MedicalGPT
v2.2.0
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Modelo GPT médico de treinamento MedicalGPT com pipeline de treinamento ChatGPT, implementação de Pré-treinamento, Ajuste fino supervisionado, RLHF (Modelagem de recompensa e aprendizagem por reforço) e DPO (Otimização de preferência direta).
MedicalGPT treina grandes modelos médicos e implementa pré-treinamento incremental, ajuste fino supervisionado, RLHF (modelagem de recompensa, treinamento de aprendizagem por reforço) e DPO (otimização de preferência direta).
[2024/09/21] Versão v2.3: Suporta modelos da série Qwen-2.5 , consulte Release-v2.3 para obter detalhes
[2024/08/02] Versão v2.2: Suporta treinamento de modelo de role-playing e adiciona o script de geração de dados SFT de diálogo médico-paciente role_play_data Para obter detalhes, consulte Release-v2.2.
[2024/06/11] Versão v2.1: Suporta modelos da série Qwen-2 , consulte Release-v2.1 para obter detalhes
[2024/04/24] Versão v2.0: Suporta modelos da série Llama-3 , consulte Release-v2.0 para obter detalhes
[2024/04/17] versão v1.9: ORPO é compatível para uso detalhado, consulte run_orpo.sh . Consulte a versão v1.9 para obter detalhes
[2024/01/26] Versão v1.8: Suporte para ajuste fino do modelo MoE especialista em híbrido Mixtral Mixtral 8x7B . Consulte a versão v1.8 para obter detalhes
[2024/01/14] Versão v1.7: Adicionada função ChatPDF de perguntas e respostas de arquivos com base em geração aprimorada de recuperação (RAG), código chatpdf.py , que pode melhorar a precisão das perguntas e respostas do setor com base em LLM ajustado combinado com perguntas e respostas do arquivo da base de conhecimento. Consulte a versão v1.7 para obter detalhes
[2023/10/23] versão v1.6: Adicionada interpolação RoPE para estender o comprimento do contexto do modelo GPT suporta FlashAttention-2 e LongLoRA para o modelo LLaMA;
[2023/08/28] Versão v1.5: Adicionado método DPO (Direct Preference Optimization) DPO obtém controle preciso de seu comportamento otimizando diretamente o modelo de linguagem e pode aprender efetivamente as preferências humanas. Consulte a versão v1.5 para obter detalhes
[2023/08/08] versão v1.4: Lançado o modelo Vicuna-13B chinês e inglês shibing624/vicuna-baichuan-13b-chat com base no ajuste fino do conjunto de dados ShareGPT4 e o modelo LoRA correspondente shibing624/vicuna -baichuan-13b-chat-lora, consulte Release-v1.4 para obter detalhes
[2023/08/02] versão v1.3: Adicionado treinamento de ajuste fino de diálogo multi-rodada dos modelos LLaMA, LLaMA2, Bloom, ChatGLM, ChatGLM2 e Baichuan, adição de conjunto de dados de pré-treinamento em chinês; Conjunto de treinamento de ajuste fino do ShareGPT chinês, consulte Release-v1.3 para obter detalhes
[2023/07/13] Versão v1.1: Lançado o modelo médico chinês LLaMA-13B shibing624/ziya-llama-13b-medical-merged, baseado no modelo Ziya-LLaMA-13B-v1, SFT ajustou uma versão do modelo médico, médico O efeito de perguntas e respostas foi melhorado e os pesos completos do modelo após o ajuste fino são lançados. Para detalhes, consulte Release-v1.1.
[2023/06/15] Versão v1.0: Lançado o modelo LoRA médico chinês shibing624/ziya-llama-13b-medical-lora, baseado no modelo Ziya-LLaMA-13B-v1, SFT ajustou uma versão do modelo médico , efeito de perguntas e respostas médicas Houve uma melhoria e os pesos LoRA ajustados foram lançados. Para obter detalhes, consulte Release-v1.0.
