T5 Small Medical 512

🚀 t5-small-patient-summary模型卡片

本模型基于t5-small微调而来，专门用于将患者的医疗记录总结为简洁的医学摘要，能为医疗工作者提供有效帮助。

🚀 快速开始

使用以下代码即可调用该模型进行医疗记录总结：

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

• 基于t5-small模型进行微调，专注于患者医疗记录的总结任务。
• 输入长度为512个标记，若文本过长可分段处理。
• 经过自定义数据集训练，能生成准确且有意义的摘要。

📦 安装指南

暂未提及安装相关内容，可参考Hugging Face的transformers库安装方法。

💻 使用示例

基础用法

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)

实际案例

示例输入：

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

示例输出：

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

📚 详细文档

模型详情

模型描述

这是t5-small模型的微调版本，用于将患者记录总结为简洁的医学摘要。该模型在包含匿名医疗记录的自定义数据集上进行了训练，旨在生成准确且有意义的摘要，以协助医疗服务提供者。输入长度为512个标记，若文本过长则需分段处理并重新运行。

使用场景

该模型适用于临床环境或健康科技应用，这些场景需要对医疗记录（如患者病史、会诊记录或出院小结）进行总结。

训练数据

该模型在一个专有的匿名患者记录数据集上进行训练。每个记录包括一份全文医疗笔记和相应的人工编写的摘要。在训练前，敏感的个人信息已被移除或混淆。

注意：由于隐私和合规问题，数据不会公开共享。

预期用途

• 医疗记录总结
• 医疗文档辅助工具

不当使用

• 未经医疗监督，不得用于诊断或治疗推荐系统。

🔧 技术细节

暂未提供足够详细的技术实现细节。

📄 许可证

本模型采用MIT许可证。

👤 作者与联系

• 作者：Dr Umesh Bilagi/ NiceHMs
• 联系邮箱：admin@nicehms.com
• 网站：Nice HMS

🔄 致谢

• Hugging Face 🤗 Transformers
• 原始T5模型的贡献者
• 审核摘要的医疗专业人员（如适用）

⚠️ 重要提示

该模型可能反映训练数据中存在的偏差，在高风险临床决策中使用时需有人为监督，且有时可能生成不正确或不完整的摘要。

💡 使用建议

若输入文本长度超过512个标记，需将其分段处理并重新运行模型。