据作者所知,MedMobile是第一个在MedQA[8](一个包含大量USMLE风格的问题的集合)上达到及格分数(约60%)的语言模型,实现了75.7%的准确率。 使小型语言模型在USMLE风格和其他医学任务上实现优越性能是一个活跃的研究领域[9,10]。由于语言模型架构的进步、更高质量的训练数据和新的 Prompt 工程技术的出现,最近开源的...
图4a(左上角)显示了美国医师执照考试(USMLE)(MedQA)(橙色线)和 AfriMed - QA 专家多项选择题(蓝色线)之间明显的性能差距,专有模型 GPT - 4o、Claude - 3.5 - sonnet 和 Gemma - 2B 的性能分别下降了 8.86、5.57 和 15.5 个百分点(附录表 4),这可能表明其训练数据分布存在偏差。图 4a 进一步显示了不...
GBaker/MedQA-USMLE-4-options-hf-DBPedia-context|医学问答数据集|USMLE数据集 (selectdataset.com) 该数据集名为MedQA-USMLE-4-options-hf-DBPedia-context,包含多个字段,主要用于处理和分析医疗问答数据。数据集结构包括id, sent1, sent2, 四个可能的答案(ending0至ending3),以及一个标签字段。数据集大小为...
MedQA的最新技术 在由具有4个选项的USMLE样式问题组成的MedQA数据集上,Flan-PaLM 540B模型达到了67.6%的多选题正确率,比DRAGON(在其他论文中用过)模型高出20.1%。 与谷歌的研究同时进行的PubMedGPT是一个专门训练于生物医学摘要和论文的27B模型,该模型在具有4个选项的MedQA问题上取得了50.3%的成绩。 它是MedQ...
Medbullets 和 MedQA 数据集:基于美国国家医学委员会考试(USMLE)的题目。 Medbullets:是一个在线医学学习平台,包含 Step 2 和 Step 3 级别的题目,这些题目更强调临床知识和推理,而不是依赖于课本知识。 MedQA:包含部分来自 Medbullets 网站的题目,但不包括详细解释。
大型语言模型(LLM)在医学问答方面促进了显著进展;Med-PaLM是第一个在美国医疗执照考试(USMLE)风格问题上超过“及格”分数的模型,其在MedQA数据集上得分为67.2%。然而,这项工作及其他之前的工作表明,仍有很大的改进空间,特别是当模型的答案与临床医生的答案进行比较时。在这里,我们介绍了Med-PaLM 2,它通过利用基础...
Multiple choice question answering based on the United States Medical License ExData CardCode (7)Discussion (0)Suggestions (0)About Dataset The dataset is pulled from paperswithcode which was originally pulled from A Large-scale Open Domain Question Answering Dataset from Medical Exams The dataset ...
Large language models have the potential to transform medicine, but real-world clinical environments often include noise and irrelevant details that hinder accurate interpretation. MedDistractQA addresses this challenge by embedding USMLE-style questions with simulated distractions such as: ...
This is the data and baseline source code for the paper:Jin, Di, et al. "What Disease does this Patient Have? A Large-scale Open Domain Question Answering Dataset from Medical Exams." arXiv preprint arXiv:2009.13081 (2020). If you would like to use the data or code, please cite the...
MedXpertQA 覆盖了广泛的医学专业和系统,并包括具有挑战性的真实临床任务,为评估专家级医学能力提供了全面的测试环境。该数据集的来源包括美国医学执照考试(USMLE)、美国骨科医学执照考试(COMLEX-USA)、17个美国专业委员会考试、以及来自《新英格兰医学杂志》影像挑战等医学影像丰富的资源。