크	링크
llava-med	링크	링크
Qilin-Med-VL	링크	링크
radfm	링크	링크
meddr	링크	링크
huatuogpt-vision	링크	링크
Biomedgpt	링크	링크
메드 모트	링크	링크
r-llava	링크	-
MED-2E3	링크	-
GMAI-VL	링크	링크

5.4 의료 VLM 벤치 마크

기준	종이	github
gmai-mmbench	링크	링크
Omnimedvqa	링크	링크
음	링크	링크
다중 의식	링크	링크
WorldMedqa-v	링크	-

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6. 관련 서류

6.1 chatgpt 시대에 도움이 될 수있는 논문

대형 언어 모델 코딩 임상 지식 논문 주소 : https://arxiv.org/abs/2212.13138
USMLE에 대한 ChatGpt의 성과 : 대형 언어 모델을 사용하여 AI 지원 의료 교육의 잠재력 종이 주소 : https://journals.plos.org/digitalhealth/article?id=10.1371/journal.pdig.0000198
Chatgpt의 의료 조언 논문 주소 테스트 (Turing) : https://arxiv.org/abs/2301.10035
Toolformer : 언어 모델은 도구 용지 주소를 사용하여 자체적으로 가르 칠 수 있습니다 : https://arxiv.org/abs/2302.04761
사실을 확인하고 다시 시도하십시오 : 외부 지식과 자동 피드백을 사용하여 대형 언어 모델 용지를 개선하십시오 : https://arxiv.org/abs/2302.12813
의료 도전에 대한 GPT-4 기능 종이 주소 : https://arxiv.org/abs/2303.13375

6.2 개요 기사

생의학 분야의 미리 훈련 된 언어 모델 : 체계적인 설문 조사 논문 주소
의료 딥 러닝 가이드 논문 주소 자연 의학의 논문 주소 요약
건강 관리 분야에서 큰 언어 모델의 논문 주소 검토

6.3 작업 별 기사

전자 의료 기록과 관련된 기사

전자 건강 기록의 섹션 예측에 대한 의학 문헌에서 학습을 전송하여 종이 주소
MUFASA : 전자 건강 기록에 대한 멀티 모달 퓨전 아키텍처 검색 종이 주소

의료 관계 추출

신경 의료 관계 추출 종이 주소를위한 의존성 숲 활용

의료 지식 그래프

전자 의료 기록 종이 주소에서 건강 지식 그래프 학습

보조 진단

예술적 지능을 사용한 소아 질환의 평가 및 정확한 진단

의료 기관 연결 (표준화)

삼중 항 네트워크 종이 주소를 사용한 의료 기관 연결
생의학 개념 정상화 용지 주소를위한 시맨틱 유형 정규화를 갖춘 생성 및 순위 프레임 워크
의료 개념을위한 깊은 신경 모델 사용자 생성 텍스트 종이 주소

6.4 회의 지수

ACL2020의 의학 분야의 관련 논문 목록

생의학 개념 정상화 용지 주소를위한 시맨틱 유형 정규화를 갖춘 생성 및 순위 프레임 워크
동의어 소외 논문 주소를 가진 생의학 실적 표현
의료 도메인 논문 주소에서 문서 간 정보 검색에 대한 문서 번역 대 쿼리 번역
MIE : 의료 대화에 대한 의료 정보 추출기 종이 주소
코퍼스 수준의 통계 논문 주소에서 의료 관계 예측 합리화

AAAI2020 의료 NLP 관련 서류 목록

의학적 질문 응답의 생성에서 종이 주소
Latte : 종이 주소를 연결하는 생의학 실체에 대한 잠재 유형 모델링
의료 텍스트 논문 주소를위한 개념적 컨텍스트 임베드 학습
흩어져있는 키워드 관심과 의료 대화 이해 및 응답 종이 주소에서 약한 감독
언급 수준 감독 종이 주소없이 실체를 동시에 연결하고 생물 의학 텍스트에서 관계를 추출합니다.
임베드가 의료 용어를 적절하게 표현할 수 있습니까? 새로운 대규모 의료 용어 유사성 데이터 세트가 답이 있습니다! 종이 주소

EMNLP2020 의료 NLP 관련 서류 목록

의료기 독해를 향해 구조 지식 및 일반 텍스트 종이 주소를 가진 이해력
Meddialog : 대규모 의료 대화 데이터 세트 용지 주소
COCETA : 소셜 미디어 논문 주소에 연결하는 의료 기관을위한 코퍼스
시퀀스 라벨링 용지 주소로서 생의학 이벤트 추출
Feded : 의료 관계 추출 용지 주소 논문 분석을위한 앙상블 증류를 통한 연합 학습 : Feded : 의료 관계 추출을위한 연합 학습 (융합 증류에 근거)
건강 질문에 대한 질병 지식을 불러에 주입하여 답변, 의학적 추론 및 질병 이름 인식 논문 주소
다중 응시를위한 지식 중심 생성 모델 중국 의료 절차 실체 정규화 논문 주소
Biomegatron : 더 큰 생물 의학 도메인 언어 모델 용지 주소
신문 주소에서 의료 청구에 대한 장르를 가로 질러 쿼리

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7. 오픈 소스 툴킷

단어 파티션 도구 : PKUSEG 프로젝트 주소 프로젝트 설명 : Peking University에서 시작한 다중 도메인 중국어 단어 분사 도구는 의료 분야의 선택을 지원합니다.

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8. 산업 등급의 제품 솔루션

영적 약 지혜
왼손잡이 의사
YIDU Cloud Research Institute-Medical Natural Language Processing
바이두 - 의료 텍스트 구조
알리바바 클라우드 - 의료 자연어 처리

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9. 블로그 공유

Alpaca : 강력한 오픈 소스 지침 다음 모델
의료 분야에서 자연어 가공 시스템 구축에서 배운 교훈
빅 데이터 시대의 의료 공개 데이터베이스 및 데이터 마이닝 기술 소개
ACL 2021의 의료 분야에서 NLP 개발을보고 자원 다운로드

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10. 친절한 링크

Awesome_chinese_medical_nlp
중국 NLP 데이터 세트 검색
의료 데이터 (대규모 의료 관련 데이터)
Tianchi 데이터 세트 (여러 의료 NLP 데이터 세트 포함)

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11. 참조

 @misc { medical_NLP_github ,
  author = { Xidong Wang, Ziyue Lin and Jing Tang, Rongsheng Wang, Benyou Wang } ,
  title = { Medical NLP } ,
  year = { 2023 } ,
  publisher = { GitHub } ,
  journal = { GitHub repository } ,
  howpublished = { url{https://github.com/FreedomIntelligence/Medical_NLP} }
}

확장하다

추가 정보

버전 1.0.0
유형 기타 소스코드
업데이트 시간 2025-04-18
크기 297.32KB
출처 Github