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关于 医疗大语言模型实战的几个问题， 想请教下林辉老师 #689

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opened 2025-04-11 16:54:59 +08:00 by 11900303041cs · 3 comments
11900303041cs commented 2025-04-11 16:54:59 +08:00
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这个医疗大语言模型实战 项目 我准备写到简历里。

  1. 数据量是多少
  2. 评估指标是哪些，数值分别是多少
  3. 应用落地方面效果怎么样
  4. 以及实际部署在这本地还是服务器上
  5. 用到哪些优化方法，效果如何
  6. 还有模型输出有没有做医疗伦理和隐私保护的处理

谢谢老师拉！！！

这个医疗大语言模型实战 项目 我准备写到简历里。 1. 数据量是多少 2. 评估指标是哪些，数值分别是多少 3. 应用落地方面效果怎么样 4. 以及实际部署在这本地还是服务器上 5. 用到哪些优化方法，效果如何 6. 还有模型输出有没有做医疗伦理和隐私保护的处理 谢谢老师拉！！！
linhui started working 2025-04-11 22:27:50 +08:00
linhui stopped working 2025-04-11 22:27:56 +08:00
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linhui deleted spent time 2025-04-11 22:32:44 +08:00
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jiangjiazhizhi commented 2025-04-12 10:45:20 +08:00
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还有 训练，运行时长

还有 训练，运行时长
linhui commented 2025-04-15 14:37:51 +08:00
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  1. 图片数量大概在3000张左右
  2. 评估指标包括两个方面，第一个方面是目标检测算法的map值，map50大概在93左右，map95大概在80左右，然后经过一些后处理，比如对结果的置信度进行筛选，以及通过位置判断黑框和数字的误检这些方法可以提升检测的准确度，第二个方面就是大模型对条带是强阳弱阳还是阴性的判断准确率，准确率大概在90%左右
  3. 应用落地方面效果不错
  4. 实际部署在本地的服务器上，不是云端服务器
  5. 针对图片处理那一部分，主要就是使用传统的图像处理方法对图片进行预处理(老师在课上着重讲了)，将条带提取出来，在目标检测方面主要使用的是目前速度和准确度都比较优秀的yolo11模型，在大模型调试那一块，主要是对条带判断规则进行改写，主要就是将规则改写的更加严谨，在使用大模型进行推理预测的时间就会更加准确
  6. 这方面没有做，因为咱们的条带就直接是个人上传条带图片然后算法对条带进行分析，不会涉及到隐私泄露方面的问题，也不会有医疗伦理方面的问题。
  7. 训练主要在目标检测那一块儿，训练使用yolo11m模型进行训练，在2X3090上大概是3到4个小时左右
1. 图片数量大概在3000张左右 2. 评估指标包括两个方面，第一个方面是目标检测算法的map值，map50大概在93左右，map95大概在80左右，然后经过一些后处理，比如对结果的置信度进行筛选，以及通过位置判断黑框和数字的误检这些方法可以提升检测的准确度，第二个方面就是大模型对条带是强阳弱阳还是阴性的判断准确率，准确率大概在90%左右 3. 应用落地方面效果不错 4. 实际部署在本地的服务器上，不是云端服务器 5. 针对图片处理那一部分，主要就是使用传统的图像处理方法对图片进行预处理(老师在课上着重讲了)，将条带提取出来，在目标检测方面主要使用的是目前速度和准确度都比较优秀的yolo11模型，在大模型调试那一块，主要是对条带判断规则进行改写，主要就是将规则改写的更加严谨，在使用大模型进行推理预测的时间就会更加准确 6. 这方面没有做，因为咱们的条带就直接是个人上传条带图片然后算法对条带进行分析，不会涉及到隐私泄露方面的问题，也不会有医疗伦理方面的问题。 7. 训练主要在目标检测那一块儿，训练使用yolo11m模型进行训练，在2X3090上大概是3到4个小时左右
jiangjiazhizhi commented 2025-04-18 21:25:18 +08:00
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很满意，谢谢老师的解答

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