[2023/06/05] Versão v0.2: Tomando como exemplo os cuidados médicos, um grande modelo no campo de treinamento implementa quatro estágios de treinamento: incluindo pré-treinamento secundário, ajuste fino supervisionado, modelagem de recompensa e treinamento de aprendizagem por reforço . Consulte a versão v0.2 para obter detalhes
Com base no pipeline de treinamento ChatGPT, este projeto implementa o modelo de domínio - o treinamento de um grande modelo de linguagem na indústria médica:
| Modelo | Modelo Básico | Introdução |
|---|---|---|
| shibing624/ziya-llama-13b-medical-lora | IDEA-CCNL/Ziya-LLaMA-13B-v1 | SFT ajustou uma versão do modelo Ziya-LLaMA-13B no conjunto de dados médicos chineses e ingleses de 2,4 milhões shibing624/medical. O efeito de perguntas e respostas médicas foi melhorado e os pesos LoRA ajustados (diálogo de rodada única. ) foram liberados. |
| shibing624/ziya-llama-13b-medical-merged | IDEA-CCNL/Ziya-LLaMA-13B-v1 | SFT ajustou uma versão do modelo Ziya-LLaMA-13B no conjunto de dados médicos chineses e ingleses de 2,4 milhões shibing624/medical. O efeito de perguntas e respostas médicas foi melhorado e os pesos completos do modelo após o ajuste fino são liberados (. única rodada de diálogo) |
| shibing624/vicuna-baichuan-13b-chat-lora | baichuan-inc/Baichuan-13B-Chat | A SFT ajustou uma versão do modelo de perguntas e respostas multi-rodadas baichuan-13b-chat no conjunto de dados de conversação multi-rodada ShareGPT GPT4 multilíngue de 100.000 shibing624/sharegpt_gpt4 e no conjunto de dados médicos shibing624/medical Os efeitos do diário. As perguntas e respostas e as perguntas e respostas médicas foram aprimoradas e o ajuste fino do peso LoRA foi lançado posteriormente. |
| shibing624/vicuna-baichuan-13b-chat | baichuan-inc/Baichuan-13B-Chat | A SFT ajustou uma versão do modelo de perguntas e respostas multi-rodadas baichuan-13b-chat no conjunto de dados de conversação multi-rodada ShareGPT GPT4 multilíngue de 100.000 shibing624/sharegpt_gpt4 e no conjunto de dados médicos shibing624/medical Os efeitos do diário. As perguntas e respostas e as perguntas e respostas médicas foram aprimoradas e o ajuste fino foi lançado. Os pesos completos do modelo depois. |
| shibing624/llama-3-8b-instruct-262k-chinês | Lhama-3-8B-Instruir-262k | O modelo de diálogo multivoltas de texto ultralongo obtido pelo ajuste fino do método ORPO no conjunto de dados de preferência de 20.000 chineses e ingleses shibing624/DPO-En-Zh-20k-Preference é adequado para RAG e diálogo multivoltas. |
Demonstre o efeito do modelo shibing624/vicuna-baichuan-13b-chat: 
Para casos específicos, consulte Exemplos de inferência
Disponibilizamos uma interface web interativa simples baseada em Gradio. Após iniciar o serviço, você pode acessá-lo através de um navegador, inserir uma pergunta e o modelo retornará a resposta.
