# 医療NLP

このモデルはBiomedBERTをベースとしており、MIMIC-III臨床記録の文分割とBIOアノテーション予測に使用されます。

Llama-3-8B-Instructをファインチューニングしたマルチモーダルバイオメディカルモデルで、テキストと画像処理をサポートし、バイオメディカル分野の研究と臨床応用に適しています。

i2b2-2010データセットでファインチューニングされた臨床固有表現認識(NER)モデルで、病状、治療、検査の3種類の臨床エンティティを識別します。

Bio_ClinicalBERTをファインチューニングした臨床テキスト処理モデルで、F1スコアで優れた性能を発揮

BioBERTをベースにした生物医学領域のファインチューニングモデルで、特定タスクで0.8621のF1スコアを達成

COReモデルはBioBERTアーキテクチャに基づいており、臨床記録、疾患説明、医学文献に対して事前学習を行い、患者の院内死亡リスクを予測するために設計されています。

Bioformer-8LはNCBI疾病データセットでファインチューニングされた生物医学分野の固有表現認識モデルで、疾病エンティティ認識に特化しています。