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En Biobert Ner Symptom

由pmaitra開發
基於BioBERT微調的命名實體識別模型,用於從臨床記錄中檢測醫學症狀。
下載量 25
發布時間 : 7/27/2023

模型概述

該模型基於BioBERT架構,專門用於從臨床文本中識別和提取醫學症狀相關的命名實體。

模型特點

高精度症狀識別
在命名實體識別任務上達到99.96%的F1值,能夠準確識別臨床文本中的症狀描述。
基於BioBERT
利用BioBERT的生物醫學領域預訓練優勢,針對症狀識別任務進行了微調。
臨床文本優化
專門針對臨床記錄和醫學文本進行優化,能夠理解專業醫學術語和表達方式。

模型能力

臨床文本分析
醫學症狀識別
命名實體提取

使用案例

臨床記錄分析
電子病歷症狀提取
從電子病歷中自動提取患者報告的症狀信息
準確識別咳嗽、打噴嚏、皮疹等常見症狀
臨床研究數據挖掘
從臨床研究文獻中提取症狀相關信息用於分析
幫助研究人員快速識別相關症狀報告
患者監測
症狀報告自動處理
處理患者自我報告的症狀描述
識別頭暈、噁心、呼吸困難等關鍵症狀
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