Inicie o serviço com o seguinte comando:
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python gradio_demo.py --model_type base_model_type --base_model path_to_llama_hf_dir --lora_model path_to_lora_dirDescrição do parâmetro:
--model_type {base_model_type} : tipo de modelo pré-treinado, como lhama, bloom, chatglm, etc.--base_model {base_model} : Diretório para armazenar pesos do modelo LLaMA e arquivos de configuração no formato HF. Você também pode usar o nome de chamada do modelo HF Model Hub.--lora_model {lora_model} : O diretório onde o arquivo LoRA está localizado. Você também pode usar o nome de chamada do modelo HF Model Hub. Se os pesos lora foram mesclados no modelo pré-treinado, exclua o parâmetro --lora_model.--tokenizer_path {tokenizer_path} : o diretório onde o tokenizer correspondente está armazenado. Se este parâmetro não for fornecido, seu valor padrão será o mesmo que --base_model--template_name : nome do modelo, como vicuna , alpaca , etc. Se este parâmetro não for fornecido, seu valor padrão será vicunha--only_cpu : Use CPU apenas para inferência--resize_emb : se deseja ajustar o tamanho da incorporação. Caso contrário, use o tamanho da incorporação do modelo pré-treinado. requirements.txt será atualizado de tempos em tempos para se adaptar aos recursos mais recentes. Use o seguinte comando para atualizar as dependências:
git clone https://github.com/shibing624/MedicalGPT
cd MedicalGPT
pip install -r requirements.txt --upgrade* estimativa
| método de treinamento | Precisão | 7B | 13B | 30B | 70B | 110B | 8x7B | 8x22B |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Parâmetros completos | AMP (precisão mista automática) | 120 GB | 240 GB | 600 GB | 1200 GB | 2.000 GB | 900 GB | 2.400 GB |
| Parâmetros completos | 16 | 60 GB | 120 GB | 300 GB | 600 GB | 900 GB | 400 GB | 1200 GB |
| LoRA | 16 | 16 GB | 32 GB | 64 GB | 160 GB | 240 GB | 120 GB | 320 GB |
| QLoRA | 8 | 10 GB | 20 GB | 40 GB | 80 GB | 140 GB | 60 GB | 160 GB |
| QLoRA | 4 | 6 GB | 12 GB | 24 GB | 48 GB | 72 GB | 30 GB | 96 GB |
| QLoRA | 2 | 4GB | 8GB | 16 GB | 24 GB | 48 GB | 18 GB | 48 GB |
Estágio de treinamento:
| Estágio | Introdução | Script Python | Script de shell |
|---|---|---|---|
| Continuar o pré-treinamento | Pré-treinamento incremental | pré-treinamento.py | run_pt.sh |
| Ajuste fino supervisionado | Ajuste fino supervisionado | supervisionado_finetuning.py | run_sft.sh |
| Otimização de preferência direta | Otimização de preferência direta | dpo_training.py | run_dpo.sh |
| Modelagem de recompensa | Modelagem de modelo de recompensa | recompensa_modeling.py | run_rm.sh |
| Aprendizagem por Reforço | aprendizagem por reforço | ppo_training.py | run_ppo.sh |
| ORPO | Otimização de preferência probabilística | orpo_training.py | run_orpo.sh |
| Nome do modelo | Tamanho do modelo | Módulos de destino | Modelo |
|---|---|---|---|
| Baichuan | 7B/13B | W_pack | baichuan |
| Baichuan2 | 7B/13B | W_pack | baichuan2 |
| FLORZ | 560M/1.1B/1.7B/3B/7.1B/176B | query_key_value | vicunha |
| Bate-papoGLM | 6B | query_key_value | chatglm |
| Bate-papoGLM2 | 6B | query_key_value | chatglm2 |
| Bate-papoGLM3 | 6B | query_key_value | chatglm3 |
| Coerente | 104B | q_proj,v_proj | coerente |
| DeepSeek | 7B/16B/67B | q_proj,v_proj | busca profunda |
| EstagiárioLM2 | 7B/20B | olá | estagiário2 |
| LAMA | 7B/13B/33B/65B | q_proj,v_proj | alpaca |
| LLaMA2 | 7B/13B/70B | q_proj,v_proj | lhama2 |
| LLaMA3 | 8B/70B | q_proj,v_proj | lhama3 |
| Mistral | 7B/8x7B | q_proj,v_proj | mistral |
| Órion | 14B | q_proj,v_proj | Órion |
| Qwen | 1.8B/7B/14B/72B | c_attn | qwen |
| Qwen1.5 | 0,5B/1,8B/4B/14B/32B/72B/110B | q_proj,v_proj | qwen |
| Qwen2 | 0,5B/1,5B/7B/72B | q_proj,v_proj | qwen |
| XVERSO | 13B | query_key_value | xverso |
| Sim | 6B/34B | q_proj,v_proj | Sim |
Após a conclusão do treinamento, carregamos agora o modelo treinado e verificamos o efeito do texto gerado pelo modelo.
