Các nghiên cứu đứng sau AI lâm sàng Meddies.
Khoảng 99.000 tình huống quản trị bệnh viện Việt Nam được tạo tổng hợp, công bố trên Hugging Face dưới giấy phép CC-BY-4.0. Một điểm khởi đầu có cấu trúc cho bài toán suy luận hành chính mà dữ liệu thật không thể cung cấp.
Đọc tiếpMột bộ dữ liệu huấn luyện tiếng Việt gồm 5.214 tác vụ suy luận trải rộng trên tám miền năng lực bệnh viện và bốn nhóm người đọc, chắt lọc từ 444.694 mẫu được sinh ra với tỷ lệ chấp nhận chỉ 1,17%. Bộ dữ liệu được dựng để fine-tuning có giám sát, không phải để làm thước đo đánh giá.
Đọc tiếpMột bộ red-team tiếng Việt gồm 22.336 câu hỏi tổng hợp và 19.085 phản hồi bác sĩ-LLM đã qua bộ lọc, dò năm kiểu phản hồi mất an toàn đúng theo cách người bệnh Việt Nam thực sự đặt câu hỏi.
Đọc tiếpMeddies PII là mô hình nghiên cứu mở cho khử định danh y tế đa ngôn ngữ. Mục tiêu là tách thông tin định danh khỏi dữ liệu lâm sàng trước khi dữ liệu đi qua các bước xử lý bằng AI.
Đọc tiếpMeddies QA chuyển y văn tiếng Việt thành hơn 2,9 triệu cặp hỏi-đáp theo định dạng chat và 7,1 triệu câu hỏi đơn, sắp xếp theo năm nhóm chuyên môn để huấn luyện mô hình ngôn ngữ y khoa. Đây là dữ liệu nghiên cứu và huấn luyện, không phải hệ hỗ trợ quyết định lâm sàng.
Đọc tiếpBộ dữ liệu tổng hợp gồm 150.000 chân dung người bệnh Việt Nam, làm bối cảnh trước khi tạo sinh cuộc tư vấn hay ghi chú lâm sàng. Bối cảnh người bệnh càng đầy đủ, dữ liệu tổng hợp ở đầu ra càng sát thực tế.
Đọc tiếpAI y tế đạt điểm gần như tuyệt đối trên các bài thi y khoa, nhưng điểm thi không phản ánh chất lượng tư vấn thực tế. Meddies Consultant là bộ dữ liệu hội thoại lâm sàng tiếng Việt và tiếng Anh, được xây để mô hình học cách hỏi bệnh thay vì chỉ đưa ra kết luận.
Đọc tiếpTải dữ liệu về, thử trong hệ thống của bạn, và gửi lại những ca thất bại. Hoặc xem quy trình Meddies dự kiến.
Đặt lịch demo
