使用场景

使用OpenBioLLM-70B分析和总结临床笔记，以提高医疗记录的管理效率。

利用模型回答关于新生儿黄疸等医学问题，为父母提供准确的医疗信息。

在医疗研究中，使用该模型进行疾病预测和生物标志物的提取。

产品特色

临床笔记总结：高效分析和总结复杂的临床笔记、电子健康记录数据和出院小结。

回答医学问题：提供广泛医学问题的答案。

临床实体识别：识别和提取临床文本中的疾病、症状、药物、程序和解剖结构等关键医疗概念。

生物标志物提取：支持从生物医学文本中提取生物标志物。

分类：执行如疾病预测、情感分析、医疗文档分类等生物医学分类任务。

去标识化：检测和移除医疗记录中的个人身份信息，确保患者隐私。

使用教程

步骤1：访问Hugging Face上的OpenBioLLM-Llama3-70B模型页面。

步骤2：根据需要的特定任务，使用提供的Transformers库代码片段进行模型的调用。

步骤3：设置适当的模型参数，如温度(temperature)和top_p，以控制生成文本的详细程度和多样性。

步骤4：将用户的问题或指令以适当的格式输入到模型中，获取模型的输出。

步骤5：根据模型输出结果，进行后续的分析或应用开发。