Awesome-Healthcare-Foundation-Models 使用教程
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/Awesome-Healthcare-Foundation-Models 1. 项目介绍
本项目是一个精选的开源项目列表，旨在收集和整理在医疗健康领域应用的大型人工智能模型（Large AI Models，简称LAMs）。这些模型包括大型语言模型（LLMs）、大型视觉模型（LVMs）、大型音频模型以及大型多模态模型（LMMs）。这些模型被广泛应用于生物信息学、医学诊断、医学成像、医学信息学、医学教育、公共卫生以及医疗机器人等多个领域。
2. 项目快速启动
以下是快速启动本项目的步骤：
首先，克隆或下载项目到本地环境：
git clone https://github.com/Jianing-Qiu/Awesome-Healthcare-Foundation-Models.git
cd Awesome-Healthcare-Foundation-Models
接着，根据项目中的README.md文件，了解各个模型的详细信息和使用方法。
例如，要查看一个名为ClinicalMamba的模型，可以找到相应的条目：
## ClinicalMamba: A Generative Clinical Language Model on Longitudinal Clinical Notes
[Paper](链接到论文)
在这里，你会找到如何使用和运行该模型的说明。
3. 应用案例和最佳实践
本项目中的模型已经在多个场景中得到了应用，以下是一些典型案例：
- ClinicalMamba：用于生成基于长期临床记录的临床语言模型。
- Med-PaLM 2：利用大型语言模型实现专家级别的医学问题回答。
- Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold：使用AlphaFold模型进行高精度蛋白质结构预测。
最佳实践建议：
- 在使用模型前，仔细阅读模型的官方文档。
- 根据具体的应用场景选择合适的模型。
- 在实际应用中，对模型进行必要的调整和优化。
4. 典型生态项目
本项目涉及的典型生态项目包括：
- BEHRT：用于电子健康记录的Transformer模型。
- RadBERT：适应于放射学的Transformer语言模型。
- Uni-Fold：一个开源平台，用于开发超越AlphaFold的蛋白质折叠模型。
这些项目为医疗健康领域的人工智能应用提供了丰富的工具和资源。通过本项目，研究人员和开发者可以快速找到适合自己需求的模型，并在此基础上开展进一步的研究和开发工作。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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