🚀 Sum Small: 医疗对话转SOAP摘要生成器

Sum Small是一款强大的语言模型，专门用于从医疗对话中生成SOAP摘要。它基于微调技术，在性能上超越了GPT - 4等大模型，为医疗文档处理提供了高效解决方案。

🚀 快速开始

Sum Small专为AI驱动的医疗文档研究与开发而设计。不过，在直接用于临床之前，需要进一步验证，并在部署到医疗环境中时添加额外的安全防护措施。

✨ 主要特性

• 强大的摘要生成能力：能够从医疗对话中生成准确的SOAP摘要。
• 性能卓越：与GPT - 4等大模型相比，表现更为出色。

📦 安装指南

文档未提供具体安装步骤，暂不展示。

💻 使用示例

文档未提供代码示例，暂不展示。

📚 详细文档

模型描述

Sum Small是一个专门用于从医疗对话中生成SOAP摘要的强大语言模型。它是Microsoft/Phi - 3 - mini - 4k - instruct的微调版本，使用了Omi Health/medical - dialogue - to - soap - summary数据集进行微调。与GPT - 4等大模型相比，该模型表现出更优的性能。

预期用途

此模型旨在用于AI驱动的医疗文档的研究和开发。在未经过进一步验证的情况下，它不能直接用于临床，并且在医疗环境中部署之前，应与额外的安全防护措施集成。

训练数据

该模型在Omi Health的合成医疗对话转SOAP摘要数据集上进行训练，该数据集包含10,000个合成生成的对话以及相应的SOAP摘要。

训练过程

训练在NVIDIA A100 GPU上进行，确保了高效的处理和模型优化。

评估

使用多个Rouge指标对Sum Small的性能进行了评估，结果如下：

这些结果表明，与其他领先模型相比，Sum Small在生成准确的SOAP摘要方面具有强大的能力。

局限性

虽然Sum Small取得了有前景的结果，但训练数据完全是合成的，并非来自实际的临床交互。在考虑将此模型用于实际应用时，必须谨慎，因为它需要进行大量的测试和调整，以符合临床安全标准。

许可

Sum Small模型根据MIT许可证发布，该许可证允许广泛使用且限制较少，适用于商业和非商业用途。

伦理考量

敦促用户考虑AI在医疗保健中的伦理影响，并确保此类模型的任何部署都将患者安全和数据隐私放在首位。

联系信息

如需更多信息或请求访问Sum Small API，请联系info@omi.health。