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python inference.py
--model_type base_model_type
--base_model path_to_model_hf_dir
--tokenizer_path path_to_model_hf_dir
--lora_model path_to_lora
--interactiveDescrição do parâmetro:
--model_type {base_model_type} : tipo de modelo pré-treinado, como lhama, bloom, chatglm, etc.--base_model {base_model} : Diretório para armazenar pesos de modelo LLaMA e arquivos de configuração em formato HF--tokenizer_path {base_model} : Diretório para armazenar pesos de modelo LLaMA e arquivos de configuração em formato HF--lora_model {lora_model} : O diretório onde o arquivo descompactado LoRA está localizado. Você também pode usar o nome de chamada do modelo HF Model Hub. Este parâmetro não precisa ser fornecido se os pesos LoRA tiverem sido incorporados ao modelo pré-treinado--tokenizer_path {tokenizer_path} : o diretório onde o tokenizer correspondente está armazenado. Se este parâmetro não for fornecido, seu valor padrão será o mesmo que --base_model--template_name : nome do modelo, como vicuna , alpaca , etc. Se este parâmetro não for fornecido, seu valor padrão será vicunha--interactive : inicia várias rodadas de perguntas e respostas de forma interativa, usando raciocínio de streaming--data_file {file_name} : quando iniciado no modo não interativo, lê o conteúdo de file_name para previsão em lote.--output_file {file_name} : No modo não interativo, grave os resultados previstos em file_name no formato jsonl--resize_emb : se deseja ajustar o tamanho da incorporação. Caso contrário, use o tamanho da incorporação do modelo pré-treinado.--only_cpu : Use CPU apenas para inferência--gpus {gpu_ids} : Especifique o número do dispositivo GPU usado, o padrão é 0. Se várias GPUs forem usadas, separe-as com vírgulas, como 0,1,2 Paralelismo de dados multicartões, inferência em lote
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 torchrun --nproc_per_node 2 inference_multigpu_demo.py --model_type baichuan --base_model shibing624/vicuna-baichuan-13b-chatbash run_Multi-GPUs-deployment.shExemplos de inferência shibing624/vicuna-baichuan-13b-chat:
| Humano | Assistente |
|---|---|
| O que fazer se uma criança tiver febre | A febre é a resposta natural do corpo a uma infecção ou outra doença. Aqui estão algumas sugestões para ajudar a aliviar os sintomas da febre: 1. Mantenha-se hidratado: Quando você está com febre, seu corpo perde água, então você precisa se manter hidratado. 2. Use uma bolsa de gelo: Colocar uma bolsa de gelo na testa ou no pescoço pode ajudar a diminuir a temperatura corporal. 3. Use antipiréticos: Os antipiréticos podem ajudar a diminuir a temperatura corporal. 4. Manter a temperatura corporal: Manter a temperatura corporal pode ajudar a diminuir a temperatura corporal. 5. Limpe o corpo com água fria ou morna: Limpar o corpo com água fria ou morna pode ajudar a diminuir a temperatura corporal. 6. Use antipiréticos: Os antipiréticos podem ajudar a diminuir a temperatura corporal. 7. Manter a temperatura corporal: Manter a temperatura corporal pode ajudar a diminuir a temperatura corporal. 8. Limpe o corpo com água fria ou morna: Limpar o corpo com água fria ou morna pode ajudar a diminuir a temperatura corporal. 9. Use antipiréticos: Os antipiréticos podem ajudar a diminuir a temperatura corporal. 10. Manter a temperatura corporal: Manter a temperatura corporal pode ajudar a diminuir a temperatura corporal. |
