AI大模型訓練資料包（醫療類）

資料收集與整理：

• 多通路收集：資料來自全球超過2000家線上醫療平台、醫院資料庫、醫學圖書館、博物館以及線下醫療會議、學術機構等，確保資料的廣泛性和代表性。
• 專業團隊篩選：由醫學、護理學、藥理學、公共衛生等領域的專家團隊對收集到的數據進行篩選和驗證，確保數據的準確性和高品質。
• 多層次分類：資料依照醫療專業、疾病類型、地理、時代、語言等多維度進行分類整理，以便使用者依需求快速定位所需資料。
• 資料集類型：此資料包含專注於醫療指令調整的資料集，包括文本，圖片，音頻，視訊等資料。

LLM大模型訓練資料包（醫療類別）包含以下欄位：

• 病例描述：來自全球超過1000家醫療平台管道及OpenAI訓練集的原始病例描述。
• 診斷結果：結合醫學知識與診斷標準產生的詳細診斷結果，包括疾病名稱、分期、嚴重程度等。
• 治療方案：根據最新醫療指南和研究成果產生的治療建議，包括藥物使用、手術方案、復健計畫等。
• 醫學文獻摘要：提煉自原始醫學文獻的摘要，涵蓋最新研究進展和臨床試驗結果。
• 預測結果：解決方案中Mixtral模型預測的診斷或治療結果，提供模型產生結果的參考。
• error_message ：若未使用程式碼，則顯示<not_executed>；否則為空或包含來自對應程式碼區塊的異常資訊。字串timeout表示程式碼區塊執行時間超過10秒。在目前資料集版本中，任何錯誤或逾時後均停止產生。
• is_correct ：評分腳本判斷最終內容是否正確，確保資料的可靠性。
• 資料集：neuronicx2000 或OpenAI-medical。
• generation_type ：without_reference_solution 或masked_reference_solution。

數據特點：

• 多樣化資料來源：涵蓋臨床病例、醫學研究、診斷報告、治療方案、醫學文獻等多種類型的數據，確保模型在不同醫療情境中的適應性。
• 高品質與低重複率：所有資料經過專業團隊篩選，重複率低於1%，確保訓練資料的新穎性和多樣性。
• 多語言支援：主要涵蓋中英文數據，同時支援多種主要語言，滿足全球醫療AI計畫的多語言需求。
• 豐富的醫療維度：提供詳盡的醫療分析數據，包括疾病分類、治療方法、藥物資訊、手術技術等，助力模型深入理解醫療知識。
• 資料隱私與合規：遵守各國醫療資料隱私法規，確保資料使用的合法性與安全性。
• 全面涵蓋：涵蓋從基礎醫學到臨床應用，從預防醫學到公共衛生，確保模型具備廣泛的醫療知識基礎。
• 專業整理與註釋：每個資料均經過專業註釋，提供詳細的背景資訊和上下文，提升模型理解能力。

數據量評估：

500G的醫療資料包大約包含2億個資訊。這項估算是基於平均每個資料約2.5KB的大小，包括文字內容、元資料和註釋資訊。具體數量可能會根據資料類型和內容的複雜性而有所變化。

最佳化與偵錯

在模型訓練過程中，您可以根據初步結果調整模型參數、最佳化器、學習率等，以提升模型的精確度和表現。透過比較不同醫療類型的數據對模型效果的影響，確保全面涵蓋所需的醫療知識點，並優化模型在實際醫療應用中的表現。

輸出與應用

完成模型訓練後，可應用於多個實際場景，包括但不限於：

• 智慧診斷系統：輔助醫師進行疾病診斷，提高診斷準確度與效率。
• 醫療諮詢平台：提供病人智慧的醫療諮詢服務，解答常見疾病和治療問題。
• 治療方案產生工具：自動產生個人化的治療方案，支援醫師制定治療計畫。
• 醫學研究輔助：幫助研究者進行大規模醫學文獻的解析與挖掘，促進科研進展。
• 健康管理與監測：為健康管理平台提供智慧化的健康評估與監測工具。

資料包中的多語言、多類型資料支援廣泛的應用需求，適用於涉及全球醫療領域的AI專案。透過此資料包，您將獲得多語言、多類型的高品質醫療數據，以協助您的AI模型在醫療領域的應用。

LLM大模型訓練資料包（醫療類500G）使用流程

購買與下載

1. 選擇購買
   在Neuronicx平台上選擇購買LLM大模型訓練資料包（醫療類500G）。

2. 完成付款<br />完成付款後，您將收到包含下載連結或資料交付方式的通知。

3. 下載資料<br />根據通知指引，下載資料包到您的本機儲存裝置。

解壓縮與整理

1. 解壓縮資料包<br />下載完成後，使用支援的解壓縮軟體（如ZIP、RAR）解壓縮資料包。

2. 分類整理<br />資料檔案將按語言、醫療類型（如內科、外科、影像學、藥理學等）和具體領域（如疾病、治療方法、藥物資訊等）進行分類整理，以便於快速查找和使用。

資料預處理

1. 格式化處理<br />依專案需求，將資料格式化處理，適配您的AI模型訓練框架（如PyTorch、TensorFlow等）。

2. 資料清洗<br />檢查並清除資料中的噪音或不符合標準的內容，確保訓練資料的高品質和準確性。

導入模型訓練環境

1. 匯入資料<br />將預處理後的資料匯入至您的模型訓練環境。

2. 配置載入參數<br />確保資料載入符合模型的輸入要求，如輸入資料格式、批次大小（batch size）等。

模型訓練

1. 啟動訓練<br />使用導入的資料進行模型訓練，開始優化過程。

2. 監控訓練過程<br />即時監控訓練過程中的各項指標，如損失函數、準確率等，確保模型逐步最佳化。

3. 參數調整<br />根據訓練結果，調整模型參數和最佳化器設置，以提升模型的整體效能。

售後支援

購買**LLM大模型訓練資料包（醫療類500G）**後，您將享有全年四次的免費資料更新服務，確保您的模型基於最新的醫療資料。此外，我們的技術團隊提供技術支持，協助您解決在資料使用和模型訓練過程中遇到的問題。

更多優勢

• 持續更新：每季更新一次資料包，確保您的模型基於最新的醫療動態和研究成果。
• 專業支援：Neuronicx提供從資料整合到模型最佳化的支援服務。
• 高相容性：資料包相容於多種AI訓練框架（如PyTorch、TensorFlow），方便整合到您的工作流程中。
• 靈活授權：依據商業需求提供多種授權方案，支援企業級部署。
• 可擴展性強：資料包設計考慮未來擴展需求，方便使用者根據專案需求進行二次開發和資料擴充。
• 安全可靠：採用資料加密和安全傳輸技術，確保資料在傳輸和預存程序中的安全性。
• 數據全面性：涵蓋多種醫療專業和疾病類型，確保模型具備廣泛的醫療知識基礎。
• 高準確性：透過專業團隊的篩選和註釋，確保資料的準確性和可靠性。

透過選擇Neuronicx的LLM大模型訓練資料包（醫療類500G） ，您將擁有一個全面、優質的醫療資料資源庫，為您的AI模型在醫療領域的應用提供資料支持，助力實現智慧化醫療服務的目標。