Excelência em modelagem médica de NER
Os modelos NER da OpenMed são projetados com uma variedade de arquiteturas que variam de 65M a 568M parâmetros, o que os torna especialmente adequados para o processamento de entidades complexas em registros clínicos e documentos de pesquisa. A série de modelos SuperClinical pode identificar simultaneamente 17 tipos de entidades médicas, como substâncias químicas, variantes genéticas, marcadores de tumores etc., e atingir uma taxa de precisão de 99,91% ao lidar com textos especializados, como "a mutação do gene KRAS impulsiona a formação de tumores". A plataforma desenvolveu de forma inovadora um aplicativo de descoberta de modelos que suporta a triagem de modelos por farmacologia, oncologia e outros campos profissionais, o que aumenta a eficiência em mais de três vezes em comparação com a solução tradicional de modelo único. Testes reais mostram que o processamento em lote de 100 registros no conjunto de dados BI55/MedText leva apenas alguns minutos.
Essa resposta foi extraída do artigoOpenMed: uma plataforma de código aberto para modelos de IA gratuitos na área da saúdeO
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