| Que remédio um bebê de um ano pode tomar se estiver com febre? | Quando um bebê de 1 ano está com febre, os seguintes medicamentos podem ser considerados: 1. Antipiréticos: como Ibuprofeno ou Paracetamol. Estes medicamentos podem ajudar a diminuir a temperatura corporal e aliviar os sintomas da febre. 2. Antibióticos: Se a febre for causada por uma infecção bacteriana, os antibióticos podem ser considerados. Mas certifique-se de usá-lo sob orientação do seu médico. 3. Medicamentos antivirais: Se a febre for causada por uma infecção viral, podem ser considerados medicamentos antivirais. Mas certifique-se de usá-lo sob orientação do seu médico. 4. Medicamentos antipiréticos e analgésicos: como aspirina ou paracetamol. Estes medicamentos podem ajudar a aliviar os sintomas da febre. 5. Anti-histamínicos: como difenidramina ou fexofenadina (Naproxeno). Estes medicamentos podem ajudar a aliviar os sintomas da febre. Certifique-se de usar esses medicamentos sob orientação do seu médico e siga a dosagem e as instruções de uso na bula. Ao mesmo tempo, mantenha seu bebê bem hidratado e certifique-se de que ele descanse o suficiente. |
| Lesões anais podem ser sintomas de quais doenças | As lesões anais podem ser causadas por diversas causas, incluindo infecção, inflamação, tumores ou outras doenças. Algumas lesões anais comuns incluem: 1. Fissura Anal: É uma ruptura na pele do ânus, geralmente causada por prisão de ventre ou outros fatores de estresse. 2. Fístula Anal: Esta é uma infecção anal que causa a formação de uma fístula entre a pele do ânus e o reto. 3. Verruga anal: É uma lesão semelhante a uma verruga que se forma na pele do ânus, geralmente causada pelo vírus do papiloma humano (HPV). 4. Abscesso anal: Esta é uma infecção anal que causa a formação de um abscesso sob a pele do ânus. 5. Tumor anal: É um tumor que se forma na pele do ânus ou no reto. 6. Úlcera anal: É uma úlcera que se forma na pele do ânus, geralmente causada por infecção ou inflamação. 7. Coceira anal: É um sintoma de coceira na pele anal, que pode ser causada por infecção, inflamação ou outras doenças. Se você tiver sintomas de lesões anais, consulte um profissional de saúde para diagnóstico e tratamento adequados. |
| Olá doutor, por que a leucorreia está aumentando e amarelando? | Olá, O corrimento vaginal aumentado e amarelado pode ser causado por vários motivos, incluindo infecção, alterações hormonais, secura vaginal ou outros problemas ginecológicos. Aqui estão alguns motivos possíveis: 1. Infecção: Corrimento vaginal aumentado e amarelado pode ser causado por infecção vaginal ou do trato urinário. As infecções podem ser causadas por bactérias, vírus ou fungos. 2. Alterações hormonais: Alterações hormonais, como o ciclo menstrual ou a menopausa, podem causar aumento do corrimento vaginal e amarelecimento. 3. Secura vaginal: A secura vaginal pode causar aumento do corrimento vaginal e amarelecimento. 4. Outros problemas ginecológicos: Outros problemas ginecológicos, como cervicite, endometrite ou endometriose, também podem causar corrimento vaginal aumentado e amarelo. Se você está preocupado com sua leucorreia, é recomendável consultar um ginecologista para exame e diagnóstico. Seu médico pode determinar a causa e fornecer o tratamento adequado com base nos sintomas e nos resultados dos testes. |
| Se houver leucorreia chocolate após o aborto medicamentoso, é porque o aborto não é limpo? | A ocorrência de leucorreia chocolate após o aborto medicamentoso não significa necessariamente que o aborto não foi limpo. A leucorreia chocolate é causada pela descamação e sangramento do revestimento do útero e geralmente ocorre dentro de um período de tempo após o aborto medicamentoso. As causas da leucorreia chocolate após o aborto medicamentoso podem incluir: 1. Eliminação do endométrio: Após o aborto medicamentoso, o endométrio se desprende, causando sangramento. Esse sangramento pode aparecer como leucorreia chocolate. 