優れた医療NERモデリング
OpenMedのNERモデルは、65Mから568Mのパラメータからなる様々なアーキテクチャで設計されており、特に臨床記録や研究文書に含まれる複雑なエンティティの処理に適しています。SuperClinicalシリーズのモデルは、化学物質、遺伝子変異、腫瘍マーカーなど17種類の医療実体を同時に識別することができ、「KRAS遺伝子の変異が腫瘍形成を促進する」などの特殊なテキストを処理した場合、99.91%の精度を達成します。このプラットフォームは、薬理学、腫瘍学、その他の専門分野によるモデルのスクリーニングをサポートするモデル発見アプリケーションを革新的に開発し、従来の単一モデルソリューションと比較して3倍以上の効率化を実現しました。実際のテストでは、BI55/MedTextデータセットで100レコードのバッチ処理にかかる時間はわずか数分です。
この答えは記事から得たものである。OpenMed：ヘルスケアにおける無料のAIモデルのためのオープンソースプラットフォームについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " OpenMedの名前付き固有表現認識モデルが臨床テキスト分析に大きなメリットをもたらす
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