ai-medical

[Fatflower]

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项目简介

该项目主要包括常见的医学数据介绍、常见的医学任务和相关的评价指标，收集并整理常用的模型和库，以及整理并撰写多个实际的案例（提供相应的code）。此外，对现有知名的医学基础模型（Foundation model）进行介绍，以及收集和整理已经公开的典型数据集（数据介绍和链接）。

立项理由

该项目主要来源于和医生、医学生的医学合作讨论出现的信息差，以及人工智能辅助医疗诊断的技术人员快速入门教程的缺失。

项目受众

主要的受众为：

1. 有想利用AI进行科研的医生、医学生
2. 有志于人工智能辅助诊断的入门人员
3. 做医工交叉课题或者项目的初级项目管理人员

项目亮点

相比于市面上其他的医学教程，本项目：

1. 补充了对医学常见的数据的深入介绍和数据预处理
2. 涵盖了常用的模型和库
3. 新增了Foundation model在医学中的应用
4. 给出了丰富的实际案例
5. 整理了典型的数据集

项目规划

目录

1. 医学数据类型

• 图像数据
• 文本数据
• 数据预处理

2. 常见的任务与相关评价指标

• 常见的任务和评价指标
• 临床常用的统计检验指标

3. 常用的模型和库

• 常用于医学任务的模型
• 常用且好用的库

4. 实际案例（有相关code支撑）

• 影像组学的实际案例
• 深度学习的实际案例

5. 医学基础模型（Foundation model）

• 类似于ChatGPT的通用模型
• 科室专有大模型
• 大模型的调用和微调

6. 典型的数据集

• 图像数据集
• 文本数据集

各章节负责人

现阶段处于任务领取中，2024年6月9日前可以基本明确各章节负责人。

各章节预估完成日期

预计每月基本完成一章内容（实际案例初步计划是两个月完成），最快2024年12月初完成第一版。

可预见的困难

存在大量调研的工作，以及部分内容需要请教医生或者医学生

项目负责人

项目负责人：张文涛（石穿）
Github：https://github.com/Fatflower
邮箱：[email protected]

备注：发起立项申请后DOPMC成员将会在7天内给出审核意见，若7天内无反对意见则默认立项通过~

• 我已知悉上述备注