2. Infecção: Após o aborto medicamentoso, pode haver trauma no endométrio e no colo do útero, tornando-os suscetíveis a infecções bacterianas. A infecção pode causar corrimento vaginal chocolate. 3. Alterações nos níveis hormonais: Após o aborto medicamentoso, os níveis hormonais podem mudar, levando à leucorreia chocolate. Se a leucorreia chocolate durar muito tempo ou for acompanhada de outros sintomas, como dor abdominal, febre, cheiro peculiar de secreções, etc., é recomendável procurar tratamento médico a tempo e realizar exames pertinentes, como exame ginecológico, Ultrassonografia B, etc., para determinar se há infecção ou outros problemas. Realize o tratamento correspondente sob a orientação de um médico. |
| Que doenças o creme de vitamina E pode tratar? | O creme de vitamina E é um medicamento tópico usado principalmente para tratar doenças de pele como acne e dermatite seborreica. Pode ajudar a reduzir a produção de óleo da pele, reduzir a inflamação e promover a reparação da pele. Deve-se notar que o creme de vitamina E não é uma panacéia e pode não ser adequado para certas doenças de pele. Antes do uso, é recomendado consultar um médico ou farmacêutico para entender as indicações, contraindicações, uso e posologia do medicamento. Ao mesmo tempo, você deve seguir as instruções do seu médico ao usar drogas para evitar o abuso por conta própria. |
| O que causa acne? | A acne, também conhecida como comedões, é causada por poros entupidos da pele. Existem muitas causas para poros obstruídos, incluindo: 1. Glândulas sebáceas hiperativas: As glândulas sebáceas produzem muito óleo, causando obstrução dos poros. 2. Poros obstruídos: Células mortas da pele, óleo e bactérias na superfície da pele obstruem os poros. 3. Inflamação: A acne costuma ser acompanhada de inflamação, que pode ser causada por uma infecção de pele ou pela resposta do sistema imunológico à acne. 4. Fatores genéticos: Algumas pessoas podem ser mais suscetíveis à acne, possivelmente devido a fatores genéticos. 5. Alterações hormonais: A acne é mais comum durante a puberdade e a menstruação, podendo ser causada por alterações hormonais. 6. Fatores de estilo de vida: Certos fatores de estilo de vida, como estresse, dieta inadequada e falta de exercícios, também podem causar acne. 7. Cosméticos e produtos para a pele: Certos cosméticos e produtos para a pele podem causar acne, especialmente aqueles que contêm ingredientes irritantes. 8. Medicamentos: Certos medicamentos, como pílulas anticoncepcionais orais, também podem causar acne. Para prevenir a acne, você pode tomar medidas como manter a pele limpa, usar produtos suaves para a pele, evitar o uso excessivo de cosméticos e produtos para a pele, manter um estilo de vida e dieta saudáveis e evitar estresse e alterações hormonais. Se sua acne for grave, talvez seja necessário procurar a ajuda de um dermatologista. |
| O que fazer se você tiver acne no rosto, que remédio pode tomar e no que precisa prestar atenção | A acne, também conhecida como acne, é uma doença de pele comum. O tratamento da acne precisa considerar de forma abrangente muitos aspectos, como dieta, hábitos de vida, medicamentos, etc. Aqui estão algumas sugestões: 1. Dieta: * Evite alimentos ricos em açúcar, gordura e óleo, como fast food, sobremesas, frituras, etc. * Coma mais vegetais frescos, frutas e grãos integrais para aumentar a ingestão de fibras e promover o peristaltismo intestinal. * Evite consumir muita cafeína, álcool, alimentos picantes e outros alimentos estimulantes. 2. Hábitos de vida: * Mantenha um bom horário de sono e garanta um sono adequado. * Evite usar produtos eletrônicos como computadores e telefones celulares por muito tempo para evitar irritação da pele pela radiação. * Mantenha a pele limpa e use um limpador suave todas as manhãs e noites. * Evite espremer espinhas para evitar infecções e cicatrizes. 