T5 Small Medical 512

🚀 t5-small-patient-summary模型卡片

本模型基於t5-small微調而來，專門用於將患者的醫療記錄總結為簡潔的醫學摘要，能為醫療工作者提供有效幫助。

🚀 快速開始

使用以下代碼即可調用該模型進行醫療記錄總結：

from transformers import pipeline

summarizer = pipeline(model="umeshramya/t5_small_medical_512")
summary = summarizer("The patient is a 70-year-old female with...", max_length=200, min_length=50)
print(summary)

✨ 主要特性

• 基於t5-small模型進行微調，專注於患者醫療記錄的總結任務。
• 輸入長度為512個標記，若文本過長可分段處理。
• 經過自定義數據集訓練，能生成準確且有意義的摘要。

📦 安裝指南

暫未提及安裝相關內容，可參考Hugging Face的transformers庫安裝方法。

💻 使用示例

基礎用法

from transformers import pipeline

summarizer = pipeline(model="umeshramya/t5_small_medical_512")
summary = summarizer("The patient is a 70-year-old female with...", max_length=200, min_length=50)
print(summary)

實際案例

示例輸入：

 The patient is a 45-year-old male with a history of hypertension and diabetes, presenting with chest pain...

示例輸出：

45-year-old male with hypertension and diabetes presenting with chest pain.

📚 詳細文檔

模型詳情

模型描述

這是t5-small模型的微調版本，用於將患者記錄總結為簡潔的醫學摘要。該模型在包含匿名醫療記錄的自定義數據集上進行了訓練，旨在生成準確且有意義的摘要，以協助醫療服務提供者。輸入長度為512個標記，若文本過長則需分段處理並重新運行。

使用場景

該模型適用於臨床環境或健康科技應用，這些場景需要對醫療記錄（如患者病史、會診記錄或出院小結）進行總結。

訓練數據

該模型在一個專有的匿名患者記錄數據集上進行訓練。每個記錄包括一份全文醫療筆記和相應的人工編寫的摘要。在訓練前，敏感的個人信息已被移除或混淆。

注意：由於隱私和合規問題，數據不會公開共享。

預期用途

• 醫療記錄總結
• 醫療文檔輔助工具

不當使用

• 未經醫療監督，不得用於診斷或治療推薦系統。

🔧 技術細節

暫未提供足夠詳細的技術實現細節。

📄 許可證

本模型採用MIT許可證。

👤 作者與聯繫

• 作者：Dr Umesh Bilagi/ NiceHMs
• 聯繫郵箱：admin@nicehms.com
• 網站：Nice HMS

🔄 致謝

• Hugging Face 🤗 Transformers
• 原始T5模型的貢獻者
• 審核摘要的醫療專業人員（如適用）

⚠️ 重要提示

該模型可能反映訓練數據中存在的偏差，在高風險臨床決策中使用時需有人為監督，且有時可能生成不正確或不完整的摘要。

💡 使用建議

若輸入文本長度超過512個標記，需將其分段處理並重新運行模型。