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Gilbert

由 rajpurkarlab 开发
基于 BioBERT 微调的模型，专门用于从放射学报告中识别并移除对既往病史的提及。
序列标注
Transformers
其他
#医疗文本处理#既往病史识别#BioBERT微调
下载量 442
发布时间 : 7/12/2022
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型基于 BioBERT 架构进行微调，专注于处理医学文本，特别是放射学报告，能够准确识别并移除报告中关于既往病史的内容。

模型特点

医学领域优化
基于 BioBERT 微调，专门针对医学文本处理进行了优化。
精确的实体识别
能够准确识别放射学报告中的既往病史相关内容。
文本过滤能力
可以移除报告中指定的内容，保留关键诊断信息。

模型能力

医学文本处理
命名实体识别
文本内容过滤
放射学报告分析

使用案例

医疗数据处理
放射学报告清理
从放射学报告中移除既往病史内容，保留当前诊断信息。
提高报告的专业性和针对性
患者数据匿名化
帮助去除医疗记录中的敏感历史信息。
增强患者隐私保护