3. Drogas: * Medicamentos tópicos: Você pode usar produtos para a pele que contenham ácido salicílico, ácido benzóico, ácido azelaico e outros ingredientes para ajudar a remover células mortas da superfície da pele e reduzir a formação de acne. * Medicamentos orais: Se a acne for grave, antibióticos orais, vitaminas do complexo B, zinco e outros medicamentos podem ser considerados, mas devem ser usados sob a orientação de um médico. 4. Nota: * Não use cosméticos e produtos para a pele aleatoriamente para evitar irritar a pele. * Não limpe demais a pele para evitar danificar a barreira cutânea. * Mantenha seu humor confortável e evite emoções negativas, como ansiedade e depressão. Em suma, o tratamento da acne precisa considerar de forma abrangente muitos aspectos como dieta, hábitos de vida, medicamentos, etc. Durante o processo de tratamento, seja paciente e confiante, siga as recomendações do médico e melhore gradativamente o estado da sua pele. |
| Os canais deferentes bloqueados causarão infertilidade masculina? Olá, doutor, minha colega está infeliz esses dias. Perguntei a ela o que havia de errado. Ela disse que o canal deferente do marido estava bloqueado, então ele nunca teve filhos. deferentes causam infertilidade masculina? | O bloqueio dos canais deferentes pode causar infertilidade masculina. O canal deferente é um tubo que conecta os testículos à uretra e transporta os espermatozoides dos testículos para a uretra. Se o canal deferente estiver bloqueado, o esperma não consegue passar através do canal deferente até a uretra, causando infertilidade. Existem muitas razões para o bloqueio dos canais deferentes, incluindo anomalias congênitas de desenvolvimento, inflamação, tumores, trauma, etc. Os métodos de tratamento para obstrução dos canais deferentes incluem desbloqueio cirúrgico e tratamento medicamentoso. Se o ducto deferente estiver gravemente bloqueado, pode ser necessária uma cirurgia para limpá-lo. É importante notar que o bloqueio dos canais deferentes não leva necessariamente à infertilidade, pois existem outras maneiras pelas quais os espermatozoides podem ser transportados para o corpo da mulher. Por exemplo, o esperma pode chegar ao corpo feminino através de tecidos como o epidídimo e a próstata. Portanto, se o canal deferente estiver bloqueado, é recomendável procurar tratamento médico imediatamente e procurar ajuda de um médico profissional. |
| O infarto do miocárdio pode ser tratado? | O enfarte do miocárdio é uma doença grave que, se tratada prontamente, pode salvar vidas e prevenir incapacidades a longo prazo. A chave para o tratamento do infarto do miocárdio é o reconhecimento e o tratamento precoces. O tratamento do infarto do miocárdio geralmente envolve as seguintes etapas: 1. Procure atendimento médico imediatamente: Se ocorrerem sintomas como dor no peito, falta de ar ou desmaios, procure atendimento médico imediatamente. 2. Medicação: Seu médico pode prescrever medicamentos, como nitroglicerina ou aspirina, para ajudar a aliviar os sintomas e prevenir maiores danos. 3. Terapia trombolítica: Se o paciente tiver um infarto do miocárdio antes de chegar ao hospital, o médico poderá realizar a terapia trombolítica, injetando medicamentos que dissolvem os coágulos sanguíneos para ajudar a restaurar o fluxo sanguíneo. 4. Tratamento cirúrgico: Se a medicação ou o tratamento trombolítico falharem, seu médico poderá recomendar uma cirurgia, como cirurgia de revascularização do miocárdio ou implantação de stent cardíaco. 5. Reabilitação e prevenção: O tratamento do enfarte do miocárdio inclui frequentemente um programa de reabilitação para ajudar os pacientes a recuperar a função física e prevenir futuros eventos cardíacos. Além disso, os pacientes devem seguir as recomendações do médico para reduzir o risco de doenças cardíacas. É importante observar que o tratamento do infarto do miocárdio depende da condição e dos sintomas específicos do paciente. Portanto, se você ou alguém que você conhece desenvolver sintomas de infarto do miocárdio, procure atendimento médico imediatamente. |
