DocScribe es un chatbot médico de preguntas y respuestas que revoluciona la forma en que interactuamos con los datos médicos. DocScribe proporciona respuestas rápidas y precisas tanto a consultas médicas generales como a preguntas específicas de los pacientes. Nuestro principal objetivo es mejorar la accesibilidad y comprensión de los informes médicos. DocScribe logra esto a través de:
La arquitectura de DocScribe facilita una interacción perfecta entre los usuarios y los datos médicos. Incorpora:
Nuestro proyecto aprovecha una amplia gama de fuentes de datos para entrenar nuestro modelo, que incluyen:
Conjunto de datos | Instrucción | Aporte | Producción |
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Wikidoc | Responde esta pregunta con sinceridad | ¿Puede proporcionarnos una descripción general del carcinoma de células escamosas de pulmón? | El carcinoma de células escamosas de pulmón se puede clasificar según el sistema de clasificación histológica de la OMS en 4 tipos principales: papilar, de células claras, de células pequeñas y basaloide. |
WikiPaciente | Responde esta pregunta con sinceridad | ¿Cuándo buscar atención médica urgente cuando tengo síndrome de Alstrom? | Llame a su proveedor de atención médica si usted o su hijo tienen síntomas de diabetes, como aumento de la sed y la orina. Busque atención médica de inmediato si cree que su hijo no puede ver ni oír normalmente. |
Muestras de MT | Según el expediente médico proporcionado, genere mensajes y respuestas para capacitar a LLM | ¿Cuál fue el diagnóstico preoperatorio del paciente? | El diagnóstico preoperatorio del paciente fue cáncer de próstata. |
Optamos por el modelo Vicuña-13B, ajustado con LoRA, PEFT y bitsandbytes. Nuestro enfoque fue validado mediante pruebas rigurosas y ha mostrado resultados prometedores en la interpretación de datos médicos.
DocScribe ha demostrado una notable competencia en el procesamiento de consultas médicas y en el resumen de informes de pacientes. Las direcciones futuras incluyen ampliar la formación del modelo en corpus médicos, incorporar análisis de imágenes médicas y explorar su aplicación en la investigación clínica.
git clone https://github.com/kmnis/DocScribe.git
cd DocScribe
pip install -r requirements.txt
# Start the jupyter server by running
jupyter notebook
# Open your browser and open http://localhost:8888/inference and open a notebook