基于主动健康的主动性、预防性、精确性、个性化、共建共享、自律性六大特征[1]，华南理工大学未来技术学院-广东省数字孪生人重点实验室开源了中文领域生活空间主动健康大模型基座ProactiveHealthGPT，包括：(1)经过千万规模中文健康对话数据指令微调的生活空间健康大模型扁鹊(BianQue) ；(2)经过百万规模心理咨询领域中文长文本指令与多轮共情对话数据联合指令微调的心理健康大模型灵心(SoulChat)，我们期望，生活空间主动健康大模型基座ProactiveHealthGPT可以帮助学术界加速大模型在慢性病、心理咨询等主动健康领域的研究与应用。图1中文领域生活空间主动健康大模型基座P
关键词：AI医学，医学大模型，指令微调，PubMed文章目录医学微调大模型1.MedicalGPT-zh2.DoctorGLM3.Huatuo-Llama-Med-Chinese&ChatGLM-Med医学预训练语言模型1.BioMedLM(2.7B)2.PMC-LLaMA(7B)3.BioMedGPT(1.6B)总结与思考领域指令微调样本生成框架OpenGPT与医疗健康大模型NHS-LLMChatDoctor:借助医学知识库生成微调样本构建医疗领域大模型前面整理了两篇具有代表性的AI医学领域大模型，主要讲了领域大模型在微调数据生成及在通用大模型基础上微调训练上的工作。本文继续该方向的调研，就
ChatDoctor：一个基于微调LLaMA模型用于医学领域的医学聊天机器人https://www.yunxiangli.top/ChatDoctor/资源列表Demo.自动聊天医生与疾病数据库演示。HealthCareMagic-100k.100k患者和医生之间的真实的对话HealthCareMagic.com。icliniq-10k.患者和医生之间的真实的对话来自icliniq.comicliniq-10k。link.ChatDoctor的检查点，链接。Alpacalink.斯坦福大学羊驼数据的基本会话能力。羊驼链接。
生物医学工程方向——SCI投稿经验分享（UltrasoundinMedicine&Biology）Today，接到了sci的录用通知，有点小激动，此刻记录一下自己如何披荆斩棘、浑水摸鱼！期刊简介：投稿时间线个人情况查找期刊投稿过程及注意事项修改及录用其他最后Today，接到了sci的录用通知，有点小激动，此刻记录一下自己如何披荆斩棘、浑水摸鱼！期刊简介：Journal:UltrasoundinMedicine&Biology《医学与生物学超声》ISSN：0301-5629CiteScore：5.4ImpactFactor：3.694投稿官网：https://www.sciencedirect.
[pytorch]MedMNIST3D医学数据分类MedMNIST数据集OrganMNIST3D多分类任务加载库加载数据使用Resnet3D预训练网络train结果VesselMNIST3D二分类任务MedMNIST数据集医学数据集的资源往往是比较难找的，3d数据集公开的更少。而MedMNISTv2，是一个大规模的类似MNIST的标准化生物医学图像集合，包括12个2D数据集和6个3D数据集。所有图像都被预处理成28x28(2D)或28x28x28(3D)并带有相应的分类标签，因此用户不需要背景知识。MedMNISTv2涵盖生物医学图像中的主要数据模式，旨在对具有各种数据规模（从100到100,
[pytorch]MedMNIST3D医学数据分类MedMNIST数据集OrganMNIST3D多分类任务加载库加载数据使用Resnet3D预训练网络train结果VesselMNIST3D二分类任务MedMNIST数据集医学数据集的资源往往是比较难找的，3d数据集公开的更少。而MedMNISTv2，是一个大规模的类似MNIST的标准化生物医学图像集合，包括12个2D数据集和6个3D数据集。所有图像都被预处理成28x28(2D)或28x28x28(3D)并带有相应的分类标签，因此用户不需要背景知识。MedMNISTv2涵盖生物医学图像中的主要数据模式，旨在对具有各种数据规模（从100到100,
img_list格式如下E:\...\3.nrrdE:\...\3.nrrd0E:\...\4.nrrdE:\...\4.nrrd1训练代码importtorchfromtorchimportnnimportosimportnumpyasnpfromtorch.utils.dataimportDatasetfromscipyimportndimagefromtorchimportoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttimeimportloggingimportnrrdimg_list='data/train.txt'#type=str,
鄙人主要研究方向为医学图像配准，在使用CT数据集之前需要对数据进行预处理。常规预处理步骤：(*代表本代码有)1.裁剪出ROI区域。目的：减小图像尺寸，减小内存消耗，减小无关信息，可提高实验精度2.重采样。一般会重采样到各向同性，例如，将图像重采样到每体素代表111mm实际体积3.CT转HU，斜率，截距.[CT图像专有，本文代码没写这个]*4.截取ROI灰度区域。当处理的图像为肺部图像时，也称为截取肺窗，即肺所在灰度范围，常见肺窗[窗宽：900，窗位：-550]，宽肺窗[窗宽：1600，窗位：-600]*5.归一化目的：防止梯度防炸6.resize图像尺寸。由算法（有些算法要求输入图片尺寸统一，
知识人网成功案例中不乏临床医学博士申请到国外带薪博士后的职位，但我们还是要强调：申请者至少要有1篇一作的SCI文章、掌握最基本的实验技术，还应具备一定的英语听说能力，以增加获得国外带薪博士后职位的几率。B博士背景：申请类型：带薪博士后工作背景：应届教育背景：博士研究方向：肿瘤学学术背景：SCI论文1篇申请难点：带薪职位申请过程：我国的医学博士研究生学位体系分为研究型的科学学位（PHD）和临床技能型的专业学位（MD）。PHD偏向科研，而MD更偏向于实际应用。PHD偏向于不脱离临床工作的科研，而上临床的时间相对较少，但毕业论文的要求就相对较高。而医学专业学位更侧重于临床技能培养，对临床科研的培养要
摘要：如今，医生出镜的视频已经成为喜闻乐见的医学科普和患者教育手段，但医生难以抽出时间拍摄、拍摄时间较长、成本较高等制作痛点也日益凸显。对此，国内首个医生AI数字人运营服务商——成都万木健康科技有限公司找到了破局之法。本文分享自华为云社区《为医生打造专属数字分身！华为云联合万木健康打造医疗医学科普和患者教育数字人引擎》，作者：HWCloudAI。“少吃动物脂肪、高胆固醇和糖类食品，多吃水果、蔬菜和膳食纤维的食物，对咱中老年人预防冠心病有着重要作用！”每天看一段北京安贞医院心血管科副主任医师“张琳琳”短视频，已经成为北京市民王阿姨的日常，“我和老伴都有心脑血管慢性病，张主任和她同事每天都会讲一些