| Como se manter enérgico, aqui estão 5 sugestões | 1. Durma o suficiente: O sono é crucial para manter altos os níveis de energia. Certifique-se de ter de 7 a 9 horas de sono de qualidade todas as noites. 2. Faça uma dieta balanceada: Uma dieta balanceada é essencial para manter os níveis de energia. Certifique-se de comer proteínas, carboidratos e gorduras saudáveis suficientes. 3. Exercite-se regularmente: Praticar exercícios regularmente pode ajudar a aumentar os níveis de energia. Tente fazer pelo menos 30 minutos de exercícios aeróbicos todos os dias, como caminhar, correr ou andar de bicicleta. 4. Gerenciar o estresse: O estresse drena energia, portanto, gerenciá-lo é crucial para manter altos os níveis de energia. Tente encontrar maneiras de relaxar e reduzir o estresse, como meditação, ioga ou exercícios de respiração profunda. 5. Mantenha-se hidratado: a desidratação pode diminuir os níveis de energia. Certifique-se de beber bastante água todos os dias e reidratar conforme necessário. |
| Escreva um poema de primavera | primavera, É a estação em que a terra acorda, É a época do avivamento para todas as coisas, É a estação em que a vida floresce. primavera, É a estação ensolarada, É a estação do chilrear dos pássaros e das flores perfumadas, É a estação da vegetação exuberante, É a estação da esperança infinita. primavera, É a época em que as pessoas riem, É a época das crianças brincarem, É a época dos amantes se abraçarem, É a época em que as pessoas perseguem seus sonhos. |
| Por que não existem ursos polares na Antártica? | Não existem ursos polares na Antártica porque os ursos polares vivem na região do Ártico, enquanto a Antártida está localizada no hemisfério sul, e o clima e o ambiente são muito diferentes das regiões do Ártico. A Antártica tem um clima muito frio e fica coberta de gelo e neve o ano todo, enquanto os ursos polares vivem no Ártico, onde há abundante vida marinha e mamíferos terrestres. Além disso, o ecossistema da Antártida é diferente do Ártico e não apresenta as condições de sobrevivência exigidas pelos ursos polares. |
Este projeto só pode ser usado para fins de pesquisa, e o desenvolvedor do projeto não é responsável por qualquer dano ou perda causado pelo uso deste projeto (incluindo, mas não se limitando a dados, modelos, códigos, etc.). Consulte o aviso de isenção de responsabilidade para obter detalhes.
O contrato de licenciamento para o código do projeto MedicalGPT é a Licença Apache 2.0. O código pode ser usado gratuitamente para fins comerciais e os pesos e dados do modelo só podem ser usados para fins de pesquisa. Anexe o link para MedicalGPT e o contrato de licença na descrição do produto.
Se você usa MedicalGPT em sua pesquisa, cite-o no seguinte formato:
@misc{MedicalGPT,
title={MedicalGPT: Training Medical GPT Model},
author={Ming Xu},
year={2023},
howpublished={ url {https://github.com/shibing624/MedicalGPT}},
}O código do projeto ainda é muito rudimentar. Se você tiver alguma melhoria no código, sinta-se à vontade para enviá-lo de volta a este projeto. Antes de enviar, preste atenção aos dois pontos a seguir:
testspython -m pytest para executar todos os testes de unidade para garantir que todos os testes de unidade sejam aprovadosVocê pode então enviar um PR.
Obrigado pelo excelente trabalho!
